OpenCL并行加减乘除示例——数据并行与任务并行 2018年04月15日 15:07:22 途次客 阅读数:421 标签: OpenCL并行计算Visual Studio 2017 更多 个人分类: OpenCL ...
深度学习飞速发展过程中,人们发现原有的处理器无法满足神经网络这种特定的大量计算,大量的开始针对这一应用进行专用芯片的设计。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。本系列文章将利用公开的TPU V 相关资料,对其进行一定的简化 推测和修改,来实际编写一个简单 ...
2019-07-03 21:53 0 964 推荐指数:
OpenCL并行加减乘除示例——数据并行与任务并行 2018年04月15日 15:07:22 途次客 阅读数:421 标签: OpenCL并行计算Visual Studio 2017 更多 个人分类: OpenCL ...
并行数据的并行转串行 主要设计思路 Y: y0 y1 y2 y3 y4 y5 y6 C: c0 c1 c2 c3 c4 c5 c6 {y,c} ---{y},{c} 即 y0 c0 y1 c1 y2 c2 y3 c3 y4 c4 y5 c5 y6 c6 代码验证与仿真 ...
etlpy是python编写的网页数据抓取和清洗工具,核心文件etl.py不超过500行,具备如下特点 爬虫和清洗逻辑基于xml定义,不需手工编写 基于python生成器,流式处理,对内存无要求 内置线程池,支持串行和并行处理 内置正则解析,html转义,json转换等数据 ...
在计算机体系中,数据并行有两种实现路径:MIMD(Multiple Instruction Multiple Data,多指令流多数据流)和SIMD(Single Instruction Multiple Data,单指令流多数据流)。其中MIMD的表现形式主要有多发射、多线程、多核 ...
一、数据并行(DP ) 1、概念:相同的模型分布在不同的GPU上,在不同的GPU上使用不同的数据。每一张GPU上有相同的参数,在训练的时候每一个GPU训练不同的数据,相当于增大了训练时候的batch_size。 数据并行基于一个假设:所有节点都可以放下整个模型。这个假设在某些模型 ...
前言 许多个人计算机和工作站都有多个CPU核心,可以同时执行多个线程。利用硬件的特性,使用并行化代码以在多个处理器之间分配工作。 应用场景 文件批量上传 并行上传单个文件。也可以把一个文件拆成几段分开上传,加快上传速度。 数据分批计算 如几百万数据 ...
按照一般的写法,write会产生race condition,所以需要通过依赖关系按顺序执行: job2,在schedule的时候会依赖job1,这样就不会产生冲突。 但是也可以通过如下方法并行执行,分别写入目标array的不同索引范围: 这个用法 ...
指令级并行(ILP):指指令之间存在的一种并行性,利用它,计算机可以并行执行两条或两条以上的指令。 开发ILP的途径有两种 资源重复,重复设置多个处理部件,让它们同时执行相邻或相近的多条指令; 采用流水线技术,使指令重叠并行执行。 本部分研究 ...