在计算机体系中,数据并行有两种实现路径:MIMD(Multiple Instruction Multiple Data,多指令流多数据流)和SIMD(Single Instruction Multiple Data,单指令流多数据流).其中MIMD的表现形式主要有多发射.多线程.多核心,在当代设计的以处理能力为目标驱动的处理器中,均能看到它们的身影.同时,随着多媒体.大数据.人工智能等应用的兴起,为处理器赋予SIMD处理能力变得愈发重要,因为这些应用存在大量细粒度.同质.独立的数据操作,而SIM

进行SIMD多媒体扩展的设计,源于一个很容易观察到的事实: 许多多媒体应用程序操作的数据类型比对32位处理器进行针对性优化的数据类型更窄一些. 图像三基色,都是8位.音频采样也都是8位和16位来表示. SIMD的多媒体扩展指令与标准的SIMD指令相比,它指定的操作数更少,因此使用的寄存器堆更小. SIMD扩展主要对一下三项进行了简化: 1)多媒体SIMD扩展固定了操作代码中数据操作数的数目,从而在x86的体系结构的MMX,SSE,AVX中添加了数百条指令. 2)多媒体SIMD没有提供向量体系结构

转载请注明来源:cuixiaolei的技术博客 Cortex-M0处理器为32位处理器,所以具有最大4G的寻址空间.在体系结构上,存储器空间被划分位一系列的区域,每个区域都有推荐的用途,以提高不同设备间的可移植性. M0处理器内置了各种不见,例如NVIC和一些调试部件,它们都被映射到系统空间的固定地址上.因此所有基于M0的设备在中断控制和调试方面,都由相同的编程模式.这种处理有利于软件移植,也方便调试工具提供商位M0的微控制器和片上系统SOC提供开发调试方案. Cortex-M0支持大端和小端操

原文链接 第五节:了解和使用共享内存(2) Rob Farber 是西北太平洋国家实验室(Pacific Northwest National Laboratory)的高级科研人员.他在多个国家级的实验室进行大型并行运算的研究,并且是几个新创企业的合伙人.大家可以发邮件到rmfarber@gmail.com与他沟通和交流. 在CUDA系列文章的第四节里,我探讨了执行模型和内核启动执行配置是如何影响寄存器的数量和本地多处理器资源如共享内存的数量的.在本小节,我会继续探讨内存性能,和在reverse

看了<计算机系统结构>.<深入理解计算机系统>.<大话处理器>等经典书籍,也在google上搜了一大堆资料,前前后后.断断续续的折腾了一个多月,终于想通了,现在把自己的思想心得记录下来,希望对有这方面困惑的朋友有些帮助. 本文主要关注以下几个问题. 什么是CPU的流水线?为什么需要流水线? 为什么需要内存屏障?在只有单个Core的CPU中是否还需要内存屏障? 什么是乱序执行?分为几种? MOB和ROB是干什么的? load buffer和store buffer的功能是

第2章 TMS320C54x DSP体系结构总体介绍 本章介绍TMS320C54x DSP体系结构的概况,包括中央处理单元(CPU).存在器和片内外设. C54x DSP采用了高级的改进哈佛结构,用8条总线达到最大的处理能力.其独立的程序和数据空间允许同时对程序指令和数据进行访问,提供了高度的并行性.例如,在单周期内可以完成3个读操作和1个写操作,并行存储指令和专用指令充分利用了这种结构.另外,数据可以在数据空间和程序空间之间传送.这种并行支持一套功能强大的在单机器周期内完成的算术.逻辑和位操作

转自:http://www.letiantian.me/2014-06-16-dynamo-algorithm-protocol/ Dynamo是Amazon的一个分布式的键值系统,P2P架构,没有主从的概念,数据一致性做到了最终一致.Apache Cassandra参考了它的实现方法. 一致性哈希 关于一致性哈希的具体内容,可以参考一致性哈希. 容错 由于一致性哈希的使用,Dynamo集群中的节点在逻辑上可以认为是一个圆环.假设有M个节点,我们从某个节点开始顺时针地依次为每个节点标号为1.2.

引 言 近年来,随着Internet的迅速普及和爆炸性发展,在Internet上产生了许多新的应用,其中不少是高带宽的多媒体应用,譬如网 络视频会议.网络音频/视频广播.AOD/VOD.股市行情发布.多媒体远程教育.CSCW协同计算.远程会诊.这就带来了带宽的急剧消耗和网络拥挤问 题.为了缓解网络瓶颈,人们提出各种方案,归纳起来,主要包括以下四种: ●增加互连带宽: ●服务器的分散与集群,以改变网络流量结构,减轻主干网的瓶颈: ●应用QoS机制,把带宽分配给一部分应用: ●采用IP Multic

线性相关.生成子空间. 逆矩阵A⁽-1⁾存在,Ax=b 每个向量b恰好存在一个解.方程组,向量b某些值,可能不存在解,或者存在无限多个解.x.y是方程组的解,z=αx+(1-α),α取任意实数. A列向量看作从原点(origin,元素都是零的向量)出发的不同方向,确定有多少种方法到达向量b.向量x每个元素表示沿着方向走多远.xi表示沿第i个向量方向走多远.Ax=sumixiA:,i.线性组合(linear combination).一组向量线性组合,每个向量乘以对应标量系数的和.sumiciv⁽

