深度学习高效计算与处理器设计

2023-05-16


  

编者按:“夫因朴生文,因拙生巧,相因相生,以至今日。”在人工智能领域,机器学习研究与芯片行业的发展,即是一个相因相生的过程。

自第一个深度网络提出,深度学习历经几次寒冬,直至近年,才真正带来一波AI应用的浪潮,这很大程度上归功于GPU处理芯片的发展。与此同时,由于AI应用场景的多元化,深度学习在端侧的应用需求日益迫切,也促使芯片行业开展面向深度学习的专用芯片设计。如果能够将深度算法与芯片设计相结合,将大大拓展AI的应用边界,真正将智能从云端落地。

本文中,来自中科院自动化所的程健研究员,将带着大家一方面探索如何将深度学习高效化,另一方面讨论如何针对深度算法来设计专用处理芯片。

文末,提供文中提到参考文献的下载链接。


本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)

深度学习高效计算与处理器设计 的相关文章

  • 数据结构(Data Structure)——1、栈(Stack)

    栈的介绍 栈 xff08 stack xff09 在计算机科学中是限定仅在表尾进行插入或删除操作的线形表 栈是一种数据结构 xff0c 是只能在某一端插入和删除的特殊线性表 它按照先进后出的原则存储数据 xff0c 先进入的数据被压入栈底
  • 进程间通信之消息队列

    首先说一下什么是消息队列 消息队列是进程间通信的一种 xff0c 它是由操作系统维护的以字节序列为基本单位的间接通信机制 xff0c 它提供了一个进程向另一个进程发送一个带类型的数据块的方法 我们知道用管道来实现进程间通信的机制是两个进程利
  • STM32 编码器模式详解

    0 编码器模式 stm32的定时器带的也有编码器模式 所用的编码器是有ABZ三相 xff0c 其中ab相是用来计数 xff0c z相输出零点信号 AB相根据旋转的方向不同 xff0c 输出的波形如下图所示 xff1a 从图上可以看出来 xf
  • LAN8720A网络模块关于时钟的使用问题

    微雪的LAN8720A驱动电路 xff1a 正点原子LAN8720A驱动电路 xff1a 1 nINTSEL Configuration 从原理图中可以看出正点原子的LAN8720A模块所使用的晶振是25M 而微雪的LAN8720A模块使用
  • 机器学习和深度学习大纲

    机器学习 https blog csdn net qq 45056216 article details 104303569 深度学习 https blog csdn net weixin 42237113 article details
  • VIM 助记符

    https www bilibili com video BV114411J7Z8 from 61 search amp seid 61 9900190950002805677 一 工作模式 vim其实三种模式 xff0c 一般模式 xff
  • STLINK下载程序(附STLINK驱动包)

    一 ST Link V2的JTAG SWD接口定义及产品图 实物图 STLINK指定标准接口 xff1a 二 STLINK驱动安装 xff1a 双击ST LinkUpgrade安装即可 安装成功之后 xff0c 设备管理器 三 打开工程文件
  • STM32 之 HAL库

    1 STM32的三种开发方式 通常新手在入门STM32的时候 xff0c 首先都要先选择一种要用的开发方式 xff0c 不同的开发方式会导致你编程的架构是完全不一样的 一般大多数都会选用标准库和HAL库 xff0c 而极少部分人会通过直接配
  • 迷你版的ARDUINO MEGA2560

    1 传统的MEGA2560板 xff1a 2 迷你的MEGA2560 特点 xff1a 嵌入版Mega 2560 CH340G ATmega2560 兼容 Mega 2560主板 基于Atmel ATmega2560微控制器和USB UAR
  • MATLAB撸了一个2D LiDAR SLAM

    0 引言 刚刚入门学了近一个月的SLAM xff0c 但对理论推导一知半解 xff0c 因此在matlab上捣鼓了个简单的2D LiDAR SLAM的demo来体会体会SLAM的完整流程 1 数据来源 xff1a 德意志博物馆Deutsch
  • 基于粒子滤波的定位算法 ——原理、理解与仿真

    1 算法原理 1 1 机器人定位问题 关于机器人定位 xff0c 有三大问题 xff0c 它们分别是 xff1a 1 全局定位 xff1a 指初始位置未知 xff0c 机器人靠自身运动确定自己在地图中的位姿 2 位姿跟踪 xff1a 指已知
  • 从图片中提取曲线坐标数据--基于MATLAB

