作者：Mculover666 1.實(shí)驗(yàn)?zāi)康?通過例程探索Vivado HLS設(shè)計(jì)流 用圖形用戶界面和TCL腳本兩種方式創(chuàng)建Vivado HLS項(xiàng)目 用各種HLS指令綜合接口 優(yōu)化Vivado HLS
2020-12-21 16:27:21
4357 ? HLS任務(wù)級(jí)編程第一篇文章可看這里： HLS之任務(wù)級(jí)并行編程 HLS的任務(wù)級(jí)并行性（Task-level Parallelism）分為兩種：一種是控制驅(qū)動(dòng)型；一種是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型。對(duì)于控制驅(qū)動(dòng)型
2023-07-27 09:22:101950 
HLS的任務(wù)級(jí)并行性（Task-level Parallelism）分為兩種：一種是控制驅(qū)動(dòng)型；一種是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型。
2023-07-27 09:21:401613 
需求：由于自己目前一個(gè) HLS 仿真腳本需要運(yùn)行 1個(gè)多小時(shí)，先打算通過打印時(shí)間戳的方式找出最耗時(shí)的部分，然后想辦法優(yōu)化。
2024-02-23 09:29:031401 Habana Labs System 1H（HLS-1H）為數(shù)據(jù)中心帶來了新水平的Al計(jì)算性能和電源效率，以及大規(guī)模的可擴(kuò)展性。
HLS-1Hin包含四個(gè)Gaudi HL-205 Mezzanine
2023-08-04 06:06:14
減少錯(cuò)誤并更容易調(diào)試。然而，經(jīng)常出現(xiàn)的問題是性能權(quán)衡。在高度復(fù)雜的 FPGA 設(shè)計(jì)中實(shí)現(xiàn)高性能需要手動(dòng)優(yōu)化 RTL 代碼，而這對(duì)于HLS開發(fā)環(huán)境生成的 RTL 代碼來說是不可能的。然而，存在一些解決方案
2024-08-16 19:56:07
“前景”的代碼是，例如：沒有優(yōu)化：（O0）這一切都很完美。一旦我使用任何其他優(yōu)化級(jí)別，如O1，編譯器就將while語(yǔ)句轉(zhuǎn)換為無(wú)窮循環(huán)，該循環(huán)僅將分支返回到ClrWdt，而不進(jìn)行任何測(cè)試。一個(gè)完全沒用
2019-09-06 08:34:46
被充分利用；但如果使用array_reshape指令，就會(huì)使用1個(gè)BRAM將數(shù)組配置為1個(gè)4Kbit x 4。
循環(huán)展開與優(yōu)化指令
pragma HLS unroll
unroll指令能夠?qū)?b class="flag-6" style="color: red">循環(huán)完全
2023-12-31 21:20:08
技術(shù)，軟件流水是一種對(duì)循環(huán)中的指令進(jìn)行調(diào)度優(yōu)化的技術(shù)，利用軟件流水可生成非常緊湊的循環(huán)代碼。當(dāng)編譯時(shí)采用-O2或-O3級(jí)別的優(yōu)化選項(xiàng)時(shí)，編譯器將對(duì)程序中的循環(huán)進(jìn)行軟件流水。通過軟件流水的優(yōu)化，可以大大提高循環(huán)代碼的效率，極大地實(shí)現(xiàn)指令的并行性。
2011-08-10 14:56:05
寫線性匯編程序時(shí)可不必考慮指令的延時(shí)、指令的并行、寄存器的使用和功能單元的分配等，匯編優(yōu)化器將根據(jù)代碼的情況自動(dòng)確定這些信息。匯編程序優(yōu)化可通過對(duì)自動(dòng)編譯生成的匯編文件進(jìn)行修改而進(jìn)行。匯編優(yōu)化其實(shí)就是
2011-08-10 14:56:49
的原因，分別測(cè)試是否為當(dāng)前原因?qū)е?。定位到問題后嘗試使用對(duì)應(yīng)解決方案，從而消除對(duì)應(yīng)問題現(xiàn)象。
應(yīng)用連續(xù)點(diǎn)擊場(chǎng)景下，通過計(jì)數(shù)器優(yōu)化動(dòng)畫邏輯。
Tabs頁(yè)簽切換場(chǎng)景下，完善動(dòng)畫細(xì)粒度，提高流暢表現(xiàn)。
