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MIC学习笔记】HelloWorld

什么是MIC 以下摘自”MIC高性能编程指南” 通常提及MIC系列, 会提及以下几个名词: MIC(Many Integrated Core), Knights系列(如Knights Corner. 提到具体KNx的架构, 与MIC架构相比, 可以看做是面向对象中父类与子类的关系, MIC架构是父类, 而KNx则是子类. 运行模式 MIC卡本身自带了一个简化的linux系统, 因此在安装了MIC卡的系统中, MIC既可以和CPU协同工作(使用offload), 也可以独立工作(native模式), 我们这里主要使用的是MIC HelloWorld 为了能够直观的看出我们的程序是在MIC端运行的, 首先介绍一个宏__MIC__, 这个宏只有在MIC上运行时才有效, 在CPU端运行是没有该宏的定义的. 在这种模式下将cpu和mic的内存看作两块独立的内存(实际上也是这样), 数据在这两块内存之间根据需求相互传输. 我们可以指定将哪些数据传输到mic上, 以及将哪些数据传回cpu.

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MIC学习笔记】CPU和MIC异步计算及数据传输

异步计算 当使用#pragma offload target(mic) 方式分载时, cpu会等待offload的代码块执行完再继续往下执行, 如果不希望等待offload, 我们可以使用cpu和mic 具体方法为在offload的时候添加一个信号量, 如下面的形式: char signal_var; #pragma offload target(mic:0)signal(&signal_var) { ... } 此时offload 的代码就会异步执行, 需要注意的一点是要制定mic的编号(如上面的target(mic:0)), 如果需要等待offload执行完后在往下执行, 可以使用 #include <stdio.h> #include <offload.h> void test1() { char signal_var; //需要指定mic卡的编号 #pragma offload target(mic:0)signal(&signal_var) { long long i; long long t; for

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    最大信息系数(MIC

    MIC(Maximal information coefficient)一个很神奇的东西,源自于2011年发在sicence上的一个论文。 而MIC这个东西呢,首先比较general,不管是什么函数关系,都可以识别,换句话说,正弦函数和双曲线函数和直线,对这个系数而言是一样的。 此外还有一点,那就是,如果没有噪音的直线关系和没有噪音的正弦函数关系,他们的MIC都是1,加上相同的噪音之后,如果线性关系的MIC变成0.7了,那么正弦函数关系的MIC也变成0.7,换句话说,噪音对MIC 所以,导致随后是数据量越大,MIC越好。看看第一篇nature文章的名字就知道了,Large Data Sets哦!所以如果只有几百条数据,关网页洗洗睡吧。 最后,MIC就是这么计算的。 ? 很明显可以看到,左下角那个有点像三角函数的关系,Pearson系数(就是线性相关系数)为0,而MIC则有0.8。

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    使用MIC进行变量选择

    或许MIC可以解决这个问题哦。 首先是x1变量与y的MICMIC between y and x1: MIC 0.34578174965 散点图是 ? 然后是x2的: MIC between y and x2: MIC 0.583633971634 散点图是 ? 那么还有几个变量呢? MIC between y and x3(normal disturbtion): MIC 0.125493013005 MIC between y and x4(random disturbtion ): MIC 0.126849697109 MIC between y and x3(normal disturbtion): MIC 0.134937129482 MIC between y

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    MIC学习笔记】Offload Using a Pragma

    这种方式对应于我们前面所说的非共享内存模型,这里记录一下它的基本用法 定义MIC使用的函数和变量 如果是局部变量, 那么我们不需要做额外的工作, 如果全局变量或者函数, 要在mic上使用它们, 则需要使用下面的方式声明或者定义 : __declspec( target (mic)) function-declaration __declspec( target (mic)) variable-declaration __attribute is 10 outVar in MIC is 0 inoutVar in MIC is 30 从上面可以看出inVar的值传到了MIC上, 但是在MIC上修改后并没有传回CPU, CPU中outVar 的没有传递到MIC上, 但是MIC上outVar的值却是传回到了CPU上,而inoutVar的值即传递到了MIC,也从MIC上传了回来. 同时我们还可以看到, 先打印的是in CPU, 又打印的in MIC, 这是因为在target端(比如MIC卡)输出时, 因为PCI-E设备(MIC卡是插在PCI-E插槽上的) 无法直接访问显示器, 所以必须经过

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    publickey,gssapi-with-mic,Unspecified GSS failure

    最近的MHA配置时碰到了Permission denied (publickey,gssapi-with-mic,password)这个错误提示,同时在使用ssh -v时,出现了Unspecified Permission denied (publickey,gssapi-with-mic,password). : SSH2_MSG_SERVICE_ACCEPT received debug1: Authentications that can continue: publickey,gssapi-with-mic ,password debug1: Next authentication method: gssapi-with-mic debug1: Unspecified GSS failure.

