.NET 有着悠久的历史,在通过 JIT 编译器本质理解的 API 提供对额外硬件功能的访问。这始于 2014 年的 .NET Framework,并在 2019 年引入 .NET Core 3.0 时得到扩展。从那时起,运行时在每个版本中都迭代地提供了更多的 API 并更好地利用了这些 API。
AV1的DC预测模式,是将整个预测块的所有像素值全部赋值为128,即十六进制0x80,赋值根据块的大小不同共分为以下六个函数进行:
AVX(Advanced Vector Extensions)用的是ymm寄存器,每个256字节。 先看一个数据操运算的例子:
宿主机:32g内存,8g swap,需要保证每台机器至少4g内存+8g swap,否则不能安装。。。
由此可知,Intel i7-7700CPU支持AVX2指令集,但是不支持AVX-512指令集。 AVX512-IFMA为Intel AVX512指令集的一个extension扩展集,主要用于加速整数运算。 根据https://medium.com/@hdevalence/even-faster-edwards-curves-with-ifma-8b1e576a00e9 可知,其基于AVX512-IFMA的实现是AVX2速度的1.5倍。
以chatglm-6b的支持为例,函数入口在 https://github.com/ztxz16/fastllm/blob/master/src/models/chatglm.cpp#L626 ,这里的 input 就是输入的 context(string类型)。然后 https://github.com/ztxz16/fastllm/blob/master/src/models/chatglm.cpp#L633 这行代码对 input 进行 tokenizer encode并构造好inputIds,再构造好attentionMask之后就可以给Forward函数推理,拿到推理结果之后再使用tokenizer进行decode得到输出。
AVX2是SIMD(单指令多数据流)指令集,支持在一个指令周期内同时对256位内存进行操作。包含乘法,加法,位运算等功能。下附Intel官网使用文档。 Intel® Intrinsics Guide
查表算法,无疑也是一种非常常用、有效而且快捷的算法,我们在很多算法的加速过程中都能看到他的影子,在图像处理中,尤其常用,比如我们常见的各种基于直方图的增强,可以说,在photoshop中的调整菜单里80%的算法都是用的查表,因为他最终就是用的曲线调整。
Intel Distribution for Python 在今年二月进行了更新——英特尔发布了 Update 2 版本。以“加速”为核心的它,相比原生 Python 环境有多大提升呢? 并行计算专家、前英特尔高级工程师 James Reinders 对老东家的产品进行了测试。他对外宣布:在配备四核 i5 的 iMAC 上实现了 20 倍的性能加速! 至于他是怎么做到的,请继续往下看(含代码)。 James Reinders James Reinders:利用 Intel Distribution
Intel Distribution for Python 在今年二月进行了更新——英特尔发布了 Update 2 版本。以“加速”为核心的它,相比原生 Python 环境有多大提升呢? AI 研习社获知,并行计算专家、前英特尔高级工程师 James Reinders 对老东家的产品进行了测试。他对外宣布:在配备四核 i5 的 iMAC 上实现了 20 倍的性能加速! 至于他是怎么做到的,请继续往下看(含代码)。 James Reinders James Reinders:利用 Intel Dis
凡事预则立,不预则废。能读到这里的人,我相信都是这个世界上的“有心人”,还是那句老话:上天不负有心人!我相信你的每一步努力,都会收获意想不到的回报。
从reddit/hackernews/lobsters/meetingcpp摘抄一些c++动态。
./configure --host=arm-openwrt-linux-muslgnueabi --prefix=$PWD/install --disable-libwebrtc --disable-libyuv --disable-v4l2 --disable-opencore-amrnb --disable-speex-codec --disable-speex-aec --with-openh264=/home/lyz/work/broadcast_app/app/thirds_libs_src/pjproject-2.12.1/third_party/openh264-2.3.1 --enable-libwebrtc-aec3 --with-opus=/home/lyz/work/broadcast_app/app/thirds_libs_src/pjproject-2.12.1/third_party/opus/
