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本白皮書探討了如何基于卡恩過程網(wǎng)絡(luò) （KPN） 定義 AI 引擎圖編程模型。KPN 模型有助于使數(shù)據(jù)流并行，從而提高系統(tǒng)的整體性能。對(duì) AI 引擎陣列進(jìn)行編程需要全面了解要實(shí)現(xiàn)的算法、AI 引擎的功能以及各個(gè)功能單元之間的整體數(shù)據(jù)流。AI 引擎內(nèi)核是在 AI 引擎上運(yùn)行的函數(shù)，構(gòu)成數(shù)據(jù)流圖規(guī)范的基本構(gòu)建塊。數(shù)據(jù)流圖是具有確定性行為的 KPN。本白皮書還包括一個(gè)示例設(shè)計(jì)，用于說明具有四個(gè) AI 引擎內(nèi)核的數(shù)據(jù)流圖，這些內(nèi)核構(gòu)成了數(shù)據(jù)流圖規(guī)范的基本構(gòu)建塊。此示例還演示了設(shè)計(jì)中的數(shù)據(jù)流停滯，并提供了一個(gè)解決方案。
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