叮铃铃，其实并不是这张。 ---- 额，还是不太适应这种标题。 最近在写一个 linux内核启动流程分析 的系列文章，主要是想从源码角度，非常细致的给大家讲下linux内核是如何启动的。...目前已经写了几篇了，而且为了能让大家更好的理解，我还配了很多图，但这种方式还是有个问题，就是这些图都是从局部上讲解一个问题，到目前为止还没有一个内核的bzImage的全景图。...所以，今天花了些时间，好好的画了一张这样的图。 画这张图着实花了我不少时间，我已经尽量把细节画得丰富一些，但还是有一些没画上，这个后面如果用到会再补上。...这张图主要是配合 linux内核启动流程分析 这个系列文章来看的，不过在这里我还是简单说下这张图里描述的内容。...的数据被解析并加载完毕后，uefi会根据optional header里的AddressOfEntryPoint的值，即efi_pe_entry，来开始执行内核代码，后续的流程就是我们在内核启动分析系列文章里讲的了，有兴趣的可以去看看
图片D3.js作为一个前端，说到可视化除了听过 D3.js 的大名，常见的可视化库还有 ECharts、Chart.js，这两个库功能也很强大，但是有一个共同特点是封装层次高，留给开发者可设计和控制的部分太少...d3-force 力导向图以实现一个关系网来说，d3-force 力导向图是不二的选择。...而 d3-force 中的粒子在斥力和牵引力的作用下，从随机无序的初态不断发生位移，逐渐趋于平衡有序。整个图只有点 / 边，图形实现样例较少且自定义样式居多。...图片上述无序到有序熵减的过程，站在用户角度，每新增一个节点导致整个力导图都在一直在动，除了有一种抽搐的感，停止图形变化又需要长时间的等待，这是不能接受的。...网上解决新增节点呈现问题，大多采用减小 d3-force 实例 collide，增大 links 的 distance 参数值，这样会让节点很快地找到平衡点从而使整个力导图稳定下来，这确实是一个好办法。
我们知道上游芯片公司的发展一向是稳中缓进，为什么说 AI 的发展会使芯片再次火热起来？...所以，脉动架构实际上是多次重用了输入数据。因此，它可以在消耗较小的memory带宽的情况下实现较高的运算吞吐率。 上面这张图非常直观的从一维数据流展示了脉动阵列的简单逻辑。...下面柱状图的蓝色部分就是压缩之后的系数占比，从中可以看到剪枝对全连接层的压缩是最大的，而对卷积层的压缩效果相比全连接层则差了很多。...所以这也是为什么，在语音的加速上很容易用到剪枝的一些方案，但是在机器视觉等需要大量卷积层的应用中剪枝效果并不理想。 权重系数压缩 ?...从上边的芯片框图可以看到，有一个64K的乘加MAC阵列对乘加运算进行加速。从论文中可以看到里面已经用到了脉动阵列的架构方法来对运算进行加速，另外也有我们前面提到的大量的片上Memory 这样的路径。
选自 Medium 作者：Adi Fuchs 机器之心编译 机器之心编辑部 在上一篇文章中，前苹果工程师、普林斯顿大学博士 Adi Fuchs 解释了为什么现在是 AI 加速器的黄金时代。...矩阵通过 4x4 脉动网。图源：NJIT 脉动结构是执行矩阵乘法的有效方式（DNN 工作负载具有丰富的矩阵乘法）。谷歌的 TPU 是第一个使用 AI 的脉动阵列。...图源：Wave Computing — HotChips 2017 在 AI 加速器的背景下，执行数据流有以下两个优势： 深度学习应用程序是结构性的，因此有一个由应用程序层的层级结构决定的计算图。...具体来说，在 AI 应用中，加权点积在模拟域中的计算方式类似于大脑处理信号的方式，这就是为什么这种做法通常也被称为「神经形态计算」的原因。...详解 AI 加速器（二）：为什么说现在是 AI 加速器的黄金时代？
2 WHY 为什么 TPU 在矩阵运算上高效？...2.2 脉动数组 和传统 CPU、GPU 相比，TPU 中的 MXU 有个特殊的架构，称为脉动数组 (systolic array)。...当「脉动」过程结束后，Y 也计算出来了。 看不太懂？我来画个用脉动数组计算矩阵相乘的分解图。在实际问题中，数字有 10 类，数据有 m 个，像素有 784 个，下面公式列出每个矩阵的大小。...在解释脉动数组计算时，我们简化问题，假设数字只有 3 类，数据只有 3 个，像素只有 3 个，那么上面公式简化成 下面用 7 幅图开始脉动数组的表演，一图胜千言，无需额外的文字来解释 (花了 1 个多小时画这些图...再看看上面的动图，是不是可以理解了？ 其实脉动架构就是用了一个很简单的方法，让数据尽量在处理单元中多流动一会儿。
