CPU: 英文全称:Central Processing Unit. 中文全称:中央处理器. 厂商:英特尔Intel. 功能:是一台计算机的运算核心和控制核心. 缺点:运算能力(最弱),核处理数(最少). 优点: 主频(最高)(3G.4G以上): 管理能力(最强),擅长管理和调度,比如数据读取,文件管理,人机交互等等. GPU: 英文全称:Graphics Processing Unit. 中文全称:图形处理器. 厂商:英伟达NVIDIA. 功能:是一种专门在个人电脑.工作站.游戏机和一些移动设

王玉伟,腾讯TEG架构平台部平台开发中心基础研发组资深工程师,专注于为数据中心提供高效的异构加速云解决方案.目前,FPGA已在腾讯海量图片处理以及检测领域已规模上线. 随着互联网用户的快速增长,数据体量的急剧膨胀,数据中心对计算的需求也在迅猛上涨.诸如深度学习在线预测.直播中的视频转码.图片压缩解压缩以及HTTPS加密等各类应用对计算的需求已远远超出了传统CPU处理器的能力所及.摩尔定律失效的今天,关注"新"成员(GPU\FPGA\ASIC)为数据中心带来的体系架构变革,为业务配上一台

3.2.1 CPU计算能力分析 这里CPU计算能力用Intel的Haswell架构进行分析,Haswell架构上计算单元有2个FMA(fused multiply-add),每个FMA可以对256bit数据在一个时钟周期中做一次乘运算和一次加运算,所以对应32bit单精度浮点计算能力为:(256bit/32bit) 2(FMA) 2(乘和加) = 32 SP FLOPs/cycle,即每个时钟周期可以做32个单精度浮点计算. CPU峰值浮点计算性能 = CPU核数 CPU频率 每周期执行的浮点操

1.<数字信号处理的FPGA实现>第三版 讲解比较详细的DSP理论,使用FPGA实现,不过使用VHDL语言:也颇具参考性. 2. <Xilinx Zynq-7000 嵌入式系统设计与实现> 作为对zynq-7000系列书籍中算是比较有名气的. 3.<基于FPGA的数字信号处理>高亚军   比较详细的介绍了信号处理的基础知识: 4.数字滤波器的MATLAB与FPGA实现 - 杜勇    对滤波器的FPGA实现进行了详细的介绍

1,AMD 既做CPU又做显卡2,Inter 全球最大的CPU厂商,GPU,FPGA3,NVIDA 人工智能起家的公司,且一直在做,显卡最出名,CUDA让N卡胜了AMD CPU上 AMD - Inter显卡 AMD - NVIDA TPU 谷歌自研的专门用于深度学习的处理器 [Intel/AMD CPU世代表]架构/代号 世代 年代 制造工艺 架构/代号 类别 年代 制造工艺Coffee Lake 第八代酷睿 2017-2018年 14nm Zen+ 第二代锐龙 2018年 12nmKaby L

摘 要 本文讨论的FIR滤波器因其具有严格的线性相位特性而得到广泛的应用.在工程实践中,往往要求信号处理具有实时性和灵活性,本论文研究FIR的FPGA解决方案正体现了电子系统的微型化和单片化. 本论文主要讨论了以下的问题: 首先,以FIR滤波器的基本理论为依据,研究适应工程实际的数字滤波器的设计方法,确定了直接型网络结构.窗函数设计法的设计方案: 然后,讨论了FPGA的原理与结构特点,总结FPGA的设计流程与设计原则,并用Verilog HDL语言根据设计方案编写出FIR滤波器程序: 接着,采用

基于GPU的图像处理平台 1.  (309)英伟达推Jetson TX1 GPU模块力推人工智能 1.1 产品概述 Jetson TX1 GPU模块,主要针对近年来蓬勃发展的人工智能市场,包括无人机.机器人等设备. 1.2 处理板技术指标 1． Jetson TX1 GPU模块包括一颗浮点运算达到teraflop级的 2.  基于Maxwell架构的256核心GPU,64位ARM A57芯片组 3.  4GB LPDDR4 RAM内存(每秒带宽速度达25.6GB) 4.  5GB本地存储模块.8