    转载 https zhuanlan zhihu com p 52112012 0 引言 在读文献的时 xff0c 经常遇到这样的情况 xff1a 文章里提出的方法好有趣啊 xff0c 好想拿文中用的数据来试试看看能不能得到相近的结果 xff
  • 49天精通Java,第8天,JDK 和 JRE 、final 与 static 、堆和栈

    作者简介 哪吒 CSDN2022博客之星Top1 CSDN2021博客之星Top2 多届新星计划导师 博客专家 专注Java硬核干货分享 立志做到Java赛道全网Top N 本文收录于 Java基础教程系列 目前已经700 订阅 CSDN最
  • Python 之 Serial串口通信

    0 Serial方法 1 导入pyserial模块 import serial 2 打开串行口 打开串口0 xff0c 9600 xff0c 8N1 xff0c 连接超时0 5秒 import serial ser 61 serial Se
  • PYTHON字符串转数字,数字转字符串;数字转bytes,bytes转数字;字符串转bytes,bytes转字符串。数字表达字符串

    字符串str转数字 float str int str 数字num转字符串 str num a 61 39 1234 39 print 39 a 61 39 a print type a b 61 int a print 39 b 61 3
  • 杂记 | Linux中修改docker默认访问端口(2375)

    2375端口是docker的默认访问端口 xff0c 使用该端口可实现远程访问和操作docker xff0c 但在服务器上直接开启该端口有安全风险 xff08 笔者本人今天就应该端口导致服务器被入侵 xff09 xff0c 可以修改该默认端
  • RVIZ中的fixed frame选项以及“For frame [XX]: Fixed Frame [map] does not exist”

    RVIZ 使用的时候如果fixed frame选项设置不正确 xff0c 那么就会无法显示显示相应的数据信息 xff0c 并提示一下错误 xff1a For frame XX Fixed Frame map does not exist 官
  • C++常见面试题总结

    本文主要总结了一些常见的C 43 43 面试题 链接现在不让发 xff0c 所以如果需要整理好的文档的话 xff0c 请关注本篇文章底部的推广订阅公众号获取 xff1a Cpp编程小茶馆 进入正题 xff0c 下面是自己整理的文档目录截图
  • ROS系统安装Kinetic(零基础教程)

    文章目录 一 引言二 安装过程2 1 配置软件库2 2 添加ROS软件源2 3 添加密钥2 4 安装ROS2 4 初始化rosdep2 5 设置环境变量2 5 构建工厂依赖 三 测试过程3 1 启动ROS Master3 2 启动小海龟仿真

随机推荐

  • 《C++ Primer》一书极不适合我国“国情”

    客气地说 xff0c C 43 43 Primer 不适合大学C 43 43 基础课堂教学 xff0c 也不适合初学者入门 不客气地说 xff0c 恐怕你们的大学老师也搞不定 C 43 43 Primer xff0c 更别说拿这本书教学生了
  • 肝了两宿才收集的17个超炫酷的 CSS 动画加载与进度条特效,绝对值得收藏!!!

    文章目录 一 圆形加载动画二 上下跳动的圆球加载动画三 3D立体加载动画四 饼图加载动画五 多色圆点波动效果的加载动画六 制作顺时针放大的圆圈加载动画七 制作小圆圈轮流放大的加载动画八 制作竖条加载动画九 制作水波扩散效果加载动画十 制作逆
  • C 语言学习笔记(三):C 语言开发环境搭建

    文章目录 一 Windows二 Linux2 1 VMware Workstation Pro软件简介及安装2 2 安装 Ubuntu 系统2 2 1 Ubuntu 下载2 2 2 安装 Ubuntu2 2 3 安装共享文件夹 2 3 概念
  • windows和虚拟机ROS串口通信

    windows和虚拟机ROS串口通信 ROS串口通信步骤1 windows下安装VSPD xff08 虚拟串口工具 xff09 2 VMWare虚拟机添加串口3 Windows下串口通信测试工具设置4 ROS通信代码5 运行结果 最近在学习
  • jsonp原理详解——终于搞清楚jsonp是啥了

    一 JSONP的由来 1 Ajax直接请求普通文件存在跨域无权限访问的问题 xff0c 不管是静态页面 动态页面 web服务 xff0c 只要是跨域请求 xff0c 一律不准 2 不过我们发现 xff0c web页面调用js文件则不受跨域的
  • 无人机分类

