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多核到众核处理器

其实“多核”这个词已经流行很多年了,世界上第一款商用的非嵌入式多核处理器是2002年IBM推出的POWER4。...事先需要提及的是,一个常见误区就是多核和众核处理器的发展来源于应用和市场驱动。实际上,应用和市场希望单核处理器的寿命越来越长,而物理限制是多核以及未来众核处理器出现和发展的动力。...如果从学术界多核处理器的发展上学到一点最关键的内容的话,那就是:做一个多核处理器不是一件有理论困难的事情。...多核处理器的设计依照大致可以分为三类:总线或者交换开关互连的或和设计,流处理器和图形处理器,以及网络互连的处理器: 以总线或交换开关为基本互连架构的多核设计 最初的多核处理器集成的处理器核数量较小,典型的特点就是互连方式是以总线和交换开关为主...这种结构的始祖(当然也是片上多核的始祖)是Hydra。 斯坦福的Hydra处理器是最早提出的片上多核处理器

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多核到众核处理器

其实“多核”这个词已经流行很多年了,世界上第一款商用的非嵌入式多核处理器是2002年IBM推出的POWER4。...事先需要提及的是,一个常见误区就是多核和众核处理器的发展来源于应用和市场驱动。实际上,应用和市场希望单核处理器的寿命越来越长,而物理限制是多核以及未来众核处理器出现和发展的动力。...如果从学术界多核处理器的发展上学到一点最关键的内容的话,那就是:做一个多核处理器不是一件有理论困难的事情。...多核处理器的设计依照大致可以分为三类:总线或者交换开关互连的或和设计,流处理器和图形处理器,以及网络互连的处理器: 以总线或交换开关为基本互连架构的多核设计 最初的多核处理器集成的处理器核数量较小,典型的特点就是互连方式是以总线和交换开关为主...这种结构的始祖(当然也是片上多核的始祖)是Hydra。 斯坦福的Hydra处理器是最早提出的片上多核处理器

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多核处理器下数据库系统日志管理器优化技术探讨

然而,当前数据库运行的平台已逐渐转移到由多核处理器、大内存和以闪存为代表的低延迟存储所构成的新型硬件平台上。在大多数情况下,工作数据集能够全部加载到内存或者闪存等高速存储器中。...而传统数据库的加锁操作、闩锁竞争、日志管理以及缓冲区管理在设计时均未考虑到多核处理器的使用,因而成为了限制CPU利用率的明显瓶颈。改变传统数据库的优化重点以适应硬件的发展对应用而言是十分必要的。...CPU开始转向使用并行多线程和片上多处理器技术,以替代单处理流的高度复杂CPU技术。生产商不再竞争速度而是转向提高并行度。按照最近多核的发展趋势,单个CPU上的核数基本每两年翻一倍。...现实中,关系数据库系统大部分是基于优化I/O和面向单处理器的陈旧设计思想,并不适合多核处理器的架构。 以事务处理为主的数据库系统多数依赖并发取得高吞吐率。并发是通过多线程或者多进程实现的。...总之,所有这些原因导致了运行在多核架构上的数据库系统的性能瓶颈。近年来,学者们提出许多不同的思想和方法,用于重新构建多核环境下的数据库系统。

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AM62x开发板——4核ARM Cortex-A53异构多核处理器设计!

评估板简介 创龙科技TL62x-EVM是一款基于TI Sitara系列AM62x单/双/四核ARM Cortex-A53 + 单核ARM Cortex-M4F异构多核处理器设计的高性能低功耗工业评估板,...处理器ARM Cortex-A53(64-bit)主处理单元主频高达1.4GHz,ARM Cortex-M4F实时处理单元主频高达400MHz,采用16nm最新工艺,具有可与FPGA高速通信的GPMC并口...PCB、芯片Datasheet,缩短硬件设计周期; 提供系统固化镜像、内核驱动源码、文件系统源码,以及丰富的Demo程序; 提供完整的平台开发包、入门教程,节省软件整理时间,让应用开发更简单; 提供详细的多核架构通信教程...,完美解决多核开发瓶颈。...开发案例主要包括: Linux/Linux-RT应用开发案例 Qt开发案例 Cortex-M4F开发案例 多核通信开发案例 多网口开发案例 双屏异显开发案例 EtherCAT开发案例 4G通信开发案例

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分享NXP IMX8M Plus异构多核处理器设计的工业评估板规格书

评估板简介创龙科技TLIMX8MP-EVM是一款基于NXP i.MX 8M Plus的四核ARM Cortex-A53 + 单核ARM Cortex-M7异构多核处理器设计的高性能工业评估板,由核心板和评估底板组成...处理器采用14nm最新工艺,内置2.3TOPS算力NPU神经网络处理单元、双路独立ISP图像处理单元、双核心GPU图形加速器,并支持1080P60 H.264/H.265视频硬件编解码、三屏异显功能。...PCB、芯片Datasheet,缩短硬件设计周期;提供系统固化镜像、文件系统镜像、内核驱动源码,以及丰富的Demo程序;提供完整的平台开发包、入门教程,节省软件整理时间,让应用开发更简单;提供详细的异构多核通信教程...,完美解决异构多核开发瓶颈。