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    MIC学习笔记】向量化

    前言 向量化简单的说就是使用SIMD指令, 来实现使用一条指令同时处理多个数据, MIC中具有32个长度为512位的向量处理单元, 每个向量处理单元可以处理16个32位或者8个64位的数据. 这里主要记录一下MIC向量化的使用方式以及一些向量指令的作用. 数据类型 MIC中使用下面的数据类型作为执行向量函数的操作数 __m512, __m512i __m512d 下面是它们的各自的作用: __m512 - 处理单精度向量(float32 vector) i < n; i++) { arr_int32[i] = i; arr_int64[i] = i + n; } #pragma offload target(mic i = 0; i < n; i++) { arr_a[i] = i; arr_b[i] = n + i; } #pragma offload target(mic

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    最大互信息系数(MIC)详解

    最大信息系数 maximal information coefficient (MIC),又称最大互信息系数 目的:Maximal Information Coefficient (MIC) 最大信息系数 MIC度量具有均衡性。对于相同噪声水平的函数关系或者非函数关系,MIC度量具有近似的值。所以MIC度量不仅可以用来纵向比较同一相关关系的强度,还可以用来横向比较不同关系的强度。 缺点:“MIC的统计能力遭到了一些质疑,当零假设不成立时,MIC的统计就会受到影响。在有的数据集上不存在这个问题,但有的数据集上就存在这个问题。” 最后,找到能使归一化互信息最大的网格分辨率,作为MIC的度量值。其中网格的分辨率限制为m x n < B, ? 。将MIC的计算过程概括为公式为: ? (3)选择不同尺度下互信息的最大值作为MIC值 上面讲述了给定i和j的情况下M(X,Y,D,i,j)的计算方法。

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    MIC学习笔记】记录几个用法

    into 使用into可以将一个变量的值上传到另外一个变量中, 比如in (a into(b)), 表示将CPU上变量a的值赋给MIC上的变量b, 也可以out(b into(c)) 将MIC上变量b的值传回给 , i, p1[i]); } printf("==============================\n"); //into 将一个变量的值上传到另外一个变量中,如下在mic for(i = 0; i < n; i++) { printf("On Mic: p[%d] is %d\n", i, p[i]); } for (i = 0; i < n; i++) { printf("On Mic: p1[%d] is %d\n", i, p1[i]); } } for target(mic) 的属性, 下面是声明方式: #pragma offload_attribute(push, target(mic)) ...

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    MIC学习笔记】inoutinout详细用法

    arr3[i] = 2 * n + i; } //上传arr的全部元素,上传arr2的前0-4共5(长度为5)个元素,上传arr3的从索引2开始的5个元素(即索引2-6)到mic 上 #pragma offload target(mic) in(arr) in(arr2:length(5)) in(arr3[1:5]) { for(i = 0; i arr3中[0-1][0-(n-1)]的值, //不加后面的y的维度,默认y的是1-(n-1), 上传arr4中[0-1][0-1]的值 #pragma offload target(mic ] is 31 arr4[1][2] is 0 arr4[2][0] is 0 arr4[2][1] is 0 arr4[2][2] is 0 一个小问题 当数组(非指针)被offload一次之后会在mic 上arr[1]的值会更改为1000,arr[3-(n-1)]的值会使用MIC上保存的值, 注意arr[9]的值 #pragma offload target(mic) in(arr:length

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    MIC(最大互信息系数)的计算

    最大信息系数 maximal information coefficient (MIC),又称最大互信息系数。 之前写了一个MIC的介绍,里面包含了MIC的原理,链接:https://www.omegaxyz.com/2018/01/18/mic/ 下面介绍如何使用第三方库计算(python库,可以用在MATLAB 和C上) MIC的计算使用的是Minepy-master,链接地址:https://pypi.python.org/pypi/minepy 使用Minepy的MATLAB代码实现时,mine_mex使用 下图中的mic就是计算出的值 ?