1.摘要: 本文将Attention-based模型和BPR模型结合对给定的群组进行推荐项目列表. 2.算法思想: 如图: attention-based model:[以下仅计算一个群组的偏好,多个群组计算过程一样] ① 群组:      以上为n个子群组,来自于一个给定的群组,包含用户 { u1,u2,u3,……,un }, ② α i,j : 定义α i,j 为用户 j 的子群组 i (不包含用户 i )的偏好程度.因为 α i,j 作为用户 j 对整个群组的重要程度,而不仅仅是对用户 i

下面是网上看到的一些关于内存和CPU方面的一些很不错的文章. 整理如下: 转: CPU的等待有多久? 原文标题:What Your Computer Does While You Wait 原文地址:http://duartes.org/gustavo/blog/ [注:本人水平有限,只好挑一些国外高手的精彩文章翻译一下.一来自己复习,二来与大家分享.] 本文以一个现代的.实际的个人电脑为对象,分析其中CPU(Intel Core 2 Duo 3.0GHz)以及各类子系统的运行速度——延迟和数据

转: CPU的等待有多久? 原文标题:What Your Computer Does While You Wait 原文地址:http://duartes.org/gustavo/blog/ [注:本人水平有限,只好挑一些国外高手的精彩文章翻译一下.一来自己复习,二来与大家分享.] 本文以一个现代的.实际的个人电脑为对象,分析其中CPU(Intel Core 2 Duo 3.0GHz)以及各类子系统的运行速度——延迟和数据吞吐量.通过粗略的估算PC各个组件的相对运行速度,希望能给大家留下一个比较

下面是网上看到的一些关于内存和CPU方面的一些很不错的文章. 整理如下: 转: CPU的等待有多久? 原文标题:What Your Computer Does While You Wait 原文地址:http://duartes.org/gustavo/blog/ [注:本人水平有限,只好挑一些国外高手的精彩文章翻译一下.一来自己复习,二来与大家分享.] 本文以一个现代的.实际的个人电脑为对象,分析其中CPU(Intel Core 2 Duo 3.0GHz)以及各类子系统的运行速度——延迟和数据

原文:http://www.cnblogs.com/xkfz007/archive/2012/10/08/2715163.html 下面是网上看到的一些关于内存和CPU方面的一些很不错的文章. 整理如下: 转: CPU的等待有多久? 原文标题:What Your Computer Does While You Wait 原文地址:http://duartes.org/gustavo/blog/ [注:本人水平有限,只好挑一些国外高手的精彩文章翻译一下.一来自己复习,二来与大家分享.] 本文以一个

下面是网上看到的一些关于内存和CPU方面的一些很不错的文章. 整理如下: 转: CPU的等待有多久? 原文标题:What Your Computer Does While You Wait 原文地址:http://duartes.org/gustavo/blog/ [注:本人水平有限,只好挑一些国外高手的精彩文章翻译一下.一来自己复习,二来与大家分享.] 本文以一个现代的.实际的个人电脑为对象,分析其中CPU(Intel Core 2 Duo 3.0GHz)以及各类子系统的运行速度——延迟和数据

*作者: Ian11122840    时间: 2010-9-27 09:04                                                                                                                                                                * *标题: 菜鸟做设计必看!有关如何做设计的整体思路,以及能否综合的笔记             

在计算机体系中,数据并行有两种实现路径:MIMD(Multiple Instruction Multiple Data,多指令流多数据流)和SIMD(Single Instruction Multiple Data,单指令流多数据流).其中MIMD的表现形式主要有多发射.多线程.多核心,在当代设计的以处理能力为目标驱动的处理器中,均能看到它们的身影.同时,随着多媒体.大数据.人工智能等应用的兴起,为处理器赋予SIMD处理能力变得愈发重要,因为这些应用存在大量细粒度.同质.独立的数据操作,而SIM

本帖经过多方整理,大多来自各路书籍<GPGPU编程技术><cuda高性能>   1 grid 和 block都可以用三元向量来表示:   grid的数组元素是block block的数组元素是grid 但是1.x计算能力的核心,grid的第三元必须为1.block的X和Y索引最大尺寸为512   2 通过__launch_bounds__(maxBlockSize,minBlocksPerMp)来限制每个block中最大的线程数,及每个多处理器上最少被激活的block数   3 S

系列目录 谷歌TPU概述和简化 基本单元-矩阵乘法阵列 基本单元-归一化和池化(待发布) TPU中的指令集 SimpleTPU实例: (计划中) 拓展 TPU的边界(规划中) 重新审视深度神经网络中的并行(规划中) TPU V1定义了一套自己的指令集,虽然在介绍处理器时,往往会先谈指令集架构,但此处却把它放到了最后,这主要基于两个原因:其一在于个人的对处理器不太了解,这也是主要原因,其二在于公开资料中并没有TPU指令集的细节和TPU微架构的描述.从数据流和计算单元出发对TPU进行分析固然容易很多

TVM优化Deep Learning GPU算子 高效的深度学习算子是深度学习系统的核心.通常,这些算子很难优化,需要HPC专家付出巨大的努力. 端到端张量IR / DSL堆栈TVM使这一过程变得更加容易. 如何在TVM的帮助下编写高性能GPU运算符内核.本文以深度卷积(即topi.nn.depthwise_conv2d_nchw)为例,并演示如何在tensorflow中改进已经手工优化的CUDA内核.在不同的工作负载下,最终版本比tf-1.2中优化的内核快2到4倍,在启用了算子融合的情况下,最