脉动指数是我们在移动端的指数，为什么选择移动端？...我们都知道，计算GDP时有总的GDP，也有人均GDP，这二者之间有很大的差别。 ...就是我们的“互联网+”脉动指数和别的行业指标指数有什么样的关系？我们的数据分析发现，“互联网+”与国家统计局发布的科技创新指数体现出非常强的相关性。...我们发现，脉动指数与科技创新指数在99%的置信水平上其相关系数达到了0.847。这也就意味着我们的数据与科学创新指数有很好的趋同效应。 ? ...此外，甚至雾霾和景点的分布图都与之具有高度的相似性。去年腾讯的QQ用户同时在线人数突破2亿时，很多网友也将分布图与之做了对比分析，发现也有同样的规律。 我们还把这个范围进行了进一步限缩。
构建 D3.js 力导向图 在这里我们就不再细说 d3-force 粒子物理运动模块原理，感兴趣同学可以看看我们的上篇的简单描述, 本次实践我们侧重于可视化操作的功能实现。...首先，我们用 d3-force 力导向图来构建一个简单的关联网 this.force = d3 .forceSimulation() // 为节点分配坐标...image.png 不想选中的节点是删除了，但其他节点的显示也乱了，节点颜色和属性同当前 DOM 节点对不上，为什么会这样呢？...因为没有起点/终点的边，是没有任何意义的，边、文案的处理方法同点删除的逻辑类似，这里不做赘述，如果你有任何疑问，欢迎前往我们的项目地址：https://github.com/vesoft-inc/nebula-web-docker...交个朋友，Nebula Graph 官方小助手微信：NebulaGraphbot 拉你进交流群~~ 作者有话说：Hi，我是 Nico，是 Nebula Graph 的前端工程师，对数据可视化比较感兴趣，
脉动阵列和矩阵计算 脉动阵列是一种复用输入数据的设计，对于TPU中的二维脉动阵列，很多文章中构造了脉动阵列的寄存器模型，导致阅读较为困难，而实际上TPU中的二维脉动阵列设计思路十分直接。...譬如当使用4×4的脉动阵列计算4×4的矩阵乘法时，有 ? ? 如上图所示，右侧是一个乘加单元的内部结构，其内部有一个寄存器，在TPU内对应存储Weight，此处存储矩阵B。...给纵向每个psum路径添加寄存器后，输入端处理如右图所示。（下图仅考虑第一列的处理） ?...最终脉动阵列设计如下所示（以4×4为例） ? 2. 脉动阵列的实现 如第一节所述，可通过HLS构建一个脉动阵列并进行仿真。...其他 GPU的volta架构中引入了Tensor Core来计算4×4的矩阵乘法，由于4×4的阵列规模较小，其内部可能并没有寄存器，设计可能类似第一节图1所示。
图2.2 一维脉动阵列（左）与TPU中的二维脉动阵列（右） 当流式处理中各个处理单元（Processing Element, PE）具有相同结构时，有一个专属名称——脉动矩阵，一维的脉动矩阵如图2.2（...图2.3 TPU专利中，脉动阵列在卷积运算时的数据重排 在极大增加数据复用的同时，脉动阵列也有两个缺点，即数据重排和规模适配。第一，脉动矩阵主要实现向量/矩阵乘法。...图2.7 TPU（左）和DianNao（右）的片上存储器分布 图2.7中的脉动阵列和乘加树都是规模较大的计算单元，属于粗粒度。...图2.11 NVIDIA对int8的支持 2.4、稀疏优化 上述的论述主要针对稠密矩阵计算。在实际应用中，有很大一部分AI应用和矩阵运算属于稀疏运算，其主要来源于两个方面： 1) 算法本身存在稀疏。...图2.13 寒武纪Cambricon-X稀疏神经网络处理器结构 可针对稀疏的优化有两个目的，一是从缓存中读入的都是有效数据从而避免大量无用的零元素占满带宽的情况，二是保证片上PE的计算效率，使每个PE的每次计算的输入都是