在上周我就关注到了在github上有1brc这样一个挑战,当时看到了由Victor Baybekov提交了.NET下最快的实现,当时计划抽时间写一篇文章解析他的代码实现,今天突然看到作者自己写了一篇文章,我感觉非常不错,在这里分享给大家。
如果把 Milvus 比喻为一辆跑车,Knowhere 就是这辆跑车的引擎。Knowhere 的定义范畴分为狭义和广义两种。狭义上的 Knowhere 是下层向量查询库(如Faiss、HNSW、Annoy)和上层服务调度之间的操作接口。同时,异构计算也由 Knowhere 这一层来控制,用于管理索引的构建和查询操作在何种硬件上执行, 如 CPU 或 GPU,未来还可以支持 DPU/TPU/……这也是 Knowhere 这一命名的源起 —— know where。广义上的 Knowhere 还包括 Faiss 及其它所有第三方索引库。因此,可以将 Knowhere 理解为 Milvus 的核心运算引擎。
本文告诉大家如何使用 Silk.NET 创建 OpenGL 空窗口项目。在 dotnet 基金会下,开源维护 Silk.NET 仓库,此仓库提供了渲染相关的封装逻辑,包括 DX 和 OpenGL 等等的封装,利用此封装可以用来代替原有的 SharpDx 等库。这是一个全新写的项目,使用上了 dotnet 和 C# 很多新的特性,相对来说也很活跃,我准备开始入坑这个项目
弄了SSE指令集,必然会在不同的场合不同的人群中了解到还有更为高级的AVX指令集的存在,早些年也确实有偶尔写点AVX的函数,但是一直没有深入的去了解,今年十一期间也没到那里去玩,一个人在家里抽空就折腾下这个东西,也慢慢的开始了解了这个东西,下面是基于目前的认知对这个东西进行下一个简单的小结,有些东西也许是不正确或者不全面的,但应该无伤大雅。
Intel最近 发布了AVX-512,据说对浮点运算有很大提升,我的机器目前不支持AVX-512,但是支持AVX2,按照之前Intel给出的数据,据说能提速将近8倍: Introduction to Intel® Advanced Vector Extensions
今天给大家分享网友面试的实战linux面试题目,自己可以把它看成自己的面试,如果是你在面对面试官,是否能够说出这些题目的理解和答案:
原文链接:https://blog.csdn.net/lichengyu/article/details/38392473
本文的直接思路来源是:https://www.codeproject.com/Articles/874396/Crunching-Numbers-with-AVX-and-AVX
本文探讨了四种显著性检测算法及其在图像处理中的应用。首先介绍了显著性检测的背景和意义,然后详细阐述了基于高斯差分(OGD)、全局统计(GS)、局部自适应(LOA)和自适应阈值(AT)四种显著性检测算法的原理和实现。文章还对各种算法的优缺点进行了分析,并通过实验对四种算法的性能进行了评估。
1、开启webrtc-aec3,configure脚本开启--enable-libwebrtc-aec3
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/115255.html原文链接:https://javaforall.cn
从reddit/hackernews/lobsters/meetingcpp知乎等等摘抄一些c++动态
C++11新标准中一个最主要的特性就是提供了移动而非拷贝对象的能力。如此做的好处就是,在某些情况下,对象拷贝后就立即被销毁了,此时如果移动而非拷贝对象会大幅提升性能。参考如下程序:
这篇文章作为基础文章也是本文的学习和理解的过程,在将会给出更多的注释和“废话”帮助自己理解。同时有错误的话欢迎各位朋友留言指教。
从数据分析、经典机器学习到搜索、推荐,再到语言处理和图像识别,每个 AI 任务运行的背后都需要海量的数学计算。可以说,AI 真的就是数学,但却是很多很多的数学。
对于大部分文件系统来说,在磁盘上创建好文件系统,然后再挂载到系统中去就完事了。但对于 Btrfs 来说,除了在格式化和挂载的时候指定不同的参数外,还支持很多其他的功能。比如:管理多块硬盘、支持 LVM 和 RAID 等,具体的可以参考它的「官方文档」或者「Linux 下常见文件系统对比」。
