吴建明

摘要： NPU技术基础杂谈 NPU 基础 近年来，随着人工智能技术的飞速发展，AI 专用处理器如 NPU（Neural Processing Unit）和 TPU（Tensor Processing Unit）也应运而生。这些处理器旨在加速深度学习和机器学习任务，相比传统的 CPU 和 GPU，它们在处理 阅读全文

摘要： GPU与DSA架构分析GPU、GPGPU、DSA、FPGA、ASIC等AI芯片特性及对比GPUGPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）是一种专门用于处理图形和图像的处理器。它是计算机的重要组成部分，主要用于加速图形和图像的处理和渲染。与传统的中央处理器（CPU）相比，G 阅读全文

摘要： FPGA计算技术杂谈 阅读全文

摘要： 芯片算力计算方案分析 芯片算力公式主要有两个： 1. 计算=（单芯片）性能*规模（即数量）*利用率 2. CPU算力计算公式：Flops=[CPU核数][单核主频][CPU单个周期浮点计算能力] 注意，这两个公式只适用于特定情况，根据实际情况选择合适的公式。 1. 硬件算力计算公式 以上公式为硬件上 阅读全文

摘要： OpenVX™规范构建说明和注释 https://github.com/KhronosGroup/OpenVX-api-docs 目录 介绍 构建规范 更新规范中的标记ID 构建扩建 样式表 嵌入方程式 Asciidoc定位点和外部参照 软件相关性 修订历史记录 笔记 这是基于Vulkan描述文件， 阅读全文

摘要： OpenVX™双向参数扩展 1.OpenVX V1.3.1中支持双向参数的扩展 1.1. 意图 双向参数最初在OpenVX中指定，但由于在指定节点调度时存在困难和不明确，因此被删除。这个扩展是针对OpenVX V1.3.1的，并试图将它们添加回来，同时对它们的使用规则和图形形式进行修订。 在本文件中 阅读全文

摘要： 视觉任务的视觉语言模型研究综述 摘要——大多数视觉识别研究在深度神经网络（DNN）训练中严重依赖于人群标记的数据，他们通常为每个视觉识别任务训练一个DNN，导致视觉识别范式既费力又耗时。为了应对这两个挑战，最近对视觉语言模型（VLM）进行了深入研究，该模型从互联网上几乎无限可用的网络级图像-文本对中 阅读全文

摘要： 并行文本世界中的LLM训练的多模态Agent 虽然大型语言模型（LLM）在模拟文本世界中表现出色，但在没有视觉或音频信号等其他模态感知的情况下，它们很难与更现实的世界互动。尽管视觉语言模型（VLM）集成了LLM模块（1）与静态图像特征对齐，以及（2）可能具有世界动态的先验知识（如在文本世界中所示）， 阅读全文

摘要： OpenVG向量图形加速标准 OpenVG™是一个无版权、跨平台的API，它为高级用户界面和向量图形库（如SVG）提供了一个低级硬件加速接口。OpenVG主要针对消费电子产品、手持设备、可穿戴设备和汽车设备，这些设备需要高质量向量图形的便携式加速，以获得引人注目的用户界面和文本，同时使硬件加速能够在 阅读全文

摘要： OpenCL异构系统并行编程的开放标准部署灵活性 随着平台和设备的行业格局变得越来越复杂，工具正在发展，使OpenCL应用程序能够部署到没有可用的本地OpenCL驱动程序的平台上。例如，开源clspv编译器和clvk API转换器使OpenCL应用程序能够在Vulkan运行时上运行。这为OpenCL 阅读全文