浮点单元(Floating Point Unit,FPU),是用于处理浮点数运算的单元. 为使用FPU,除了需要启用FPU外,还需要对编译器进行设置,以使其针对浮点运算生成特殊的指令.虽然在Atmel Studio 6中,开发板使用的工程模板中默认就完成了这两部分工作,但这次仍然对设置的方法进行介绍,同时简单测试一下FPU的效率. 一. 编译器设置 AS6.1 SP2中,使用的编译器为arm-none-eabi-gcc.exe,版本为4.7.3.其中“none”表示没有指定操作系统,“eabi”

1.打开FPU中断 NVIC_SetPriority(FPU_IRQn, APP_IRQ_PRIORITY_LOW);NVIC_EnableIRQ(FPU_IRQn); 2.中断中关闭FPU void FPU_IRQHandler(void){     #define FPU_EXCEPTION_MASK 0x0000009F uint32_t *fpscr = (uint32_t *)(FPU->FPCAR+0x40);     (void)__get_FPSCR();      *fpscr

前言 这是我学习Zedboard时做的笔记 Zedboard是什么 Zedboard是Xilinx公司推出的搭载了Zynq芯片的开发板,其中Zynq芯片采用全新的设计理念,将ARM处理器嵌入FPGA可编程逻辑内.Zynq芯片既有高性能的处理能力,又有灵活的可编程配置.ARM部分称为PS(Processing System),而FPGA部分称为PL(Programmable Logic),两者通过片内总线AXI互联. 在设计角度方面,可以把FPGA看成挂载在处理器上的可重配置外设,也可以看成与处理

最近在对我们的渲染引擎进行优化的时候,发现一个奇怪的现象,因为我们做了Pre-Z(把比较大的物体先绘制一遍,这个时候关闭颜色写,只开启深度测试和写入,目的是为了减少后面一些不可见像素的计算.),面在绘制另外一遍的时候(这一遍我们是把相同的进行了合批处理,采用硬件实例化技术(Hardware instancing)),会发现某些像素会闪烁,这个就说明了两次计算的深度并不一样才导致了闪烁的问题,知道了问题出现的原因,那就开始查找. 一开始主要有以下几个猜测: 1.可能是在把世界位置传给GPU时精度丢

又是一枚祖国的骚年,阅览做做笔记:http://www.cnblogs.com/neopenx/p/4643705.html 这里只是一些基础知识.帮助理解DL tool的实现. “这也是深度学习带来的一个全新领域,它要求研究者不仅要理论强,建模强,程序设计能力也要过硬,不能纸上谈兵.” CUDA的广泛应用造就了GPU计算专用Tesla GPU的崛起. 随着显卡的发展,GPU越来越强大,而且GPU为显示图像做了优化.在计算上已经超越了通用的CPU.如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了,因此N

为什么需要GPU 几年前我启动并主导了一个项目,当时还在谷歌,这个项目叫谷歌大脑.该项目利用谷歌的计算基础设施来构建神经网络. 规模大概比之前的神经网络扩大了一百倍,我们的方法是用约一千台电脑.这确实使深度学习取得了相当大的进展.用到相当多的 计算机.不久之后我发现,之前我并没意识到,用一千台电脑是一项非常昂贵的技术.因此,我和我的朋友,意识到,利用一种 不同的技术,仅用三台电脑,而非一千台,就可以做到这点,而秘诀就是利用GPU技术. ---Andrew Ng [The Big Talk:深度学

说明: 无意看到一篇小短文,猜测作者应该是一个图形学领域的程序员或专家,介绍了在光线(射线)追踪程序中是如何优化C/C++代码的.倒也有一些参考意义,当然有的地方我并不赞同或者说我也不完全理解,原文在此,我的粗糙翻译如下: 1. 牢记Ahmdal定律 funccost表示是函数func的运行时间百分比,funcspeedup是你优化后函数的运行系数: 所以,如果函数TriangleIntersect()占用40%的运行时间,而在你优化后使它运行快了两倍,那么你的程序运行能够快了25%: 这意味着

