▶ 第五章,几个优化 ● 代码 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #define S 1024*32 #define T float #define ITER 1000 #define VLEN 16 __declspec(noinline) void scalar(T *A, T *B, T *C, T k) // 标量型 { __assume_aligned(A, ); // 声明数组对

▶ 第三章,逐步优化了一个二维卷积计算的过程 ● 基准代码 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <math.h> #include <time.h> #include <sys/time.h> #include <omp.h> #include <assert.h> #include <sys/mman.h

▶ 闲鱼的 Xeon Phi 3120A 配办公室的新 Xeon 服务器,记录一下环境安装过程. ● 原本尝试搭 Ubuntu 服务器,参考[https://software.intel.com/en-us/forums/intel-many-integrated-core/topic/532329]以及其中引用的一篇重要的日志[http://www.arrayfire.com/getting-started-with-the-intel-xeon-phi-on-ubuntu-14-04linu

▶ 第二章,几个简单的程序 ● 代码,单线程 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <sys/time.h> #define SIZE (1024*1024) #define MAXFLOP_ITER 100000000 #define LOOP_COUNT 128 #define FLOP_PER_CALC 2 ))); ))); double dtime()

▶ 第四章,逐步优化了一个三维卷积计算的过程 ● 基准代码 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <math.h> #include <time.h> #include <sys/time.h> #include <omp.h> #include <assert.h> #include <sys/mman.h

AI时代大点兵-国内外知名AI公司2018年最新盘点 导言 据腾讯研究院统计,截至2017年6月,全球人工智能初创企业共计2617家.美国占据1078家居首,中国以592家企业排名第二,其后分别是英国,以色列,加拿大等国家.本文中选取了国外和国内部分有代表性的AI产业链条上相关公司就行分析(排名不分先后),希望对有志于从事人工智能相关工作或者想了解AI行业目前发展现状的朋友能有所帮助.小编会从AI芯片.应用层算法.应用领域等方面对相关公司进行盘点,由于部分公司可能会涉及产业链条上不同的领域,文中

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国际TOP500组织在6月17日公布最新全球超级计算机500强榜单,由中国国防科技大学研制的“天河二号”以每秒33.86千万亿次的浮点运算速度成为全球最快的超级计算机. 天河2号(又称银河2号),将在今年年底部署在广州的国家超级计算机中心.天河2号的惊艳表现标志着时隔两年半后,中国超级计算机运算速度重返世界之巅,2010年11月天河1A曾荣登top500榜首.天河2号有16 000个节点,每个节点由两个Intel Xeon IvyBridge处理器和三个Xeon Phi 处理器组成,总共3 12

[摘录理由]: 之所以摘录本文,主要原因是:该文配有开源代码(https://github.com/dmlc/nnvm):读者能够直接体会文中所述的意义,便于立刻展开研究. MXNet专栏 :NNVM打造模块化深度学习系统 2016-10-01 作者:陈天奇       本文是机器之心 MXNet 系列专栏的第一篇,作者是 MXNet 的打造者之一陈天奇.MXNet 专栏是机器之心之后将发表的系列文章,包括 MXNet 打造者的人物专访.技术博客等,敬请期待! 这是一个深度学习的大航海时代,不仅

The Brain vs Deep Learning Part I: Computational Complexity — Or Why the Singularity Is Nowhere Near July 27, 2015July 27, 2015 Tim Dettmers Deep Learning, NeuroscienceDeep Learning, dendritic spikes, high performance computing, neuroscience, singula

文章摘要 本文首先介绍了并行计算的基本概念,然后简要阐述了R和并行计算的关系.之后作者从R用户的使用角度讨论了隐式和显示两种并行计算模式,并给出了相应的案例.隐式并行计算模式不仅提供了简单清晰的使用方法,而且很好的隐藏了并行计算的实现细节.因此用户可以专注于问题本身.显示并行计算模式则更加灵活多样,用户可以按照自己的实际问题来选择数据分解,内存管理和计算任务分配的方式.最后,作者探讨了现阶段R并行化的挑战以及未来的发展. R与并行计算 统计之都的小伙伴们对R,SAS,SPSS, MATLAB之类