ForEach刷新內(nèi)容過程中，根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景調(diào)整鍵值生成函數(shù)。
本文主要引用參考HarmonyOS官方文檔
2025-05-19 14:36:37
Linux平臺(tái)上如何進(jìn)行通用計(jì)算并行優(yōu)化
2021-03-12 07:43:40
資源。近年來，優(yōu)化技術(shù)沒有發(fā)生顯著變化，但應(yīng)用領(lǐng)域卻以顯著的速度迅速發(fā)展。在專業(yè)實(shí)踐中成功嵌入優(yōu)化的使用至少需要三個(gè)先決條件。它們包括設(shè)計(jì)問題的數(shù)學(xué)建模、計(jì)算機(jī)編程知識(shí)和優(yōu)化技術(shù)知識(shí)?，F(xiàn)在有許多特殊
2023-09-21 07:07:10
極大大小的數(shù)組，要在Cache中一次容納整個(gè)數(shù)組是有困難的，但可以將數(shù)組分為多塊，可有效降低Cache失效率。循環(huán)調(diào)度優(yōu)化在OpenMP中可對(duì)并行循環(huán)指定調(diào)度方案，以將每個(gè)迭代分配給多個(gè)工作線程執(zhí)行
2022-12-23 16:05:40
高效細(xì)粒度更新的RDD Spark IndexedRDD
2019-04-17 15:45:58
優(yōu)化時(shí)是著力于代碼中的循環(huán)的，因?yàn)?b class="flag-6" style="color: red">循環(huán)最消耗cycle。編譯器能輸出asm文件，asm文件中有每個(gè)循環(huán)優(yōu)化后的pipeline信息。讀懂這些信息能指導(dǎo)我們消除瓶頸，進(jìn)一步提升循環(huán)的效率。優(yōu)化其實(shí)是個(gè)反復(fù)
2018-12-28 11:16:01
1.實(shí)驗(yàn)?zāi)康耐ㄟ^例程探索Vivado HLS設(shè)計(jì)流用圖形用戶界面和TCL腳本兩種方式創(chuàng)建Vivado HLS項(xiàng)目用各種HLS指令綜合接口優(yōu)化Vivado HLS設(shè)計(jì)來滿足各種約束用不用的指令來探索
2021-11-11 07:09:49
32位，這樣可以一次性處理4個(gè)8為數(shù)據(jù)，不過gps處理中需要對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷而導(dǎo)致無(wú)法使用neon。如何數(shù)據(jù)可以多位一起處理，或者說多層嵌套循環(huán)有提前跳出的條件存在，并行計(jì)算優(yōu)化還是有希望。
2015-12-30 14:33:38
RTK算法原理是什么？manual中rtk算法如何優(yōu)化？
2021-09-27 06:36:37
乘法的并行特征。
與CPU串行執(zhí)行指令不同，F(xiàn)PGA可以將大規(guī)模矩陣乘法拆分成大量細(xì)粒度運(yùn)算,并行 pipelines 執(zhí)行。
FPGA上的定制邏輯電路不需要頻繁訪問內(nèi)存，延遲更低。
綜合來說
2023-10-13 20:11:51
時(shí)間減少，數(shù)據(jù)處理更流暢。這讓我聯(lián)想到工業(yè)生產(chǎn)中的流水線，AI 訓(xùn)練在此處借鑒類似思路，通過優(yōu)化任務(wù)分配和流程，突破硬件限制，追求更高效率，體現(xiàn)了技術(shù)發(fā)展中持續(xù)優(yōu)化、突破瓶頸的智慧。
三、細(xì)粒度
2025-07-20 15:07:25
的個(gè)數(shù)怎么做？16位呢？如果變通。3、針對(duì)循環(huán)執(zhí)行效率的優(yōu)化循環(huán)是C語(yǔ)言程序中的常用語(yǔ)法功能，由于循環(huán)執(zhí)行的次數(shù)較多，占程序執(zhí)行時(shí)間的權(quán)重大，所以對(duì)循環(huán)的優(yōu)化是提高程序效率的關(guān)鍵點(diǎn)。例如，void
2021-08-16 10:50:07
上，比如讓設(shè)計(jì)者可以指定 HLS 引擎如何處理 C 代碼中識(shí)別出來的循環(huán)或數(shù)組，或是某個(gè)特定運(yùn)算的延遲。這能導(dǎo)致RTL 輸出的巨大改變。因此，具有了指令的知識(shí)，設(shè)計(jì)者就可以根據(jù)應(yīng)用的需求來做優(yōu)化