OpenCV好强,能够提取红绿灯的轮廓,并根据颜色空间判断红绿,不依赖深度学习算法也能做到可用的效果/demo。
在这个系列中,我们介绍了 HugeCTR,这是一个面向行业的推荐系统训练框架,针对具有模型并行嵌入和数据并行密集网络的大规模 CTR 模型进行了优化。
1、先是问项目,就是Deep Java Library深度学习的项目,然后字节夏令营的二等奖项目,然后问了下有没有分布式的经验,我说有一点,做过简单的GRPC
SIMD 一条指令可以执行多个数据group的计算和输出。对于SIMD相对应的SISD. intel SSE2 , AVX2, AVX-512
这个错误表示你的CPU支持AVX和AVX2指令集,但是你所使用的TensorFlow二进制文件没有被编译以支持这些指令集。 在这篇博客文章中,我们将介绍如何解决这个问题。
📷 本篇根据各个公司的面试问的常见问题进行总结。 1 变量的声明和定义有什么区别 2 简述#ifdef、#else、#endif和#ifndef的作用 3 写出int 、bool、 float、指针变量与 “零值”比较的if语句 4 结构体可以直接赋值吗 5sizeof和strlen的区别 6 C 语言的关键字static和 C++ 的关键字static有什么区别 7 C 语言的malloc和 C++ 中的new有什么区别 8 写一个 “标准”宏MIN 9 ++i和i++的区别 10 volatile有什
本篇根据各个公司的面试问的常见问题进行总结。 来源:公众号(c语言与cpp编程) 公众号回复“面试”,获取pdf答案 1 变量的声明和定义有什么区别 2 简述 #ifdef、#else、#endif和
爱可生 DBA 团队成员,擅长故障分析和性能优化,文章相关技术问题,欢迎大家一起讨论。
本文是论文‘Mitsuba 2: A Retargetable Forward and Inverse Renderer’的读后感(review)。
本篇根据各个公司的面试问的常见问题进行总结。 公众号回复“面试”,获取pdf答案 1 变量的声明和定义有什么区别 2 简述#ifdef、#else、#endif和#ifndef的作用 3 写出int 、bool、 float、指针变量与 “零值”比较的if语句 4 结构体可以直接赋值吗 5sizeof和strlen的区别 6 C 语言的关键字static和 C++ 的关键字static有什么区别 7 C 语言的malloc和 C++ 中的new有什么区别 8 写一个 “标准”宏MIN 9 ++i和i++的区
本文分为十九个模块,分别是: Java 基础、容器、多线程、反射、对象拷贝、Java Web 、异常、网络、设计模式、Spring/Spring MVC、Spring Boot/Spring Cloud、Hibernate、MyBatis、RabbitMQ、Kafka、Zookeeper、MySQL、Redis、JVM ,如下图所示;:
经典的特征匹配算法有SIFT、SURF、ORB等,这三种方法在OpenCV里面都已实现。SURF基本就是SIFT的全面升级版,有 SURF基本就不用考虑SIFT,而ORB的强点在于计算时间,以下具体比较:
SIMD全称single-instruction multiple-data,单指令多数据。
思科VPP(Vector Packet Processing)是一款由思科开发的商用代码,后来其开源版本被加入到Linux基金会的FD.io项目中,并成为该项目的核心。本期我们继续讲解思科VPP24.02系列专题,本期我们讲述如何运行vpp软件
SIMD(Single Instruction Multiple Data)是一种采用一个控制器来控制多个处理器,同时对一组数据(又称“数据向量”)中的每一个分别执行相同的操作从而实现空间上的并行性的技术,是重要的程序加速手段。本文将简要介绍一些在 TiFlash 中使用编译器进行自动向量化所需要的入门知识。
在上一节中我们介绍了aruco单个的标记 板的检测和识别这里我们将介绍aruco标记板的检测和识别的过程。
之前的两篇文章,分别介绍了CPU和CPU Cache两个话题,性能是永恒的核心。我们也谈到了优化CPU性能面临的三堵墙:
在上篇 ponder 反射实现分析总篇 中我们对反射实现的整体做了相关的介绍, 本篇将深入Property的部分进行介绍.
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