如果图像为 28×28 像素的灰度图，那么它可以转化为包含 784 个元素的向量。神经元会接收所有 784 个值，并将它们与参数值（上图红线）相乘，因此才能识别为「8」。...CPU 如何运行：该动图仅展示了概念性原理，并不反映 CPU 的实际运算行为。 CPU 最大的优势是灵活性。通过冯诺依曼架构，我们可以为数百万的不同应用加载任何软件。...这正是为什么 GPU 是深度学习中最受欢迎的处理器架构。 但是，GPU 仍然是一种通用的处理器，必须支持几百万种不同的应用和软件。这又把我们带回到了基础的问题，冯诺依曼瓶颈。...这被称作脉动阵列（Systolic Array）架构。在 Cloud TPU v2 的例子中，有两个 128X128 的脉动阵列，在单个处理器中集成了 32768 个 ALU 的 16 位浮点值。...这就是为什么 TPU 可以在神经网络运算上达到高计算吞吐量，同时能耗和物理空间都很小。 好处：成本降低至 1/5 因此使用 TPU 架构的好处就是：降低成本。
一维脉动阵列（上）TPU中的二维脉动阵列（下） 当流式处理中各个处理单元（Processing Element, PE）具有相同结构时，有一个专属名称——脉动矩阵，一维的脉动矩阵如图2.2（上）所示...当使用该脉动阵列做卷积运算时，二维FeatureMap需要展开成一维向量，同时Kernel经过旋转，而后输入，如TPU专利中的图2.3所示。...[1510642118411_2256_1510642186564.jpg] 图2.3 TPU专利中，脉动阵列在卷积运算时的数据重排 在极大增加数据复用的同时，脉动阵列也有两个缺点，即数据重排和规模适配...）的片上存储器分布 图2.7中的脉动阵列和乘加树都是规模较大的计算单元，属于粗粒度。...[1510642522207_8353_1510642590223.png] 图2.13 寒武纪Cambricon-X稀疏神经网络处理器结构 可针对稀疏的优化有两个目的，一是从缓存中读入的都是有效数据从而避免大量无用的零元素占满带宽的情况
谷歌的张量处理单元（Tensor Processing Unit，后文简称TPU）是完成较早，具有代表性的一类设计，基于脉动阵列设计的矩阵计算加速单元，可以很好的加速神经网络的计算。...在TPU中的脉动阵列及其实现和神经网络中的归一化和池化的硬件实现中，针对硬件实现中的关键模块也进行了仿真分析。但是，最终并没有给出一个可以实际运行的例子。...前16张图的分类结果如下图所示 ? 根据计算结果，可以分析得到其效率为84%。...SimpleTPU为什么不够快（效率并没有接近100%）？这一问题可有下面的仿真波形看出（每次MXU启动前后都有若干个周期没有输出有效结果） ?...但是一个卷积计算的实例已经在TPU中的脉动阵列及其实现中给出，证明了SimpleTPU计算卷积的能力。
相关论文更是配以彩色的TPU模块框图、TPU 芯片布局图、TPU印制电路......等等，可谓图文并茂，称其为“设计教程”也不为过。不出意料，这之后将会涌现一大批仿效者。...论文中还给出TPU 与其它芯片的性能对比图，称“TPU处理速度比当前GPU和CPU要快15到30倍”。...这篇论文有哪些亮点？争议点在哪里？谷歌公布TPU细节会对业界产生什么影响？本文要解答这几个问题。 谷歌为什么要造TPU？...并行计算有很多种架构，如GPU、FPGA等等，一个公司选择某个方向有它的深思熟虑。...在TPU架构正式公开之前，在学术界其实已经有一些类似的方案（将脉动阵列机用于处理深度学习）。
介绍 您可能听说过 Google 有一个用于机器学习的特殊芯片，它被称为 TPU（“Tensor Processing Unit，张量处理单元”），它构成了 Google 努力将尽可能多的机器学习能力放入单个芯片中...这里有一些来自谷歌的图表，它们提供了更多的视觉画面。 流经数组的数据动画。相对于本文中的其他图像，这个 gif 是转置的——顺时针旋转 90 度，然后水平翻转。...【科普】Xilinx 3D IC技术简介 谷歌的 MXU 图。 因为我们正在并行运行 128x128 MAC 操作。...TPUv1 的系统图和布局模型 主机接口将通过 PCIe 连接到加速器（TPU）。...这些激活被非常频繁地读取和写入，这就是为什么我们将 30% 的布局专用于片上内存，以及 MXU 和统一缓冲区路径周围的 167 GiB/s 总线。 MXU 通过Accumulators写回统一缓冲区。
