Versal FPGA中最新的DSP原语DSP58,它在最新的DSP48版本上已经有了许多改进,主要是从27x18有符号乘法器和48位后加法器增加到了27x24和58位。但除此之外,DSP58还有两种额外的操作模式,分别称为DSPCPLX和DSPFP32。本文将重点介绍其中的DSPFP32,它是一个硬化的浮点加法器和乘法器。
《深入理解计算机系统》前两章主要介绍了无符号整数和补码表示的整数的特点和运算,以及浮点数表示和运算。这些知识有助于了解计算机系统中数与计算机指令的关系,为编程提供基础。
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因为浮点数加法首先需要将指数较小的数的指数调整到指数较大的数,然后再将尾数相加。因此这里当把 的指数调整到 的指数大小时,由于尾数精度只有 位,因此尾数精度不够导致 最后丢失。
主要思想是,由于我们在缓存区上画点,全部是整数。那么在画线的时候,当斜率k小于1的时候,下一个点是取(x+1,y+1)还是(x+1,y)取决于点(x+1,y+0.5)是在该直线的上方或者下方,从而将可以通过判断一个参数的的符号来得到下一个点的位置,提高了代码的效率。
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
Ruby 的基本语法中包含了 Ruby 的基本运算符、I/O、控制流以及 Ruby 中的特殊对象和注释。
近年来,计算密集型的人工智能任务推动了各种用于高效运行这些强大的新型系统的定制化硬件的出现。我们采用浮点运算来训练深度学习模型,如 ResNet-50 卷积神经网络。但是,由于浮点数十分消耗资源,真正部署的人工智能系统通常依赖于使用 int8/32 数学运算的少数几个流行的整型量化技术。
当尾数用二进制表示时,浮点规格化的定义是尾数M应满足:
浮点数和定点数一样,都是计算机中数据的存储形式。定点数我们可以理解成纯小数或者纯整数,但是实际上在计算机中参与运算的数字并非都是定点数。比如,有些数据过大,比如2^100^这样的数据,如果写成二进制的形式,寄存器肯定是无法放下的。于是就有了浮点数这种数据。 本文主要讲述浮点数的概念、浮点数的规格化,以及浮点数的各种运算。
将数据分为纯整数和纯小数两类,用n+1位表示一个定点数,x_n为符号位,放在最左边,0表示正号,1表示负号。故一个数 x 可以表示为 x = x_nx_{n-1}…x_1x_0
大多数计算机使用 8位 (1byte) 作为最小的可寻址的内存地址 机器级程序将内存视为一个非常大的字节数组,称为 虚拟内存 内存的每个字节有唯一标识,称为 地址,所有可能地址的集合称位 虚拟地址空间
FPGA设计中在IP核的提供方式上,通常将其分为软核、固核和硬核这3类。软核(Soft IP Core) : 软核在EDA 设计领域指的是综合之前的寄存器传输级(RTL) 模型;通常遍是指以HDL代码(Verilog,VHDL...)为形式的可综合源代码;固核(Firm IP Core) :固核在EDA 设计领域指的是带有平面规划信息的网表;硬核 (Hard IP Core) :硬核在EDA 设计领域指经过验证的设计版图。软核只经过功能仿真,需要经过综合以及布局布线才能使用。其优点是灵活性高、可移植性强,允许用户自配置。软核处理器是指利用HDL语言描述的处理器功能代码,用于实现处理器的所需要的各种功能。
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。
3.性能对比:与全精度Transformer LLM(FP16或BF16)模型大小和训练tokens相等,困惑度和端到端任务性能相同。
cortex-a系列有偏重能耗与偏重性能的两个方向,对于偏重能耗的芯片往往我们可以不使用,而偏重性能的芯片我们不能去掉FPU与NEON,所以一般做这样的划分:
吞吐量是指网络、设备、端口、虚拟电路或其他设备,单位时间内成功地传送数据的数量(以比特、字节、分组等测量)
作者|Nicholas Yang 译者|核子可乐 策划|褚杏娟 假如大家正在编写前端代码,那么会选择哪种编程语言?目前来看,最有希望的选手主要有三个:首先是最常规的 JavaScript,然后是能编译为 WebAssembly(Wasm)的语言,最后则是能编译成 JavaScript 的语言。 常规 JavaScript 需要的配套工具最少,但代价是调试起来相当麻烦,代码可读性也差。虽然选择 JS 确实门槛较低,不过除了一味痴迷“极简主义”的铁粉以外,我个人觉得这个选项只能说一般。 能编译为 Wa
前言 开发过程中免不了有浮点运算,JavaScript浮点运算的精度问题会带来一些困扰 JavaScript 只有一种数字类型 ( Number ) JavaScript采用 IEEE 754 标准双精度浮点(64),64位中 1位浮点数中符号,11存储指数,52位存储浮点数的有效数字 有时候小数在二进制中表示是无限的,所以从53位开始就会舍入(舍入规则是0舍1入),这样就造成了“浮点精度问题”(由于舍入规则有时大点,有时小点) 下面用示例来看看 JavaScript加减乘除运算 加法 ima
桶形移位寄存器即循环移位寄存器,在浮点加减运算、压缩/解压缩和图像处理算法中有应用,常用的是组合逻辑实现的桶形移位寄存器。 从面积的角度来说,这种设计方式的确可以节省资源,但是在高速时序电路中,这样的设计就很不合理了。 module bshift( clk, rst, din, rotate_cnt, dout ); parameterWIDTH = 8; parameterCNT_SIZE = 3; inputclk,rst; input [CNT_SIZE -1 : 0] rotate_cnt; in
摘要:最近的研究,如BitNet,正在为1位大型语言模型(LLM)的新时代铺平道路。在这项工作中,我们引入了一个1位LLM变体,即BitNet b1.58,其中LLM的每个单个参数(或权重)都是三进制{-1,0,1}。它匹配全精度(即,FP 16或BF 16)Transformer LLM在困惑度和最终任务性能方面具有相同的模型大小和训练令牌,同时在延迟、内存、吞吐量和能耗方面具有更高的成本效益。更重要的是,1.58位LLM定义了一个新的缩放定律和配方,用于训练新一代的LLM,这些LLM既具有高性能又具有成本效益。此外,它实现了一种新的计算范式,并为设计针对1位LLM优化的特定硬件打开了大门。https://arxiv.org/abs/2402.17764
C++中整数的基本数据类型有三种, int long short. 在 VC6.0中,int long所占内存都是4字节. short两个字节. 以16进制为例 int long 分别就是4个字节. short两个字节. 一个字节是8位.