目录 论文来源 论文简介 基本原理 论文创新点 借鉴之处 论文来源 2018 European Conference on Networks and Communications (EuCNC),James Bishop, Jean-Marc Chareau 论文简介 论文主要通过写新一代射频信号处理在FPGA实现上的初步经验.利用SDR(Software Define Radio)实现 NI LTE框架. 基本原理 开发工作的目的是修改或增加物理(PHY)层处理功能的FPGA实现无线电链接.主

作者 刘旭,腾讯云高级工程师,专注容器云原生领域,有多年大规模 Kubernetes 集群管理经验,现负责腾讯云 GPU 容器的研发工作. 背景 目前 TKE 已提供基于 qGPU 的算力/显存强隔离的共享 GPU 调度隔离方案,但是部分用户反馈缺乏 GPU 资源的可观测性,例如无法获取单个 GPU 设备的剩余资源,不利于 GPU 资源的运维和管理.在这种背景下,我们希望提供一种方案,可以让用户在 Kubernetes 集群中直观的统计和查询 GPU 资源的使用情况. 目标 在目前 TKE 共享

大牛云集的中国计算机大会:大会日程表:http://cncc.ccf.org.cn/cn/news/schedule_empty 早上的论坛可以在爱奇艺下载视频 下午的分论坛是多个同时进行的,我也只去了一部分,这里先按时间顺序写自己的一些收获,之后会从另外的角度做一个总结. 如果觉得我的整理对你有帮助,欢迎star这个项目 10-26 am 丘成桐 现代几何在计算机科学中的应用 从几何学的角度找到优化问题(如GAN)的等价形式,通过解决等价问题加速优化过程 沈向洋 理解自然语言 概述,对话和理解

Introduction 这两年深度学习大火,Cuda跟着吃红利,OpenCL发展也很快.虽然OpenCL不是事实上的标准,但是作为开放标准,适应性是很强的,除了显卡之外,CPU/FPGA上都可以执行. 第一个OpenCL Workshop的具体目标就是编写一个音频文件升频工具,用来给PCM编码的WAV文件四倍频,把升频结果写到一个新的WAV文件里面. 用于升频的主要方法,数字滤波,可以广泛用于数字音频的处理. 首先会用传统的C语言编写单线程升频算法,然后用OpenCL编写并行加速版本,最后用C

原文:https://github.com/dmlc/mxnet/issues/797 神经网络本质上是一种语言,我们通过它来表达对应用问题的理解.例如我们用卷积层来表达空间相关性,RNN来表达时间连续性.根据问题的复杂性和信息如何从输入到输出一步步提取,我们将不同大小的层按一定原则连接起来.近年来随着数据的激增和计算能力的大幅提升,神经网络也变得越来越深和大.例如最近几次imagnet竞赛的冠军都使用有数十至百层的网络.对于这一类神经网络我们通常称之为深度学习.从应用的角度而言,对深度学习最重

很久没有看FPGA了,本来想继续学习HLS,就上Xilinx的网站看了看.结果发现了SDx 开发环境,很新的一个东西.由于我对这方面了解不多,本篇博文仅仅只是资料的整合和介绍. 1.SDx开发环境 Xilinx官网这样解释SDx:SDx™ 是一种面向系统和软件工程师的开发环境. SDx 让没有 FPGA 专业知识的系统和软件工程师也能通过使用高层次编程语言,来获益于带有业界标准处理器的可编程硬件的强大威力.SDAccel 是首个面向 OpenCL.C 和 C++进行架构优化的编译器,并结合了#库

阿里BCG重磅报告<人工智能,未来致胜之道> 阿里云研究中心.波士顿咨询公司以及Alibaba Innovation Ventures合作共同推出的<人工智能:未来制胜之道>这份报告对人工智能产业链价值,以及商业模式的剖析,对于创业公司的价值非常大. 重点摘要: 人工智能具备“快速处理”和“自主学习”两种能力.人工智能在图像识别.语言识别和自然语言处理,以及人机交互.机器视觉.自动驾驶等方面都已经成功应用.海量.精准.高质量的数据为训练人工智能提供了原材料.框架层:TensorFl