本文主要介绍怪异的Javascript,毋庸置疑,它绝对有怪异的一面.当软件开发者开始使用世界上使用最广泛的语言编写代码时,他们会在这个过 程中发现很多有趣的“特性”.即便是老练的Javascript开发者也可以在本文找到一些有趣的新陷阱,请留意这些陷阱,当然也可以尽情享受由这些陷阱 带来的“乐趣”! AD: 本文主要介绍怪异的Javascript,毋庸置疑,它绝对有怪异的一面.当软件开发者开始使用世界上使用最广泛的语言编写代码时,他们会在这个过 程中发现很多有趣的“特性”.即便是老练的Java

[-] 三角函数计算Cordic 算法入门 从二分查找法说起 减少乘法运算 消除乘法运算 三角函数计算,Cordic 算法入门 三角函数的计算是个复杂的主题,有计算机之前,人们通常通过查找三角函数表来计算任意角度的三角函数的值.这种表格在人们刚刚产生三角函数的概念的时候就已经有了,它们通常是通过从已知值(比如sin(π/2)=1)开始并重复应用半角和和差公式而生成. 现在有了计算机,三角函数表便推出了历史的舞台.但是像我这样的喜欢刨根问底的人,不禁要问计算机又是如何计算三角函数值的呢.最容易想到

由于最近要使用atan2函数,但是时间上消耗比较多,因而网上搜了一下简化的算法. 原帖地址:http://blog.csdn.net/liyuanbhu/article/details/8458769 三角函数计算,Cordic 算法入门 三角函数的计算是个复杂的主题,有计算机之前,人们通常通过查找三角函数表来计算任意角度的三角函数的值.这种表格在人们刚刚产生三角函数的概念的时候就已经有了,它们通常是通过从已知值(比如sin(π/2)=1)开始并重复应用半角和和差公式而生成. 现在有了计算机,三

源:http://www.cnblogs.com/lizhenghn/p/3969531.html 说明: 无意看到一篇小短文,猜测作者应该是一个图形学领域的程序员或专家,介绍了在光线(射线)追踪程序中是如何优化C/C++代码的.倒也有一些参考意义,当然有的地方我并不赞同或者说我也不完全理解,原文在此,我的粗糙翻译如下: 1. 牢记Ahmdal定律 funccost表示是函数func的运行时间百分比,funcspeedup是你优化后函数的运行系数: 所以,如果函数TriangleIntersec

作者:朱建平 腾讯云技术总监,腾讯TEG架构平台部专家工程师 1.关于人工智能的若干个错误认知 人工智能是AI工程师的事情,跟我没有什么关系 大数据和机器学习(AI) 是解决问题的一种途径和手段,具有通用性,是一个基础的技能.当前我们工作中还有很多决策,是基于经验和预定的规则,未来这部分决策可以通过AI让我们做得更合理更好一些. 人工智能太厉害了,未来会取代人类 随着人工智能的发展,特别去年谷歌的AlphaGo围棋战胜代表人类的顶级棋手李世石,更是引爆了整个互联网.于是,网上不少人开始了很多担忧

出于3D计算机图形学和图形渲染方面的个人兴趣,脑子里便萌生出了自己实现一个渲染器的想法,主要是借助pathtracing这种简单的算法,外加GPU加速来实现,同时也希望感兴趣的朋友们能够喜欢,也欢迎提出一些更好的看法~~. (本人水平有限,若有错误也请指正~) 首先列个提纲......: 1)局部光照与全局光照简介 2)GPU并行运算在图形渲染的应用 ————————————————————————————————————————————————— 1)pathtracing算法简介: 在利用计

三角函数的计算是个复杂的主题,有计算机之前,人们通常通过查找三角函数表来计算任意角度的三角函数的值.这种表格在人们刚刚产生三角函数的概念的时候就已经有了,它们通常是通过从已知值(比如sin(π/2)=1)开始并重复应用半角和和差公式而生成. 现在有了计算机,三角函数表便推出了历史的舞台.但是像我这样的喜欢刨根问底的人,不禁要问计算机又是如何计算三角函数值的呢.最容易想到的办法就是利用级数展开,比如泰勒级数来逼近三角函数,只要项数取得足够多就能以任意的精度来逼近函数值.除了泰勒级数逼近之外,还有其