Each multiprocessor has a set of sixteen hardware counters that an application can increment with a single instruction by calling the __prof_trigger() function.
js在处理小数的乘除法的时候有一个bug,解决的方法可以是:将小数变为整数来处理。
<!DOCTYPE html> <html> <head> <title></title> </head> <body>
选择一种合适的数据结构很重要,如果在一堆随机存放的数中使用了大量的插入和删除指令,那使用链表要快得多。数组与指针语句具有十分密切的关系,一般来说,指针比较灵活简洁,而数组则比较直观,容易理解。对于大部分的编译器,使用指针比使用数组生成的代码更短,执行效率更高。
采用常规标量但流水线处理机(即该处理机的度m=1),连续执行16条指令的时空图如下图所示,从中可以看出,连续执行16条指令所需的时间为18t;
源码: https://github.com/Justlovesmile/WindLX-Experiment https://gitee.com/justlovesmile/WindLX-Experiment
下图所示的是ARM构架图。它由32位ALU、若干个32位通用寄存器以及状态寄存器、32&TImes;8位乘法器、32&TImes;32位桶形移位寄存器、指令译码以及控制逻辑、指令流水线和数据/地址寄存器组成。
这个其实是计算机底层二进制无法精确表示浮点数的一个 bug, 是跨域语言的, 比如 js 中的 舍入误差
链接 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/30703042
Riptide 是一种新的模型量化方法,可以将模型量化至 1、2 位。研究团队今年三月在 MLSys 上介绍了 Riptide,这篇文章主要讲一下为什么要构建 Riptide,并快速了解它的幕后工作原理。团队计划来年将 Automatic ultra low-bit 功能添加到 Octomizer 中。在此之前,读者可以使用开源 Riptide 项目和 MLSys 论文中的信息来进行模型优化。
众所周知,JavaScript 浮点数运算时经常遇到会 0.000000001 和 0.999999999 这样奇怪的结果,如 0.1+0.2=0.30000000000000004、1-0.9=0.09999999999999998,很多人知道这是浮点数误差问题,但具体就说不清楚了。本文帮你理清这背后的原理以及解决方案,还会向你解释JS中的大数危机和四则运算中会遇到的坑。
今天和同事聊起计算机中精度的话题。于是想起一个小巧的,快速的JavaScript库:big.js。它可用于任意精度的十进制算术运算。这里分享给大家
在很多编程语言中,我们都会发现一个奇怪的现象,就是计算 0.1 + 0.2,它得到的结果并不是 0.3,比如 C、C++、JavaScript 、Python、Java、Ruby 等,都会有这个问题。
在计算机中,不同的数据所需占用的存储空间是不同的,为了便于把数据分成所需内存大小不同的数据,充分利用存储空间,于是定义了不同的数据类型。
浮点数精度问题是指在计算机中使用二进制表示浮点数时,由于二进制无法精确表示某些十进制小数,导致计算结果可能存在舍入误差或不精确的情况。
Brief 一天有个朋友问我“JS中计算0.7 * 180怎么会等于125.99999999998,坑也太多了吧!”那时我猜测是二进制表示数值时发生round-off error所导致,但并不清楚具体是如何导致,并且有什么方法去规避。于是用了3周时间静下心把这个问题搞懂,在学习的过程中还发现不仅0.7 * 180==125.99999999998,还有以下的坑 1. 著名的 0.1 + 0.2 === 0.30000000000000004
本文讲解的是怎么实现一个工具库并打包发布到npm给大家使用。本文实现的工具是一个分数计算器,大家考虑如下情况:
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计算机的流水线把一个重复的过程分解为若干子过程,每个子过程与其他子过程并行执行。由于采用流水线技术只需增加少量硬件就能把计算机的运算速度提高几倍,因此成为计算机中普遍使用的一种并行处理技术。
简单加法在js算出结果居然不是准确的0.9,而是0.8999999999999999,why?
在最近业务开发中, 作者偶遇到了一个与 JavaScript 浮点数相关的 Bug。
在计算机科学中,所有的数据和指令都是用二进制(由0和1组成)的形式表示的。这种表示法允许计算机利用其电子组件的两种状态(开或关)来存储、处理和传输信息。理解计算机中数据的不同表示方式对于深入理解计算机工作原理和编程非常重要。
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