深度學習飛速發展過程中,人們發現原有的處理器無法滿足神經網絡這種特定的大量計算,大量的開始針對這一應用進行專用芯片的設計。谷歌的張量處理單元(Tensor Processing Unit,后文簡稱TPU)是完成較早,具有代表性的一類設計,基於脈動陣列設計的矩陣計算加速單元,可以很好的加速 ...
什么是脈動陣列 脈動陣列,是現在某些智能加速芯片的一種架構 由一組處理單元 Processor Elements組成 處理單元簡稱是PE,也經常簡稱為Cell 所有的Cell是用Mesh結構互連起來 每個Cell處理一系列的流經自己的數據 之后傳遞給鄰居的Cell,大部分的Cell都是相同的操作。 SIMD和脈動陣列的區別 SIMD是和其相似的架構,但是SIMD如名字表達的那樣,控制指令是唯一的, ...
2020-07-02 21:34 0 2125 推薦指數:
深度學習飛速發展過程中,人們發現原有的處理器無法滿足神經網絡這種特定的大量計算,大量的開始針對這一應用進行專用芯片的設計。谷歌的張量處理單元(Tensor Processing Unit,后文簡稱TPU)是完成較早,具有代表性的一類設計,基於脈動陣列設計的矩陣計算加速單元,可以很好的加速 ...
前言 編寫 CUDA 程序真心不是個簡單的事兒,調試也不方便,很費時。那么有沒有一些現成的 CUDA 庫來調用呢? 答案是有的,如 CUBLAS 就是 CUDA 專門用來解決線性代數運算的庫。 本文將大致介紹如何使用 CUBLAS 庫,同時演示一個使用 CUBLAS 庫進行矩陣 ...
1. cudamat簡介 cudamat是一個python語言下,利用NVIDIA的cuda sdk 進行矩陣運算加速的庫。對於不熟悉cuda編程的程序員來說,這是一個非常方便的GPU加速方案。很多工程和項目中都使用了cudamat,例如gnumpy,deepnet等。 2. 安裝 ...
以往我分析了一些AI加速器的設計,包括TPU,FSD,華為達芬奇等,無一例外都是從已經給出的設計出發,去分析其優缺點和應用范圍。在之前的文章中,關於這些設計是如何完成的,其背后是否有一定設計原則和理念的內容均沒有進行探討。而這兩點,實則是設計一個優秀的,可持續迭代的加速器的基礎。本文將從矩陣 ...
並行程序設計這門課程的課程實驗要求我分別使用串行, 並行+分塊算法, 並行+分塊+SSE指令集加速, CUDA等四種方法來計算矩陣乘法. 還真別說收獲蠻大的. 我的配置是i5 3470+GTX660Ti 下面的表格是各種算法下的情況 ...
matlab矩陣列互換 ...
,把array數據copy to ArrayList數據集: Sou ...
矩陣乘法與矩陣加速 矩陣乘法 矩陣乘法比較簡單,就是兩個矩陣相乘得到一個新矩陣的運算. 乘法的過程就是: 第一個矩陣的每一行和第二個矩陣的每一列對應位置相乘相加,放入新矩陣. 不太顯然,矩陣乘法對於參與運算的矩陣是有限制的: \[[n\times m] * [m\times k ...