又是一枚祖国的骚年,阅览做做笔记:http://www.cnblogs.com/neopenx/p/4643705.html 这里只是一些基础知识.帮助理解DL tool的实现. 最新补充:我需要一台DIY的Deep learning workstation. “这也是深度学习带来的一个全新领域,它要求研究者不仅要理论强,建模强,程序设计能力也要过硬,不能纸上谈兵.” CUDA的广泛应用造就了GPU计算专用Tesla GPU的崛起. 随着显卡的发展,GPU越来越强大,而且GPU为显示图像做了优化

[IT时代周刊编者按]云计算特有的优点和巨大的商业前景,让其成为了近年来的IT界最热门词汇之一.当然,这也与中国移动互联网的繁荣紧密相关,它们需要有相应的云计算服务作为支撑.但本文作者祁海江结合自身的经验,对国内目前的云计算服务进行观察后认为,国内云服务商多数采用过于简单粗放的“远程机房+移动大硬盘”模式,不能满足并行图形处理的计算需求,“应认清技术潮流,整合前沿计算工具,尽快推进云GPU并行计算服务,促进中国移动互联网整体技术水准攀升.”那么云GPU并行计算服务有多重要?作者在文中作了深入浅出

一.GPU简介 1985年8月20日ATi公司成立,同年10月ATi使用ASIC技术开发出了第一款图形芯片和图形卡,1992年4月ATi发布了Mach32图形卡集成了图形加速功能,1998年4月ATi被IDC评选为图形芯片工业的市场领导者,但那时候这种芯片还没有GPU的称号,很长的一段时间ATi都是把图形处理器称为VPU,直到AMD收购ATi之后其图形芯片才正式采用GPU的名字. NVIDIA公司在1999年发布GeForce 256图形处理芯片时首先提出GPU的概念.GPU使显卡削减了对CPU

1.简单 Java最初是为对家用电器进行集成控制而设计的一种语言,因此它必须简单明了.Java语言的简单性主要体现在以下三个方面: 1) Java的风格类似于C++,因而C++程序员是非常熟悉的.从某种意义上讲,Java语言是C及C++语言的一个变种,因此,C++程序员可以很快就掌握Java编程技术. 2) Java摒弃了C++中容易引发程序错误的地方,如指针和内存管理. 3) Java提供了丰富的类库. 2.面向对象 面向对象可以说是Java最重要的特性.Java语言的设计完全是面向对象的,它

三角函数的计算是个复杂的主题,有计算机之前,人们通常通过查找三角函数表来计算任意角度的三角函数的值.这种表格在人们刚刚产生三角函数的概念的时候就已经有了,它们通常是通过从已知值(比如sin(π/2)=1)开始并重复应用半角和和差公式而生成. 现在有了计算机,三角函数表便推出了历史的舞台.但是像我这样的喜欢刨根问底的人,不禁要问计算机又是如何计算三角函数值的呢.最容易想到的办法就是利用级数展开,比如泰勒级数来逼近三角函数,只要项数取得足够多就能以任意的精度来逼近函数值.除了泰勒级数逼近之外,还有其

当我们选择好了自己的虚拟机后,也许效果不尽如人意.就比如我,发现代码在训练一段时间之后,CPU的使用率会下降. 这个时候我们就要开始考虑,是不是我们选择的虚拟机不是适合自己的型号. Azure的虚拟机分为下面几种: 一般用途 内存优化 计算优化 GPU优化 高性能计算 存储优化 其中,一般用途可能是我们创建虚拟机时最常用的型号.现在我们来看一下一般用途虚拟机的配置和特别之处. 一般用途虚拟机也分为很多种,我在这里提及一种最便宜的虚拟机:B系列. 微软在B系列中提及了CPU credit,这意味着

本文摘自网络   一.X86 是微处理器执行的计算机语言指令集,指一个intel通用计算机系列的标准编号缩写,也标识一套通用的计算机指令集合,属于CISC. 1.1.简介 X86指令集是美国Intel公司为其第一块16位CPU(i8086)专门开发的,美国IBM公司1981年推出的世界第一台PC机中的CPU?/FONT> i8088(i8086简化版)使用的也是X86指令,同时电脑中为提高浮点数据处理能力而增加的X87芯片系列数学协处理器则另外使用X87指令,以后就将X86指令集和X87指令集统