    无人机分类方式 一 按飞行平台构型分类 无人机可分为固定翼无人机 多旋翼无人机 无人飞艇 伞翼无人机 扑翼无人机等 固定翼无人机 固定翼 xff0c 顾名思义 xff0c 就是机翼固定不变 xff0c 靠流过机翼的风提供升力 跟我们平时坐的
  • python网络编程smtp协议发送电子邮件

    SMTP协议 SMTP 的全称是 Simple Mail Transfer Protocol xff0c 即简单邮件传输协议 它是一组用于从源地址到目的地址传输邮件的规范 xff0c 通过它来控制邮件的中转方式 SMTP 协议属于 TCP
  • 实时通讯技术Ajax,WebSocket,SSE

    实时通讯技术是一项基于web开发的重要技术 xff0c 网站是需要前后端通讯的 xff0c 因此数据刷新的时间就是获取信息的时间 xff0c 为了能准确而有快速的获取信息需要尽可能的提高信息的刷新效率 常见的实时通讯技术 xff1a 通讯方
  • 当前主流的后端语言,谁能夺得桂冠,果然是后生可畏!

    主流后端语言 如今编程语言遍地开花 xff0c 烟花迷乱 xff0c 小编整理了最流行的几种编程语言如下 xff1a 这几种语言都是经久不衰 xff0c 占领着后端编程界的半壁江山 TIOBE上的语言排名 xff1a C Java pyth
  • CVPR2020 | 中科院VIPL实验室录取论文详解

    编者按 xff1a 近日 xff0c 计算机视觉顶会 CVPR 2020 接收论文结果揭晓 xff0c 从 6656 篇有效投稿中录取了 1470 篇论文 xff0c 录取率约为 22 中科院VIPL实验室共七篇论文录取 xff0c 内容涉
  • 迁移学习:他山之石,可以攻玉【VALSE Webinar】Panel实录

    编者按 xff1a 迁移学习是机器学习与计算机视觉中的重要研究问题之一 xff0c 旨在研究如何将一个领域的知识迁移到另外的领域 xff0c 具有重要的研究意义与应用价值 但迁移学习又会存在哪些局限性 xff1f 在实际应用中的价值是什么
  • 「见微知著」(2) - 细粒度视觉检索特辑【VALSE Webinar】Panel实录

    编者按 xff1a 细粒度图像识别和检索的差异有哪些呢 xff1f 细粒度视觉有哪些重要实际应用及重要场景呢 xff1f 未来细粒度图像分析领域又会如何发展呢 xff1f 为此 xff0c VALSE Webinar 2020 20期邀请了
  • VALSE 2020线上大会学生论坛【VALSE Student Seminar】Panel实录

    首届VALSE Student Seminar于2020年7月31日在VALSE 2020线上大会拉开帷幕 xff0c Student Seminar邀请了6名年轻的研究生 xff1a 张士峰 中国科学院自动化研究所 董胤蓬 清华大学 刘宇
  • 见微知著:语义分割中的弱监督学习

    点击上方 深度学习大讲堂 可订阅哦 xff01
  • 曹汛:计算摄像学研究 | VALSE2017之十六

    点击上方 深度学习大讲堂 可订阅哦 xff01
  • Spring常用注解(绝对经典)

    x1f3c6 作者简介 xff1a 哪吒 xff0c CSDN2022博客之星Top1 CSDN2021博客之星Top2 多届新星计划导师 博客专家 x1f4aa xff0c 专注Java硬核干货分享 xff0c 立志做到Java赛道全网T
  • c++排序方式

    选择排序 第一个数和后面n 1个数比 xff0c 找出最小的数 xff0c 替换第一个数 后面依此类推 include lt bits stdc 43 43 h gt using namespace std const int N 61 1
  • 程明明:面向弱监督的图像理解

    点击上方 深度学习大讲堂 可订阅哦 xff01
  • 白翔:复杂开放场景中的文本理解

    编者按 xff1a 李白的 秋浦歌 中有这样一句诗 xff1a 题诗留万古 xff0c 绿字锦苔生 xff0c 描绘了天执笔 地做纸 苔为墨 xff0c 挥毫题字的豪迈场景 xff0c 也展示了自然场景中文本类型的多样性 xff1b 而另两
  • 深度学习高效计算与处理器设计

    编者按 夫因朴生文 因拙生巧 相因相生 以至今日 在人工智能领域 机器学习研究与芯片行业的发展 即是一个相因相生的过程 自第一个深度网络提出 深度学习历经几次寒冬 直至近年 才真正带来一波AI应用的浪潮 这很大程度上归功于GPU处理芯片的发