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    MIC学习笔记】共享虚拟内存模式

    前言 使用#pragma offload target(mic) 方式将程序分载到MIC上计算是比较常用的方式, 但是这种方式只支持一维指针, 如果有较为复杂的数据结构, 比如二维指针, 树, 链表等结构则需要将这些数据结构转换为一维结构 (如果可以), 否则不能将数据传到MIC上去. 为了满足复杂的数据结构, mic提供了共享虚拟内存的方式, 即将mic的内存和cpu的内存看做共享同一块虚拟内存, 在共享内存中的数据被cpu和mic共享, 不需要使用offload将数据在cpu和mic 声明共享变量和函数 我们可以使用_Cilk_shared来声明mic和cpu共享的变量和函数, 使用_Cilk_offload在mic端运行共享函数. _Cilk_shared int i; _Cilk_shared void a(); 共享变量的虚拟内存地址在cpu和mic上是相同的, 并且它们的值会在cpu和mic之间同步.

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    QCC3040开发笔记之双mic+AEC+ANC(9)

    一、配置双MIC cvc 在这里面添加HS_CVC_2MIC ? 这样就启用了双mic. 文件路径在 ? ? ANC调试参数 ? cVC调试参数 ? 打开ANC功能: 添加ENABLE_ANC ?

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    基于MIC(最大互信息系数)的特征选择

    最大信息系数 maximal information coefficient (MIC),又称最大互信息系数。 之前写了一个MIC的介绍,里面包含了MIC的原理,链接:https://www.omegaxyz.com/2018/01/18/mic/ 利用到的MATLAB包安装请参见:https://www.omegaxyz.com /2018/02/21/minepy/ 特征选择步骤 ①计算不同维度(特征)之间的MIC值,MIC值越大,说明这两个维度越接近。 ②寻找那些与其他维度MIC值较小的维度,根据阈值选出这些特征。

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    MIC: 最大信息系数计算OTU与环境因子相关性

    和每个环境因子显著相关(MIC>0.4)的OTU占所有OTU数量及丰度的比例。 MIC是专为快速探索多维数据集而设计的双变量相关性度量。 MIC是基于最大信息量的非参数探索(maximal information-based nonparametric exploration, MINE)统计的一部分,可以用来识别和描述数据集中的重要关系 MIC介绍:http://www.exploredata.net/ R包minerva可计算MINE的各种指数。主要的函数为mine,用法很简单,想尝试的自己看帮助文档即可。 ) } mic = rbind(mic,res) } colnames(mic) = colnames(env) rownames(mic) = rownames(otu) head(mic) # 以0.4为界,mic>0.4的认为是显著的相关 per = c() for (k in 1:ncol(mic)){ # k = 1 per = cbind(per,table(mic[,k]>

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    SONION - MEMS Mic骨传导拾音解决方案

    华为于IFA柏林新发布的FreeBuds3 TWS耳机采用了SONION的MEMS Mic解决方案。通过骨震动(Bone Vibriation),从可能的环境噪音中精准检测和识别语音。 依序完成唤醒词识别所需要的算法排列如下: MIC→(LPSD 或 VAD)→(BF)→(NS 或 NR)→(KWD) VAD, LPSD(Low Power Sound Detection), VAD(

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    stm32mp157开发板MIC 接口测试方法

    4.5.2 MIC 接口测试方法 ?

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    SAP QM 检验批上各个MIC质检结果的查询报表?

    SAP QM 检验批上各个MIC质检结果的查询报表? 近日一个同行咨询我,在SAP QM里有没有一个报表可以查询各个检验批的检验结果的。 这个报表不能显示各个检验特性的MIC实际检验结果,却只显示其valuation 结果。这个真的是很坑!

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    入门 | 从PCC到MIC,一文教你如何计算变量之间的相关性

    互信息可以通过除以最小的箱子数的对数来归一化 最大的归一化互信息就是 X 和 Y 的最大信息系数(MIC)。我们来看看一些估算两个连续变量的 MIC 的代码。 以上代码是对原论文中方法的简化。 为了建立 MIC 估计值的置信区间,你可以简单地使用一个像我们之前介绍过的 bootstrap 函数。 (x1,y1) Pearson's r =+0.95 距离相关性 = 0.95 MIC = 0.89 简单二次函数 ? (x2,y2) Pearson's r =+0.003 距离相关性 = 0.474 MIC = 0.594 三次函数 ? (x3,y3) Pearson's r =- 0.035 距离相关性 = 0.382 MIC = 0.484 圆函数 ?

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