2020-10-10 16:44:42
不同的同步策列，比如粗粒度鎖， 細(xì)粒度鎖和 lock-free算法時(shí)，以上兩個(gè)屬性經(jīng)常呈負(fù)相關(guān)性。圖一： 達(dá)到更高性能/可伸縮的并發(fā)通常以增加編程難度為代價(jià)Hardware Transactional
2022-08-05 15:14:36
引言在大多數(shù)程序中,循環(huán)占大部分程序執(zhí)行時(shí)間,對(duì)循環(huán)的優(yōu)化影響著整個(gè)程序的執(zhí)行效率,并且隨著多核技術(shù)的發(fā)展,并行化越來越重要,而這也是循環(huán)優(yōu)化的目標(biāo)之一,因此循環(huán)優(yōu)化是現(xiàn)代編譯器不可缺少的部分.編譯器測(cè)試是保證編譯器質(zhì)量的重要手段,但由于編譯器特別是編譯優(yōu)化模塊全文下載
2010-04-24 09:51:28
發(fā)揮出來。3．3 循環(huán)展開優(yōu)化 循環(huán)展開是另一種優(yōu)化程序的方法。為了充分利用芯片內(nèi)的硬件資源，使盡可能多的指令同時(shí)并行執(zhí)行，可以采用將小循環(huán)展開的方式，使片內(nèi)資源的性能得到最大的發(fā)揮。CCS優(yōu)化編譯器
2012-04-18 10:54:27
58PIPELINE 的作用是允許在函數(shù)中并發(fā)執(zhí)行操作， 減少函數(shù)運(yùn)行時(shí)間。圖 59solution2 將 mmult_hw()的 L2 for 循環(huán)進(jìn)行了 PIPELINE 優(yōu)化。打開solution2
2023-01-01 23:50:04
，可看到下圖語(yǔ)句。圖 58PIPELINE 的作用是允許在函數(shù)中并發(fā)執(zhí)行操作， 減少函數(shù)運(yùn)行時(shí)間。圖 59
solution2 將 mmult_hw()的 L2 for 循環(huán)進(jìn)行了 PIPELINE 優(yōu)化
2023-08-24 14:52:17
在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，嵌入式系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，從智能家居設(shè)備到工業(yè)控制系統(tǒng)，從汽車電子到可穿戴設(shè)備，它們無(wú)處不在。而在嵌入式系統(tǒng)開發(fā)中，代碼優(yōu)化與壓縮技術(shù)至關(guān)重要，直接影響著系統(tǒng)的性能、成本以及
2025-02-26 15:00:37
相比，能夠?yàn)橥ㄐ藕投嗝襟w應(yīng)用提供高達(dá)10倍速的更高的設(shè)計(jì)和驗(yàn)證能力。Synphony HLS為ASIC 和 FPGA的應(yīng)用、架構(gòu)和快速原型生成最優(yōu)化的RTL。Synphony HLS解決方案架構(gòu)圖
2019-08-13 08:21:49
維持較低水平。還必須為員工改善工作環(huán)境，讓他們能夠在工作中發(fā)揮最佳水平。要實(shí)現(xiàn)這一切，唯一的辦法就是利用新技術(shù)、挖掘數(shù)據(jù)，對(duì)建筑系統(tǒng)進(jìn)行細(xì)粒度的控制
2019-08-12 07:18:49
請(qǐng)問用-O3和-g加上-mt,-mh一起優(yōu)化算法，為什么運(yùn)行的結(jié)果與優(yōu)化之前相比是錯(cuò)誤的。如何避免打開流水線之后引起的錯(cuò)誤？
2019-11-05 07:40:21
設(shè)計(jì)一個(gè)高性能的HLS, 可以用任何優(yōu)化策略，在保持函數(shù)功能的同時(shí)盡可能提高性能。希望論壇里的大神給予具體優(yōu)化的指導(dǎo)，最近幾天調(diào)試太費(fèi)勁了，希望大神給予保羅loop unroll, pipeline
2016-08-27 21:11:26
指令調(diào)度簡(jiǎn)介 指令調(diào)度是指對(duì)程序塊或過程中的操作進(jìn)行排序以有效利用處理器資源的任務(wù)。指令調(diào)度的目的就是通過重排指令，提高指令級(jí)并行性，使得程序在擁有指令流水線的CPU上更高效的運(yùn)行。指令調(diào)度
2023-03-17 17:07:47