文章首发于[博客园-陈树义],点击跳转到原文Linux学习总结(十四)-- 查看CPU信息. Linux学习总结(十四)-- 查看CPU信息 商用服务器CPU最常用的是 Intel Xeon 系列,该系列的CPU支持在主板上配置多颗CPU,以此组成集群.Xeon系列CPU型号的第一个数字代表支持的CPU路数.Xeon E3-1XXX最多支持单路,即一个主板上最多支持一个CPU.Xeon E5-2XXX最多支持双路,即一个主板最多支持两个CPU.Xeon E7-8XXX最多支持8路,即一个主板上最

苹果iPhone X上搭载的那颗A11仿生芯片,到底牛在哪? 上周,苹果公司在刚刚落成投入使用的“飞船”新总部(Apple Park)举行2017年秋季新品发布会,整场发布会基本被iPhone X抢尽了风头(想采访一下iPhone 8/8p的心理阴影面积).iPhone 8/8p和iPhone X都搭载了苹果自研的A11 Bionic(仿生)芯片.虽然苹果全程并没有在这款芯片上花太多功夫介绍,但我们仍旧知道它集成了一个专用于机器学习的硬件——“神经网络引擎(Neural Engine)”.可别小

Awesome-TensorFlow-Chinese TensorFlow 中文资源全集,学习路径推荐: 官方网站,初步了解. 安装教程,安装之后跑起来. 入门教程,简单的模型学习和运行. 实战项目,根据自己的需求进行开发. 很多内容下面这个英文项目: Inspired by https://github.com/jtoy/awesome-tensorflow 官方网站 官网:https://www.tensorflow.org/ 中文:https://tensorflow.google.cn/

Single Instruction Multiple Data,简称SIMD.SIMD描述的是微处理器中单条指令能完成对数据的并行处理.SIMD所使用的是特殊的寄存器,一个寄存器上存储有多个数据,在进行SIMD运算时,这些数据会被分别进行处理,以此实现了数据的并行处理. MMX Intel的第一个SIMD指令集是MultiMedia eXtensions(MMX),在1997年推出.MMX指令主要使用的寄存器为 MM0 ~ MM7,大小为64-bit,这些寄存器是浮点寄存器ST0~ST7(80

intel平台优化 TensorFlow *是深度学习领域中主要使用的机器学习框架,要求高效利用计算资源. 为了充分利用英特尔架构和提高性能,TensorFlow *库已经使用英特尔MKL-DNN原语进行了优化,该原语是深度学习应用的流行性能库. 已进行优化的平台 有三种安装方式. 1. 使用pip pip install -i https://pypi.anaconda.org/intel/simple tensorflow 2. anaconda 安装 video 3.  自己编译 前两种方

模型项目 Domain Transfer Network - Implementation of Unsupervised Cross-Domain Image Generation Show, Attend and Tell - Attention Based Image Caption Generator Neural Style Implementation of Neural Style Pretty Tensor - Pretty Tensor provides a high leve

数据源加速见官方文档(必须使用DAAL自己的库): Data Management Numeric Tables Tensors Data Sources Data Dictionaries Data Serialization andDeserialization Data Compression Data Model 可以看到支持的数据源:同数据类型的table(matrix),不同类型的table,以及从DB文件取数据.数据序列化.压缩等. 在这些定制的数据源上,Intel DAAL使用自

在人工智能AI芯片与Maker创意接轨(上)这篇文章中,介绍人工智能与深度学习,以及深度学习技术的应用,了解内部真实的作业原理,让我们能够跟上这波AI新浪潮.系列文来到了中篇,将详细介绍目前市面上的各类AI芯片,进一步分析不同类型的芯片. 目前市面上对人工智能(AI)芯片常见的作法大致可分成五大类:通用型的CPU(Central Processing Unit).半通用型的GPU (GraphicsProcessing Unit).半专用型的FPGA (Field Programmable Ga

在编写并发同步程序的时候,如果临界区非常小,比如说只有几条或几十条指令,那么我们可以选择自旋锁(spinlock).使用普通的互斥锁会涉及到操作系统的调度,因此小临界区一般首选自旋锁.自旋锁的工作方式就是让竞争的线程不断地读取一个变量的状态,判断是否满足可以进入临界区的条件. 最简单的自旋锁应该如何实现?假设我们用一个布尔变量表示临界区是否被占用,true表示被占用,false表示没有被占用,那么我们可以考虑这样的(伪)代码: void lock(bool *lck) { while (*lck