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摘要: FPGA计算技术杂谈 阅读全文
posted @ 2024-06-04 03:50 吴建明wujianming 阅读(35) 评论(0) 推荐(0)
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
posted @ 2024-06-03 04:57 吴建明wujianming 阅读(1550) 评论(0) 推荐(0)
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
posted @ 2024-06-02 04:42 吴建明wujianming 阅读(86) 评论(0) 推荐(0)
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
posted @ 2024-06-01 05:05 吴建明wujianming 阅读(42) 评论(0) 推荐(0)
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
posted @ 2024-05-31 03:48 吴建明wujianming 阅读(352) 评论(0) 推荐(0)
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
posted @ 2024-05-30 04:36 吴建明wujianming 阅读(127) 评论(0) 推荐(0)
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
posted @ 2024-05-29 03:49 吴建明wujianming 阅读(211) 评论(0) 推荐(0)
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
posted @ 2024-05-28 03:55 吴建明wujianming 阅读(67) 评论(0) 推荐(0)
摘要: MindSpore设计概览杂谈 https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r2.3.0rc2/index.html 概述 人工智能(AI)框架已经有近10年的发展历史,四条主线驱动着AI框架不停地演进和发展: 面向开发者:兼顾算法开发的效率和运行性能。 面向硬件:充分发 阅读全文
posted @ 2024-05-26 03:39 吴建明wujianming 阅读(141) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 端到端自适应大规模分布式训练技术 随着 2020 年 GPT-3 1750 亿超大语言预训练模型的提出,语言、视觉、多模态等领域也随即发布多种超大规模预训练模型,不仅模型参数量越来越大,训练数据量和计算量也相应变大。针对大规模稠密参数模型高效训练问题,飞桨于 2021 年初在业内首发 4D 混合并行 阅读全文
posted @ 2024-05-25 03:52 吴建明wujianming 阅读(271) 评论(0) 推荐(0)
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