對(duì)蜂鳥E203內(nèi)核進(jìn)行優(yōu)化可以考慮以下幾個(gè)方面：
編譯器優(yōu)化：使用適合蜂鳥E203的編譯器選項(xiàng)和指令集，優(yōu)化編譯器的選項(xiàng)和參數(shù)，開啟對(duì)硬件的特定支持，比如使用-O2等優(yōu)化選項(xiàng)，以提高代碼執(zhí)行效率
2025-10-21 07:55:16
各位工程師好：有幾個(gè)關(guān)于6678優(yōu)化的問題想請(qǐng)教一下1.在循環(huán)中調(diào)用三角函數(shù)、反三角函數(shù)如cos（） atan（）是不是會(huì)影響流水？我在DSP指令中似乎沒找到相應(yīng)的指令，請(qǐng)問應(yīng)該如何處理三角函數(shù)
2018-07-24 08:00:49
使用QT對(duì)Jpeg編碼與解碼功能進(jìn)行優(yōu)化，可以使用openmp，neon等各種方法
2022-05-16 21:25:50
內(nèi)聯(lián)（對(duì)小型函數(shù)）。
循環(huán)優(yōu)化（如循環(huán)展開的有限形式）。
更積極的寄存器分配（變量可能不再駐留在內(nèi)存中）。
公共子表達(dá)式消除。
強(qiáng)度削弱等。
-O3 (最高速度優(yōu)化 / Optimization
2025-11-20 07:51:30
請(qǐng)問在用ARM neon指令優(yōu)化程序時(shí)，在一個(gè)for循環(huán)下，分別用int32x2_t和int32x4_t類型的指令，后者的速度并沒有按照理論上的速度更快，反而比前者慢是怎么回事呢？必須要對(duì)生成的匯編指令進(jìn)行優(yōu)化嗎？
2022-10-18 11:23:27
請(qǐng)問在用arm neon指令優(yōu)化程序時(shí)，在一個(gè)for循環(huán)下，分別用int32x2_t和int32x4_t類型的指令，后者的速度并沒有按照理論上的速度更快，反而比前者慢是怎么回事呢？必須要對(duì)生成的匯編指令進(jìn)行優(yōu)化嗎？謝謝指教。
2022-09-01 15:47:53
粗粒度并行優(yōu)化的任務(wù)級(jí)流水阻止任務(wù)級(jí)別并行性的常見情況
2021-03-09 06:58:42
之間沒有依賴，他們可以選擇在同一個(gè)Control Step里面并行執(zhí)行，或者在兩個(gè)ST里面順序執(zhí)行。 這個(gè)過程中調(diào)度的并行性由HLS編譯器，用戶指令共同作用影響著，比如編譯器會(huì)主動(dòng)發(fā)現(xiàn)可以并行的優(yōu)化
2021-01-06 17:52:14
基于基因電腦克隆軟件SiClone 和可變剪接分析軟件AltSplice 的并行優(yōu)化工作，提出一種基于大規(guī)模序列比對(duì)軟件的并行優(yōu)化方案。該方案對(duì)所要進(jìn)行比對(duì)分析的大規(guī)模序列庫(kù)按某種策
2009-03-29 09:43:40
17 從綜合信息管理系統(tǒng)以及軟件系統(tǒng)集成的需求出發(fā)，分析了NIST RBAC模型的局限性，在此基礎(chǔ)上對(duì)其模型進(jìn)行擴(kuò)充，提出ERBAC模型。該模型適用于多種客體且具體客體不確定的情況。文
2009-04-21 09:25:5616 不可逆布雷頓制冷循環(huán)的性能優(yōu)化: 基于不可逆布雷頓制冷循環(huán)模型,導(dǎo)出循環(huán)制冷率和性能系數(shù)之間優(yōu)化關(guān)系所應(yīng)滿足的方程,利用數(shù)值解,研究?jī)?nèi)不可逆性和傳熱不可逆性對(duì)優(yōu)化性
2010-01-01 18:56:3816 提出一種新的基于AOP技術(shù)的RBAC訪問控制模型，是對(duì)傳統(tǒng)RBAC訪問控制模型的改進(jìn)，突破了傳統(tǒng)RBAC模型中不具備對(duì)細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)的訪問控制的限制。同時(shí)，本文根據(jù)面向?qū)ο蠹夹g(shù)對(duì)不同種類的
2011-10-10 10:22:4920 翼傘發(fā)電系統(tǒng)的GPU并行軌跡優(yōu)化_張利民
2017-01-08 12:03:280 在這個(gè)系列的前4篇文章“HighLevel Synthesis(HLS) 從一個(gè)最簡(jiǎn)單的fir濾波器開始1-4”中，我們從一個(gè)最簡(jiǎn)單的FIR濾波器，一步步優(yōu)化，得到了一個(gè)資源和Latency都比
