Micro:bit做为当红的少儿编程工具,这两年在编程教育领域越来越火.今天就从硬件架构开始,分享Micro:bit的相关主题. Microbit 硬件设计是根据ARM mbed技术所开发的应用IC及相干周边功能所设计出来的!另外有一颗接口IC 用来处理USB 接口及拖拉式核心软件更新法.这接口IC 并未用来链接任何周边. 两部分关键信息可以一窥Microbit 的内部设计: ·        线路图(schematics,http://tech.microbit.org/hardware/sc…

转自:http://book.51cto.com/art/201004/197196.htm SISD.MIMD.SIMD.MISD计算机的体系结构 1. 计算平台介绍 Flynn于1972年提出了计算平台的Flynn分类法,主要根据指令流和数据流来分类,共分为四种类型的计算平台,如下图所示: 单指令流单数据流机器(SISD) SISD机器是一种传统的串行计算机,它的硬件不支持任何形式的并行计算,所有的指令都是串行执行.并且在某个时钟周期内,CPU只能处理一个数据流.因此这种机器被称作单指令流单…

MindSpore Lite整体架构介绍 MindSpore Lite框架的总体架构如下所示: 前端(Frontend): 负责模型生成,用户可以通过模型构建接口构建模型,将第三方模型和MindSpore训练的模型转换为MindSpore Lite模型,其中第三方模型包括TensorFlow Lite.Caffe 1.0和ONNX模型. IR: 负责MindSpore的Tensor定义.算子定义和图定义. Backend: 基于IR进行图优化,包括GHLO.GLLO和量化三部分.其中,GHLO负…

最近在了解MemSQL架构,看了些官方文档,在这里做个记录,原文在这里:http://docs.memsql.com/latest/concepts/distributed_architecture/ 分布式架构 MemSQL的分布式架构被设计为直接的.简单的并且快速的.这里概述了MemSQL集群,包括各式组件的交互.同时介绍了当你执行一个查询或者管理操作的时候,MemSQL环境发生了什么. 几个概念: 1.Aggregators(汇聚器) MemSQL集群的一种节点,为访问MemSQL集群的网…

微控制器(MicroController)又可简称MCU或μC,也有人称为单芯片微控制器(Single Chip Microcontroller),将ROM.RAM.CPU.I/O集合在同一个芯片中,为不同的应用场合做不同组合控制.微控制器在经过这几年不断地研究.发展,历经4位.8位,到现在的16位及32位,甚至64位.产品的成熟度,以及投入厂商之多.应用范围之广,真可谓之空前.目前在国外大厂因开发较早.产品线广,所以技术领先,而本土厂商则以多功能为产品导向取胜.但不可讳言的,本土厂商的价格战是…

标签(空格分隔): c/s架构介绍 什么是C/S架构 C指的是client(客户端软件),S指的是Server(服务端软件),后续我们可以试着写个c/s软件实现服务器软件与客户端软件基于网络通信: 计算机基础知识 基础知识: 作为应用开发程序员,我们开发的软件都是应用软件,而应用软件必须运行于操作系统之上,操作系统则运行于硬件之上,应用软件是无法直接操作硬件的,应用软件对硬件的操作必须调用操作系统的接口,由操作系统操控硬件. 比如客户端软件想要基于网络发送一条消息给服务端软件,流程是: 1.客户…

目录 一.导言 1.1 为何要了解GPU? 1.2 内容要点 1.3 带着问题阅读 二.GPU概述 2.1 GPU是什么? 2.2 GPU历史 2.2.1 NV GPU发展史 2.2.2 NV GPU架构发展史 2.3 GPU的功能 三.GPU物理架构 3.1 GPU宏观物理结构 3.2 GPU微观物理结构 3.2.1 NVidia Tesla架构 3.2.2 NVidia Fermi架构 3.2.3 NVidia Maxwell架构 3.2.4 NVidia Kepler架构 3.2.5 NV…

MindSpore整体架构介绍 MindSpore框架架构总体分为MindSpore前端表示层.MindSpore计算图引擎和MindSpore后端运行时三层. MindSpore前端表示层(MindExpression,简称ME) 该部分包含Python API.MindSpore IR(Intermediate representation,简称IR).计算图高级别优化(Graph High Level Optimization,简称GHLO)三部分. Python API向用户提供统一的模…

A100 GPU硬件架构 NVIDIA GA100 GPU由多个GPU处理群集(GPC),纹理处理群集(TPC),流式多处理器(SM)和HBM2内存控制器组成. GA100 GPU的完整实现包括以下单元: 每个完整GPU 8个GPC,8个TPC / GPC,2个SM / TPC,16个SM / GPC,128个SM 每个完整GPU 64个FP32 CUDA内核/ SM,8192个FP32 CUDA内核 每个完整GPU 4个第三代Tensor核心/ SM,512个第三代Tensor核心 6个HBM…

这一部分打算从头记录一下CUDA的编程方法和一些物理架构上的特点:从硬件入手,写一下包括线程束的划分.流水线的调度等等微结构的问题,以及这些物理设备是如何与软件对应的.下一部分会写一下cuda中的几种内存划分,进行数据同步,以及优化cuda运行效率的几种方法. 1 硬件架构 1.1 Tesla : G80 不同厂家.版本的GPU内容差别可能会比较大,因此挑出几款比较经典的GPU,写一些通用的部分. GPU最重要的一点是可以并行的实现数据处理.这一点在数据量大.运算复杂度不高的条件下极为适用.可以…