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利用Arm Kleidi技術實現(xiàn)PyTorch優(yōu)化

PyTorch 是一個廣泛應用的開源機器學習 (ML) 庫。近年來，Arm 與合作伙伴通力協(xié)作，持續(xù)改進 PyTorch 的推理性能。本文將詳細介紹如何...

2024-12-23 標簽：ARMcpu機器學習 132 0

Linux之CPU調度策略和CPU親和性

一、調度策略 調度進程 單個 CPU一次只能執(zhí)行一個進程，雖然 Linux 系統(tǒng)通過使用多任務同時處理多個進程，但當多個進程同時運行在一個CPU 上時，...

2024-12-05 標簽：cpuLinux 429 0

【一文看懂】什么是異構計算？

隨著人工智能、深度學習、大數(shù)據(jù)處理等技術的快速發(fā)展，計算需求的復雜性不斷提升。傳統(tǒng)的單一計算架構已難以滿足高效處理復雜任務的要求，異構計算因此應運而生，...

2024-12-04 標簽：cpugpu異構計算 1405 0

如何使用Ozone分析Cortex-M異常

Ozone可以幫助用戶快速分析和查找導致CPU故障的軟件bug。本文解釋如何使用Ozone的調試功能，深入了解Cortex-M架構上的這些錯誤。

2024-11-29 標簽：寄存器cpu應用程序 713 0

RAPIDS cuDF將pandas提速近150倍

在 NVIDIA GTC 2024 上，NVIDIA 宣布，RAPIDS cuDF 當前已能夠為 950 萬 pandas 用戶帶來 GPU 加速，且無...

2024-11-20 標簽：cpuNVIDIA代碼 175 0

基于Arm Neoverse N2實現(xiàn)自動語音識別技術

自動語音識別 (Automatic Speech Recognition) 技術已經深入到現(xiàn)代生活的方方面面，廣泛應用于從語音助手、轉錄服務，到呼叫中心...

2024-11-15 標簽：處理器ARMcpu 318 0

利用NVIDIA SHARP網(wǎng)絡計算提升系統(tǒng)性能

AI 和科學計算是分布式計算問題的典型示例。這些問題通常計算量巨大，計算很密集，無法在單臺機器上完成。于是，這些計算被分解為并行任務，由分布在數(shù)千個 C...

2024-11-13 標簽：cpuNVIDIA網(wǎng)絡 318 0

Made with KiCad（九十四）：M5Pi Linux嵌入式開發(fā)板

“ 波哥大作，必須優(yōu)先安排！M5Pi 是一款開源 Linux 嵌入式開發(fā)板，使用全志 F1C200s CPU，擁有漂亮的外殼?！?/p>

2024-12-25 標簽：嵌入式cpu開發(fā)板 86 0

低介電常數(shù)材料的發(fā)展歷程

半導體永遠都是在圍繞摩爾定律(Moore's Law)，不僅有器件物理尺寸以及制程工藝上的微縮，還有后段金屬互連。對于下游應用來說，影響芯片主...

2024-11-07 標簽：半導體cpu低介電常數(shù) 484 0

淺析FPGA的重要用途

FPGA 允許在單個芯片中實現(xiàn)大量數(shù)字邏輯，其運行速度相對較高，并且只需很少或不需要在 CPU 內核上運行的傳統(tǒng)順序程序即可完成其工作。

2024-11-05 標簽：處理器FPGA芯片 1296 0

基于Arm架構的珠峰芯片加速極致視頻體驗

視頻編解碼技術作為支撐超高清視頻及泛音視頻產業(yè)發(fā)展的基石，其重要性愈發(fā)凸顯。H.264/AVC 是目前廣泛使用的編解碼標準，能夠在較低的數(shù)據(jù)速率下提供高...

2024-11-01 標簽：處理器芯片ARM 1106 0

【一文看懂】大白話解釋“GPU與GPU算力”

隨著大模型的興起，“GPU算力”這個詞正頻繁出現(xiàn)在人工智能、游戲、圖形設計等工作場景中，什么是GPU，它與CPU的區(qū)別是什么？以及到底什么是GPU算力？...

2024-10-29 標簽：cpugpu算力 619 0

使用Arthas火焰圖工具的Java應用性能分析和優(yōu)化經驗

分享作者在使用Arthas火焰圖工具進行Java應用性能分析和優(yōu)化的經驗。

2024-10-28 標簽：cpuJAVA代碼 272 0

如何限制容器可以使用的CPU資源

默認情況下容器可以使用的主機 CPU 資源是不受限制的。和內存資源的使用一樣，如果不對容器可以使用的 CPU 資源進行限制，一旦發(fā)生容器內程序異常使用 ...

2024-10-24 標簽：cpu內存程序 231 0

異構計算下緩存一致性的重要性

在眾多回復中，李博杰同學的回答被認為質量最高。他首先將緩存一致性分為兩個主要場景：一是主機內CPU與設備間的一致性；二是跨主機的一致性。

2024-10-24 標簽：處理器cpu緩存 546 0