2017-02-08 05:18:11991 
本實(shí)驗(yàn)練習(xí)使用的設(shè)計(jì)是實(shí)驗(yàn)1并對(duì)它進(jìn)行優(yōu)化。 步驟1：創(chuàng)建新項(xiàng)目 1.打開Vivado HLS 命令提示符 a.在windows系統(tǒng)中，采用Start>All Programs>Xilinx
2017-02-09 05:07:111116 
基于執(zhí)行頻率的循環(huán)展開優(yōu)化方法_余小喜
2017-03-16 08:49:440 有別于我們熟悉的圖像識(shí)別，細(xì)粒度圖像分析所屬類別和粒度更為精細(xì)，本文將向讀者全面介紹這一領(lǐng)域的相關(guān)技術(shù)。 有別于通用圖像分析任務(wù)，細(xì)粒度圖像分析的所屬類別和粒度更為精細(xì)，它不僅能在更細(xì)分的類別
2017-09-30 11:27:350 DSP并行系統(tǒng)的并行粒子群優(yōu)化目標(biāo)跟蹤
2017-10-20 10:54:006 Nios定制指令的嵌入式系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)
2017-10-25 11:45:035 減少服務(wù)器繁忙時(shí)間是云計(jì)算并行調(diào)度中節(jié)約能耗的一種有效途徑，而現(xiàn)有基于繁忙時(shí)間的能耗節(jié)約策略大多以犧牲作業(yè)調(diào)度性能為代價(jià)，無(wú)法與其他有調(diào)度性能優(yōu)勢(shì)的作業(yè)調(diào)度算法結(jié)合使用。提出一種有效的基于繁忙時(shí)間
2017-11-23 17:39:241 可行的并行優(yōu)化方案。之后使用SCM算法驗(yàn)證了所提出的并行優(yōu)化方案。在四核CPU的環(huán)境下，并行后的SCM算法相比于未并行的算法取得了3.48倍的并行加速比，并且比原算法Matlab+C程序的運(yùn)行速度快了約30倍，這說明了所提出的并行優(yōu)化方
2017-11-24 10:41:320 傳統(tǒng)情感模型在分析商品評(píng)論中的用戶情感時(shí)面臨兩個(gè)主要問題：1）缺乏針對(duì)產(chǎn)品屬性的細(xì)粒度情感分析；2）自動(dòng)提取的產(chǎn)品屬性其數(shù)量須提前確定。針對(duì)上述問題，提出了一種細(xì)粒度的面向產(chǎn)品屬性的用戶情感模型
2017-12-26 10:29:250 針對(duì)目前公有云存儲(chǔ)系統(tǒng)中存在的數(shù)據(jù)機(jī)密性和系統(tǒng)性能問題，提出了一個(gè)安全高效的方案，并將其應(yīng)用于基于密文策略屬性基加密（ CP-ABE）的具有細(xì)粒度訪問控制的密碼學(xué)的云存儲(chǔ)系統(tǒng)中。在這個(gè)方案中，原始
2017-12-27 15:28:260 為應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代中組合優(yōu)化問題的求解，基于云計(jì)算框架Spark，借助其基于內(nèi)存、分布式的特定，提出一種并行蟻群優(yōu)化算法。其思路是通過將螞蟻構(gòu)造為彈性分布式數(shù)據(jù)集，由此給出相應(yīng)的一系列轉(zhuǎn)換算予，實(shí)現(xiàn)了
2018-01-02 14:11:580 針對(duì)防火墻粗粒度過濾Modbus/TCP導(dǎo)致工控系統(tǒng)存在安全威脅的問題，研究基于Modbus功能碼的細(xì)粒度過濾算法。基于Modbus TCP功能碼的特征，對(duì)其功能碼字段進(jìn)行解析，實(shí)現(xiàn)基于白名單規(guī)則
2018-01-16 15:32:340 服務(wù)中，為了使用戶能夠方便快捷知道其所存在云端服務(wù)器上數(shù)據(jù)的完整性，提出了一種細(xì)粒度云存儲(chǔ)數(shù)據(jù)完整性檢測(cè)方法。將文件分割成文件子塊繼而分割成基本塊，通過引入雙線性對(duì)和用戶隨機(jī)選擇待檢測(cè)數(shù)據(jù)塊能無(wú)限次檢測(cè)數(shù)據(jù)
