▶ 闲鱼的 Xeon Phi 3120A 配办公室的新 Xeon 服务器,记录一下环境安装过程. ● 原本尝试搭 Ubuntu 服务器,参考[https://software.intel.com/en-us/forums/intel-many-integrated-core/topic/532329]以及其中引用的一篇重要的日志[http://www.arrayfire.com/getting-started-with-the-intel-xeon-phi-on-ubuntu-14-04linu

▶ 第三章,逐步优化了一个二维卷积计算的过程 ● 基准代码 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <math.h> #include <time.h> #include <sys/time.h> #include <omp.h> #include <assert.h> #include <sys/mman.h

▶ 第五章,几个优化 ● 代码 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #define S 1024*32 #define T float #define ITER 1000 #define VLEN 16 __declspec(noinline) void scalar(T *A, T *B, T *C, T k) // 标量型 { __assume_aligned(A, ); // 声明数组对

▶ 第二章,几个简单的程序 ● 代码,单线程 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <sys/time.h> #define SIZE (1024*1024) #define MAXFLOP_ITER 100000000 #define LOOP_COUNT 128 #define FLOP_PER_CALC 2 ))); ))); double dtime()

▶ 第四章,逐步优化了一个三维卷积计算的过程 ● 基准代码 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <math.h> #include <time.h> #include <sys/time.h> #include <omp.h> #include <assert.h> #include <sys/mman.h

文章摘要 本文首先介绍了并行计算的基本概念,然后简要阐述了R和并行计算的关系.之后作者从R用户的使用角度讨论了隐式和显示两种并行计算模式,并给出了相应的案例.隐式并行计算模式不仅提供了简单清晰的使用方法,而且很好的隐藏了并行计算的实现细节.因此用户可以专注于问题本身.显示并行计算模式则更加灵活多样,用户可以按照自己的实际问题来选择数据分解,内存管理和计算任务分配的方式.最后,作者探讨了现阶段R并行化的挑战以及未来的发展. R与并行计算 统计之都的小伙伴们对R,SAS,SPSS, MATLAB之类

我们知道,相对于专业的ASIC,FPGA有上市时间和成本上的优势.另外,在大多数情况下,FPGA执行某些功能较之CPU上的软件操作更高效.这就是为什么我们认为它不但会运用在数据中心的服务器.交换器.存储层的各个角落,并且具有加速整个工作流程的功能. 然而我们不能过分乐观,尤其是在2015年12月,Intel以167亿美元收购了FPGA生产商Altera之后. 在2014年年底,当时还处于独立的Altera公司高层盯上了基于CPU+FPGA的数据中心并行计算的发展前景——这个当时价值大约10亿美元

将程序中处理负荷较大的工作分配给加速器LSI的“异构计算(Heterogeneous Computing)”将踏出崭新的一步.美国Altera公司将于2013年内开始面向普通用户提供可自动由按照异构计算标准规格“Open-CL”编写的程序生成FPGA专用电路的工具“Altera SDK forOpenCL”. 将微处理器(CPU).图形处理器(GPU)及信号处理器(DSP)等结合在一起,并将这些处理器当做加速器使用的环境一直在不断完善.具体而言,半导体厂商主导成立的业界团体Khronos Gro

TensorFlow如何充分使用所有CPU核数,提高TensorFlow的CPU使用率,以及Intel的MKL加速 转载 2017年09月07日 16:34:58 标签: cpu / gpu   转载链接:http://nooverfit.com/wp/tensorflow%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%85%85%E5%88%86%E4%BD%BF%E7%94%A8%E6%89%80%E6%9C%89cpu%E6%A0%B8%E6%95%B0%EF%BC%8C%E6%8F%90%E

本文在Creative Commons许可证下发布 什么是并行计算? 并行计算,准确地说应该包括高性能计算机和并行软件两个方面.不过,近年来随着个人PC机,廉价机群,以及各种加速卡(NVIDIA GPU, Intel Xeon Phi, FPGA)的快速发展,现在个人电脑已经完全可以和过去的高性能计算机相媲美了. 相比于计算机硬件的迅速发展,并行软件的发展多少有些滞后,试想你现在使用的哪些软件是支持并行化? 软件的并行化需要更多的研发支持,以及对大量串行算法和现有软件的并行化,这部分工作被称之为

[摘要] 除了范围索引之外,点查找的Hash Map在DBMS中起着类似或更重要的作用. 从概念上讲,Hash Map使用Hash函数来确定性地将键映射到数组内的随机位置(参见图[9 ],只有4位开销,但速度降低3-7倍. 摘要: 原文: https://www.arxiv-vanity.com/papers/1712.01208/ 视频:https://www.youtube.com/watch?v=PWv4ROEvqmk 本文是Google的Fellow,Jeff Dean,把机器学习应用到

本文來源地址:https://www.leiphone.com/news/201705/uo3MgYrFxgdyTRGR.html 与“传统” AI 算法相比,深度学习(DL)的计算性能要求,可以说完全在另一个量级上. 而 GPU 的选择,会在根本上决定你的深度学习体验.那么,对于一名 DL 开发者,应该怎么选择合适的 GPU 呢?这篇文章将深入讨论这个问题,聊聊有无必要入手英特尔协处理器 Xeon Phi,并将各主流显卡的性能.性价比制成一目了然的对比图,供大家参考. 先来谈谈选择 GPU 对

目录 oneDNN卷积思路 debug捆绑套路 jit_avx2_convolution_fwd_t::execute_forward( 整个文件oneDNN/src/cpu/x64/jit_avx2_conv_kernel_f32.hpp 整个文件src/cpu/x64/jit_avx2_conv_kernel_f32.cpp oneDNN的功效 oneDNN/src/cpu/x64/jit_generator.hpp oneDNN源码编译和卷积demo 源码编译 relu demo 卷积 d

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国际TOP500组织在6月17日公布最新全球超级计算机500强榜单,由中国国防科技大学研制的“天河二号”以每秒33.86千万亿次的浮点运算速度成为全球最快的超级计算机. 天河2号(又称银河2号),将在今年年底部署在广州的国家超级计算机中心.天河2号的惊艳表现标志着时隔两年半后,中国超级计算机运算速度重返世界之巅,2010年11月天河1A曾荣登top500榜首.天河2号有16 000个节点,每个节点由两个Intel Xeon IvyBridge处理器和三个Xeon Phi 处理器组成,总共3 12

[摘录理由]: 之所以摘录本文,主要原因是:该文配有开源代码(https://github.com/dmlc/nnvm):读者能够直接体会文中所述的意义,便于立刻展开研究. MXNet专栏 :NNVM打造模块化深度学习系统 2016-10-01 作者:陈天奇       本文是机器之心 MXNet 系列专栏的第一篇,作者是 MXNet 的打造者之一陈天奇.MXNet 专栏是机器之心之后将发表的系列文章,包括 MXNet 打造者的人物专访.技术博客等,敬请期待! 这是一个深度学习的大航海时代,不仅

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苹果iPhone X上搭载的那颗A11仿生芯片,到底牛在哪? 上周,苹果公司在刚刚落成投入使用的“飞船”新总部(Apple Park)举行2017年秋季新品发布会,整场发布会基本被iPhone X抢尽了风头(想采访一下iPhone 8/8p的心理阴影面积).iPhone 8/8p和iPhone X都搭载了苹果自研的A11 Bionic(仿生)芯片.虽然苹果全程并没有在这款芯片上花太多功夫介绍,但我们仍旧知道它集成了一个专用于机器学习的硬件——“神经网络引擎(Neural Engine)”.可别小

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