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Intel多核培训感想

Intel多核培训感想          今天是参加Intel多核和多线程培训的第一天,感触颇深。...在培训之前,Intel就已经将教材发给了我们,当时看了一下student book的内容,都是针对于它们的多核CPU、编译器和分析工具的一些实验,这些工具都没有接触过,浏览了一遍也没有看出一个所以然来,...多核CPU架构以及相关的特性 如果对多核CPU的架构以及特性有一些了解,那么对我们开发系统还是有好处的,我个人还是比较赞同《深入理解计算机系统》一书的观点,只有对计算机系统有足够的了解,才能写出优秀的代码...如何从代码级做优化以及优化手段 前不久在为系统做优化时,看了一下《深入理解计算机系统》的第5章,这节的内容主要是针对于单核的系统来做一些代码级的优化,而今天所讲的内容是针对于多核系统的。

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多核处理器设计!TI Sitara系列AM64x核心板双核ARM Cortex-A53

核心板简介 创龙科技SOM-TL64x是一款基于TI Sitara系列AM64x双核ARM Cortex-A53 + 单/四核Cortex-R5F + 单核Cortex-M4F设计的多核工业级核心板,通过工业级...核心板背面图 图 3 核心板斜视图 图 4 核心板侧视图 典型应用领域 工业网关 工业机器人 运动控制器 伺服驱动器 配变电终端 软硬件参数 硬件框图 图 5核心板硬件框图 图 6 AM64x处理器功能框图...PCB、芯片Datasheet,缩短硬件设计周期; 提供系统固化镜像、内核驱动源码、文件系统源码,以及丰富的Demo程序; 提供完整的平台开发包、入门教程,节省软件整理时间,让应用开发更简单; 提供详细的多核架构通信教程...,完美解决多核开发瓶颈。...开发案例主要包括: Linux/Linux-RT应用开发案例 Cortex-R5F、Cortex-M4F开发案例 多核通信开发案例 多网口开发案例 EtherCAT开发案例 4G/5G通信开发案例 TSN

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多核异构通信框架(RPMsg-Lite)

概要 随着科技的飞速发展,计算需求日益复杂和多样化,传统的单核处理器已难以满足所有应用场景的需求。在这样的背景下,异构多核系统应运而生,成为推动计算领域进步的重要力量。...异构多核系统是指在一个芯片上集成多种不同类型的处理器核心,这些核心可能采用不同的指令集架构(ISA),具备不同的性能特性和功耗要求。...这些核心可以是高性能的通用处理器核心,也可以是专为特定任务设计的专用核心,如图形处理单元(GPU)、数字信号处理器(DSP)或神经网络处理器(NPU)等。...异构多核系统的特点主要体现在以下几个方面: 性能提升:通过结合不同类型的处理器核心,异构多核系统能够充分发挥各核心的优势,实现计算性能的大幅提升。...常见的多核通信框架:OpenAMP, RPMsg,rpmsg-lite等,本片文章的主角是:rpmsg-lite RPMsg-Lite介绍 RPMsg-Lite组件,它是远程处理器消息传递 (RPMsg

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多核学习方法介绍

SVM多核学习方法简介 通过上篇文章的学习,我们知道,相比于单个核函数,多核模型可以具有更高的灵活性。...多核学习方法根据不同的分类标准有不同的分类方式,按照多核函数的构造方法和特点的不同,可以将多核学习方法大致分成三大类别:合成核方法、多尺度核方法、无限核方法。...多核函数形成的方式本身就使得多核函数具有更加准确、更加强大的映射能力或者分类能力,特别是对于实际应用中样本数据具有比较复杂分布结构的分类、回归等学习问题,多核学习的优点非常明显。...(4)局部多核学习 针对多核学习在整个输入空间中对某个核都是分配相同权值的问题, 利用一种选通模型 (Gating model) 局部地选择合适核函数, 提出了一种局部多核学习算法....但对一些大规模问题,基于有限个核的多核处理方法不一定有效,多核融合的决策函数的表示能力也不能达到处处最优。

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SVM多核学习方法简介

正是基于SVM单核学习存在的上述问题,同时利用多个核函数进行映射的多核学习模型(MKL)应用而生。 多核模型比单个核函数具有更高的灵活性。...目前主流的多核学习方法主要包括合成核方法、多尺度核方法和无限核方法。其具体流程如图1所示: 图1 多核学习流程图 接下来我们以二分类问题为例,为大家简单介绍多核学习方法。...通过对比 MKL 与单核 SVM 所对应的优化问题形式,求解多核学习问题的计算复杂度与难度会远大于单核 SVM,所以研究出一种高效且稳定的算法来解决传统多核学习中的优化难题,仍然很具有挑战性。...综上所示,尽管多核学习在解决一些异构数据集问题上表现出了非常优秀的性能,但不得不说效率是多核学习发展的最大瓶颈。...首先,空间方面,多核学习算法由于需要计算各个核矩阵对应的核组合系数,需要多个核矩阵共同参加运算。

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