2018-02-04 10:28:380 由于DSP復(fù)雜的指令集、特有的尋址模型，以及依賴關(guān)系或者數(shù)據(jù)非對(duì)齊等原因而導(dǎo)致向量化效率不高。為了解決此問題，在基于Open64的超字并行（SLP）自動(dòng)向量化編譯系統(tǒng)后端，對(duì)SLP自動(dòng)向量化中的指令分析和冗余優(yōu)化算法進(jìn)行了添加和改進(jìn)，生成更加高效的向量
2018-02-24 15:17:590 面臨互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器端證書存儲(chǔ)和身份認(rèn)證任務(wù)成爆炸增加的嚴(yán)峻形勢(shì)，細(xì)粒度隱私隔絕能身份追溯工作急需適用的方法。本文基于多屬性基簽名技術(shù)，將身份驗(yàn)證與管理建立在多屬性認(rèn)證的基礎(chǔ)之上，排除身份唯一性標(biāo)識(shí)符
2018-02-24 15:50:020 作為集成電路設(shè)計(jì)領(lǐng)域現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列 (FPGA) 技術(shù)的創(chuàng)造者之一，賽靈思一直積極推廣高層次綜合 (HLS) 技術(shù)，通過這種能夠解讀所需行為的自動(dòng)化設(shè)計(jì)流程打造出可實(shí)現(xiàn)此類行為的硬件。賽靈思剛剛推出了一本專著，清晰介紹了如何使用 HLS 技術(shù)來創(chuàng)建優(yōu)化的硬件設(shè)計(jì)。
2018-11-10 11:01:053178 針對(duì)細(xì)粒度圖像分類方法中存在模型復(fù)雜度較高、難以利用較深模型等問題，提出深度模型遷移（ DMT）分類方法。首先，在粗粒度圖像數(shù)據(jù)集上進(jìn)行深度模型預(yù)訓(xùn)練；然后，使用細(xì)粒度圖像數(shù)據(jù)集對(duì)預(yù)訓(xùn)練模型
2019-01-18 17:01:505 我們將繼續(xù)介紹 Vivado HLS 所支持的 “for循環(huán)” 的優(yōu)化方法。在默認(rèn)情況下，Vivado HLS 并不會(huì)對(duì)順序執(zhí)行的 for 循環(huán)優(yōu)化為并行執(zhí)行，LOOP_MERGE 約束提供了這樣一種可能：for 循環(huán)并行執(zhí)行。本講結(jié)合案例介紹了循環(huán)合并的三個(gè)主要規(guī)則。
2019-08-01 16:59:213256 本文對(duì)基于深度學(xué)習(xí)的細(xì)粒度圖像分析進(jìn)行了綜述，從細(xì)粒度圖像識(shí)別、檢索和生成三個(gè)方向展開論述。
2019-07-23 16:04:413765 細(xì)粒度圖像分析所面臨的任務(wù)是分析和處理某個(gè)類別目標(biāo)下的一系列子類別的問題，例如狗的類別下包含了各種不同外形、顏色、身材的狗。這一任務(wù)最大的挑戰(zhàn)在于子類間的差異很小，而在同一類別中的對(duì)象卻因?yàn)樽藨B(tài)、大小或者位置呈現(xiàn)出較大的差別。
2019-08-02 14:29:005631 如何正確使用MDK-ARM優(yōu)化功能，以及優(yōu)化之后帶來的影響
2020-02-28 15:17:529794 
Unroll 指令在 for 循環(huán)的代碼區(qū)域進(jìn)行優(yōu)化，這個(gè)指令不包含流水線執(zhí)行的概念，單純地將循環(huán)體展開使用更多地硬件資源實(shí)現(xiàn)，保證并行循環(huán)體在調(diào)度地過程中是彼此獨(dú)立的。
2021-01-14 09:41:313250 HLS 優(yōu)化設(shè)計(jì)的最關(guān)鍵指令有兩個(gè)：一個(gè)是流水線 (pipeline) 指令，一個(gè)是數(shù)據(jù)流(dataflow) 指令。正確地使用好這兩個(gè)指令能夠增強(qiáng)算法地并行性，提升吞吐量，降低延遲但是需要遵循一定的代碼風(fēng)格。
2022-02-09 09:53:293284 
HLS 優(yōu)化設(shè)計(jì)的最關(guān)鍵指令有兩個(gè)：一個(gè)是流水線 (pipeline) 指令，一個(gè)是數(shù)據(jù)流(dataflow) 指令。正確地使用好這兩個(gè)指令能夠增強(qiáng)算法地并行性，提升吞吐量，降低延遲但是需要遵循一定的代碼風(fēng)格。