的确推导那些枯燥的公式很乏味，加之各种激振力波形成的原因不同，阐述起来很复杂也很凌乱，这也是为什么前面几期的推导令宝宝们崩溃之所在！这不怪宝宝们，崩溃是正常的！...为了便于大家理解，本期我们不再重复前面的具体推导过程（有兴趣的可以参见前几期），这里只给出气隙磁密的通常结果。...转矩脉动的频率为基波电频率的6的整数倍，转子转频的6p整数倍。转矩脉动的幅值与两个同极对数谐波磁场的幅值乘积成正比。...关于各次谐波磁场相互作用产生的脉动转矩机理详见瞎想系列之九十三 NVH那些事⑶，为了方便宝宝们查阅，现将那篇文章中归纳的定子电流各次时间谐波引起的各次磁场空间谐波相互作用产生的转矩脉动频率表重新贴出，表中的数据为转矩脉动频率与基波电流频率之比...图1 3.4 两个极对数相同但转速或旋转方向不同的谐波磁场联合产生径向力波 将上述⑸式和⑹式令υ=μ，即可分别得到两个极对数相同但转速或旋转方向不同的谐波磁场联合产生的径向力波为： p=(Bυ•
本文从反向传播的抽象表达开始简要地分析了 BP 算法和脉动阵列架构（systolic array architecture）之间的相似性，从而表明了脉动阵列架构适合执行 BP 和进行模型训练。...在并行计算的体系架构中，脉动阵列（systolic array）是紧密耦合的数据处理单元（data processing unit/DPU）的一种同构网络。...本文重点在于论述反向传播算法的抽象表达，并讨论表达式与这种脉动阵列架构之间的相关性。 假设我们有一个 n=3 的多层网络架构，且运算的对象为 m 维向量，因此预测或推断的过程可以表示为： ?...为了更形象地说明这一过程，假设我们的损失函数 l 有以下形式： ? 层级函数 f 仅仅只是简单地求输入向量中每一个元素的平方： ? 它们的雅可比矩阵就可以写为以下形式： ?...这一过程的计算图可以表示为（以下两个计算图是等价的）： ? ?
，有计算机视觉领域的超级大师，这个团队亟待在具有强大竞争对手的AI领域开辟出一片前所未有的天地。...Kung首次在论文中提出了这一设计，对于为什么要设计这样的架构，作者给出了三个理由：要真正理解脉动阵列，首先要问的就是发明者的初衷。这正好也是1982年H. T. Kung论文的题目。...对于为什么要设计这样的架构，作者给出了三个理由： 对于为什么要设计这样的架构，作者给出了三个理由： 1. Simple and regular design：简单和规则是脉动阵列的一个重要原则。...Balancing computation with I/O：平衡运算和I/O，这是脉动阵列最重要的设计目标。 总结来说，正如一位知乎大v唐杉所说：脉动架构是一种很特殊的设计，结构简单，实现成本低。...脉动架构有几个特征： 1. 由多个同构的PE构成，可以是一维或二维，串行、阵列或树的结构（现在我们看到的更多的是阵列形式）； 2. PE功能相对简单，系统通过实现大量PE并行来提高运算的效率； 3.
由式(11)、(12)可知，随着功率P的增大，有： P↑→θ↑→ΔU↑→I↑； P↑→θ↑→φ↑→cosφ↓。...显然由于ΔU1＜ΔU2＜ΔU3＜ΔU4，根据式(11)，因此有I1＜I2＜I3＜I4，即随着有功功率的增大，电流将随之增大。...显然由于ΔU1＜ΔU2＜ΔU3＜ΔU4，根据式(11)，因此有I1＜I2＜I3＜I4，即电流同样随输出功率的增大而增大。 再说功率因数，由图3c不难看出功率因数永远是滞后的！...起动过程中的脉动转矩如图6所示。可见在起动初期，由于转子转速比较低，与同步旋转磁场的转差较大，因此转矩脉动频率较高，也就是说跑的较慢的MM会频繁受到高速奔跑的GG的骚扰。...另外由图6可以看出，起动初期转矩脉动非常严重，脉动频率很高，电流脉动也很大，因此电机振动和噪声非常严重，由于电流很大，非常容易造成磁钢退磁，这些都是自起动永磁电动机的固有特点，也是这种电机设计的一大难题
也就是说，构建这个脉动阵列需要96个96*96矩阵乘法。 欢迎来到AI的张量世界。是时候直面维度灾难了。...MM有原生硬件加速方法，即脉动阵列。 然而， 1. 从结构上来说，CNN和MM是相同的。展开张量来利用和MM相同的并行性和数据共享模式是完全没有必要的。 2....在谷歌TPU v1：256*256脉冲阵列概述中，笔者解决了方形脉动阵列的可扩展性问题。自此，使用多个小型脉动阵列似乎成了主流。...因此，在矩阵成为能够为脉动阵列所用的方形矩阵前，仍然需要被分块和压缩打包。 所以，由展开张量得到的矩阵实际上被分块和压缩打包成合适的结构，用于高性能运行（如下图所示）。...相应的索引(tx, ty)分别表示输入瓦片图和输出瓦片图。对于每一对唯一的IFM w和OFM z，有卷积核B(w, z)，通常由3*3的卷积核参数构成。
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