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 ...
什么是脉动阵列 脉动阵列,是现在某些智能加速芯片的一种架构 由一组处理单元 Processor Elements组成 处理单元简称是PE,也经常简称为Cell 所有的Cell是用Mesh结构互连起来 每个Cell处理一系列的流经自己的数据 之后传递给邻居的Cell,大部分的Cell都是相同的操作。 SIMD和脉动阵列的区别 SIMD是和其相似的架构,但是SIMD如名字表达的那样,控制指令是唯一的, ...
2020-07-02 21:34 0 2125 推荐指数:
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 ...
前言 编写 CUDA 程序真心不是个简单的事儿,调试也不方便,很费时。那么有没有一些现成的 CUDA 库来调用呢? 答案是有的,如 CUBLAS 就是 CUDA 专门用来解决线性代数运算的库。 本文将大致介绍如何使用 CUBLAS 库,同时演示一个使用 CUBLAS 库进行矩阵 ...
1. cudamat简介 cudamat是一个python语言下,利用NVIDIA的cuda sdk 进行矩阵运算加速的库。对于不熟悉cuda编程的程序员来说,这是一个非常方便的GPU加速方案。很多工程和项目中都使用了cudamat,例如gnumpy,deepnet等。 2. 安装 ...
以往我分析了一些AI加速器的设计,包括TPU,FSD,华为达芬奇等,无一例外都是从已经给出的设计出发,去分析其优缺点和应用范围。在之前的文章中,关于这些设计是如何完成的,其背后是否有一定设计原则和理念的内容均没有进行探讨。而这两点,实则是设计一个优秀的,可持续迭代的加速器的基础。本文将从矩阵 ...
并行程序设计这门课程的课程实验要求我分别使用串行, 并行+分块算法, 并行+分块+SSE指令集加速, CUDA等四种方法来计算矩阵乘法. 还真别说收获蛮大的. 我的配置是i5 3470+GTX660Ti 下面的表格是各种算法下的情况 ...
matlab矩阵列互换 ...
,把array数据copy to ArrayList数据集: Sou ...
矩阵乘法与矩阵加速 矩阵乘法 矩阵乘法比较简单,就是两个矩阵相乘得到一个新矩阵的运算. 乘法的过程就是: 第一个矩阵的每一行和第二个矩阵的每一列对应位置相乘相加,放入新矩阵. 不太显然,矩阵乘法对于参与运算的矩阵是有限制的: \[[n\times m] * [m\times k ...