2021-02-01 06:28:147 對(duì)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)面的并行子空間優(yōu)化算法及其在無(wú)人機(jī)總體方案設(shè)計(jì)優(yōu)化中的應(yīng)用進(jìn)行了研究。并行子空間優(yōu)化算法將多學(xué)科耦合的無(wú)人機(jī)設(shè)計(jì)優(yōu)化問題分解為不同的子空間問題，在不同的子空間中建立各自的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)面，通過響應(yīng)
2021-03-01 16:12:207 在本文中，我們將重點(diǎn)放在如何能夠在不需要特殊的庫(kù)或類的情況下修改代碼風(fēng)格以實(shí)現(xiàn)C代碼實(shí)現(xiàn)并行性。Xilinx HLS 編譯器的顯著特征是能夠?qū)⑷蝿?wù)級(jí)別的并行性和流水線與可尋址的存儲(chǔ)器 PIPO或 FIFO相結(jié)合。
2021-03-02 06:19:0612 推薦、產(chǎn)品輔助決策、公司政府的輿情監(jiān)測(cè)、服務(wù)評(píng)價(jià)等等。本文主要介紹情感分析的概念、應(yīng)用、任務(wù)和方法，進(jìn)一步會(huì)介紹華為云在細(xì)粒度情感分析方面的實(shí)踐，包括屬性級(jí)情感分析和觀點(diǎn)四元組分析。 主要內(nèi)容包括： 文本情
2021-03-08 10:40:152391 性的方法。在計(jì)算統(tǒng)一設(shè)備架構(gòu)（CUDA）下，對(duì)相關(guān)相干K分布雜波算法進(jìn)行多任務(wù)串-并行分析，采用 CUBLAS庫(kù)對(duì)細(xì)粒度卷積計(jì)算進(jìn)行優(yōu)化，利用 Openmp+CUDA多任務(wù)調(diào)度機(jī)制改進(jìn)粗粒度任務(wù)并行計(jì)算，以提高CPU-GPU利用率并減少數(shù)據(jù)等待時(shí)間。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明
2021-03-17 09:57:1212 細(xì)粒度圖像識(shí)別的目標(biāo)是對(duì)細(xì)粒度級(jí)別的物體子類進(jìn)行分類，由于不同子類間的差異非常細(xì)微，使得細(xì)粒度圖像識(shí)別具有非常大的挑戰(zhàn)性。目前細(xì)粒度圖像識(shí)別算法的難度在于如何定位細(xì)粒度目標(biāo)中具有分辨性的部位以及
2021-04-20 11:25:073 文中研究了化妝領(lǐng)域中基于文本的細(xì)粒度視覺推理問題，具體探究了一個(gè)新穎的多模態(tài)任務(wù)，即根據(jù)有序的化妝步驟描述，對(duì)化妝過程中打亂順序的人臉圖片進(jìn)行排序。針對(duì)這個(gè)新穎的任務(wù)，通過數(shù)據(jù)的處理和分析，提岀了
2021-04-23 14:15:431 基于知識(shí)圖譜的問答中問句侯選主實(shí)體篩選步驟繁瑣，且現(xiàn)有多數(shù)模型忽略了問句與關(guān)系的細(xì)粒度相關(guān)性。針對(duì)該問題，構(gòu)建基于 BILSTM-CRF的細(xì)粒度知識(shí)圖譜問答模型，其中包括實(shí)體識(shí)別和關(guān)系預(yù)測(cè)2個(gè)部分
2021-06-03 11:25:034 ，完成了三維聲彈性應(yīng)用軟件（THAcoustic）的多級(jí)并行和優(yōu)化。優(yōu)化技術(shù)包括循環(huán)分裂、循環(huán)合并、直接內(nèi)存存?。―MA）、通信和計(jì)算的相互隱藏、基于神威太湖之光的向量化（SⅠD）等方法。測(cè)試結(jié)果表明：三維聲彈性多級(jí)異構(gòu)并行具
2021-06-04 16:00:342 細(xì)粒度領(lǐng)域自適應(yīng)問題是一個(gè)重要的實(shí)際應(yīng)用問題。當(dāng)研發(fā)人員需要為某個(gè)特定主題提供翻譯服務(wù)（比如為某個(gè)主題的會(huì)議提供翻譯）時(shí)，往往需要在特定的細(xì)粒度領(lǐng)域上取得更好的翻譯性能。
2022-04-26 10:08:301891 細(xì)粒度分類任務(wù)與常規(guī)的分類問題不同，它希望分類器能夠看到不同類別之間的細(xì)微差異。當(dāng)前流行的細(xì)粒度方法通常從兩個(gè)方面設(shè)計(jì)以洞察到更加細(xì)微的特征：“更有區(qū)分度的表征學(xué)習(xí)”與“定位特征顯著的部分”。然而，學(xué)習(xí)更有區(qū)分度的圖像表征本身