Hashcat是啥 Hashcat是什么呢?Hashcat是当前最强大的开源密码恢复工具,你可以访问Hashcat.net网站来了解这款工具的详细情况.本质上,Hashcat 3.0是一款高级密码恢复工具,可以利用CPU或GPU资源来攻击160多种哈希类型的密码 计算机环境准备 本地的测试系统为Mac 需要把airodump抓到的 4 次握手文件转换为hccap的格式 txt格式的字典文件 Hashcat和aircrack-ng的对比 使用aricrack-ng暴力破解8位数密码需要50个小时,

作者:朱建平 腾讯云技术总监,腾讯TEG架构平台部专家工程师 1.关于人工智能的若干个错误认知 人工智能是AI工程师的事情,跟我没有什么关系 大数据和机器学习(AI) 是解决问题的一种途径和手段,具有通用性,是一个基础的技能.当前我们工作中还有很多决策,是基于经验和预定的规则,未来这部分决策可以通过AI让我们做得更合理更好一些. 人工智能太厉害了,未来会取代人类 随着人工智能的发展,特别去年谷歌的AlphaGo围棋战胜代表人类的顶级棋手李世石,更是引爆了整个互联网.于是,网上不少人开始了很多担忧

库名称 开发语言 支持接口 安装难度(ubuntu) 文档风格 示例 支持模型 上手难易 Caffe c++/cuda c++/python/matlab *** * *** CNN ** MXNet c++/cuda python/R/Julia ** *** ** CNN/RNN * TensorFlow c++/cuda/python c++/python * ** * CNN/RNN/- *** 安装难度: (简单) –> **(复杂) 文档风格: (一般) –> **(好看.全面)

Libvirt介绍 Libvirt与hypervisor无关,其提供与多种操作系统虚拟化能力进行交互的API与工具库. Libvirt提供了一个通用稳定的抽象层,可以安全的操作物理机上的虚拟机,同时为了可以远程交互,Libvirt在hypervisor支持的范围内提供了创建,修改,监控,迁移,停止 domain的一系列API,虽然可以使用Libvirt同时访问多个物理机,但是API层做了限制,只允许访问单个物理机. Libvirt被设计为可以支持多种虚拟化环境,这意味着大部分通用的能力在API上

全图化引擎又称算子执行引擎,它的介绍可以参考从HA3到AI OS -- 全图化引擎破茧之路.本文从算子化的视角介绍了编译技术在全图化引擎中的运用.主要内容有: 1. 通过脚本语言扩展通用算子上的用户订制能力,目前这些通用算子包括scorer算子,filter算子等.这一方面侧重于编译前端,我们开发了一种嵌入引擎的脚本语言cava,解决了用户扩展引擎功能的一些痛点,包括插件的开发测试效率,兼容性,引擎版本升级效率等. 2. 通过codegen技术优化全图化引擎性能,由于全图化引擎是基于tensor

最近一直在研究机器学习,看过两本机器学习的书,然后又看到深度学习,对深度学习产生了浓厚的兴趣,希望短时间内可以做到深度学习的入门和实践,因此写一个深度学习系列吧,通过实践来掌握<深度学习>和 TensorFlow,希望做成一个系列出来,加油! 学习内容包括了: 1. 小象学院的<深度学习>课程 2. TensorFlow的官方教程 3. 互联网上跟深度学习相关的教程 整个深度学习,学习的过程是通过一条主线串联起来的,这个知识结构总结的还是蛮好的. 1. 线性回归 - 线性回归是基础

首发于观芯志 写文章     数字IC设计入门书单 Forever snow   1 年前 作者:Forever snow链接:你所在领域的入门书单? - 知乎用户的回答来源:知乎著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权. 修订说明:1.2016.11.07,@Kevin Hahn 补充半导体物理与器件相关参考书.感谢!-------------------------------------------------------------------- 写一下微电子和半导体行业入门的经典书籍,