2022-05-13 16:54:063373 
本文給大家提供利用axi_master接口指令端的幾個(gè)靜態(tài)參數(shù)的優(yōu)化技巧，從擴(kuò)展總線接口數(shù)量，擴(kuò)展總線位寬，循環(huán)展開等角度入手。最核心的優(yōu)化思想就是以資源面積換取高帶寬的以便并行計(jì)算。
2022-07-01 09:39:142398 Leptos 是一個(gè)全棧、同構(gòu)的 Rust Web 框架，利用細(xì)粒度的響應(yīng)式來構(gòu)建聲明性用戶界面。
2022-10-17 09:58:571748 Hawkeye 是一個(gè)基于 PyTorch 的細(xì)粒度圖像識(shí)別深度學(xué)習(xí)工具庫(kù)，專為相關(guān)領(lǐng)域研究人員和工程師設(shè)計(jì)。目前，Hawkeye 包含多種代表性范式的細(xì)粒度識(shí)別方法，包括 “基于深度濾波器”、“基于注意力機(jī)制”、“基于高階特征交互”、“基于特殊損失函數(shù)”、“基于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)” 以及其他方法。
2022-11-06 20:26:401960 后面的計(jì)算都是三個(gè)時(shí)鐘周期計(jì)算出一個(gè)值，因此對(duì)一次循環(huán)來說，Loop Iteration Latency為3，Loop Iteration Interval也是3，Loop Latency是9
2023-05-05 15:48:161285 
在Verilog中，for循環(huán)是并行執(zhí)行的。Verilog是一種硬件描述語(yǔ)言，用于描述和設(shè)計(jì)數(shù)字電路和系統(tǒng)。在硬件系統(tǒng)中，各個(gè)電路模塊是同時(shí)運(yùn)行的，并且可以并行執(zhí)行多個(gè)操作。因此，在Verilog中
2024-02-22 16:06:234364 News！Helix Core通過ISO 26262認(rèn)證，符合汽車系統(tǒng)開發(fā)所需的安全和可靠性標(biāo)準(zhǔn)，助力汽車軟件安全合規(guī)！具備無(wú)限可擴(kuò)展性、細(xì)粒度安全性、文件快速訪問...是眾多汽車OEM和供應(yīng)商的首選版本控制工具。
2024-11-12 14:41:331533 
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Networks，簡(jiǎn)稱RNN）是一種用于處理序列數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型，它能夠捕捉時(shí)間序列中的動(dòng)態(tài)特征。然而，RNN在訓(xùn)練過程中可能會(huì)遇到梯度消失或梯度
2024-11-15 09:51:551153 本期Kiwi Talks將從集群Scale Up互聯(lián)的需求出發(fā)，解析DeepSeek在張量并行及MoE專家并行方面采用的優(yōu)化策略。DeepSeek大模型的工程優(yōu)化以及國(guó)產(chǎn)AI 產(chǎn)業(yè)鏈的開源與快速部署預(yù)示著國(guó)產(chǎn)AI網(wǎng)絡(luò)自主自控將大有可為。
2025-02-07 09:20:282833 
在之前的文章中，我們探討了可能影響AD小規(guī)模中斷的因素，例如意外刪除對(duì)象等，以及為何快速、細(xì)粒度的恢復(fù)至關(guān)重要。
2025-07-29 15:07:24673 DeepSeek-V3 / R1 等模型采用大規(guī)模細(xì)粒度混合專家模型 (MoE) 架構(gòu)，大幅提升了開源模型的質(zhì)量。Llama 4 和 Qwen3 等新發(fā)布的開源模型的設(shè)計(jì)原則也采用了類似的大規(guī)模細(xì)粒度 MoE 架構(gòu)。但大規(guī)模 MoE 模型為推理系統(tǒng)帶來了新的挑戰(zhàn)，如高顯存需求和專家間負(fù)載失衡等。
2025-09-06 15:21:111030 
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