大数据和AI应用的新运算架构
图4显示相乘的两个简单3×3矩阵;图5显示将执行乘法的3×3乘法累加单元脉动阵列。图4:3x3矩阵乘法图5:执行串流矩阵乘法和累加的3x3元素脉动阵列例如,输出矩阵元素C11包含在A和B输入资料完成串流之后的结果A11??B11+A12??B21+A13??B3。较大维数的阵列允许发生大量平行作业;阵列元素之间更复杂的互连增...
北大彭练矛院士、张志勇教授团队,再发Nature Electronics!
图5.带有CNTTPU的五层CNN、性能指标以及不同系统的比较脉动数组的矩阵-矩阵乘法矩阵乘法是CNTTPU的另一个重要应用。脉动阵列架构通过充分利用输入数据并最大限度地减少数据移动,提供了优于传统并行矩阵乘法器的固有优势。这可以加快计算速度并降低能耗,使CNTTPU对于大规模矩阵运算非常高效。图6比较CNTTPU和...
猫咪怎样启发了人工神经网络的诞生?
如图6所示,标准图(图中的卷积核)就像一双眼睛,它的3x3窗口在7x7的输入数据上滑动,就像眼睛在图上望来望去,将符合标准的部分抽取出来。这个比对抽取的过程,就由卷积操作来完成。具体计算过程:卷积是将窗口扫描到的3x3矩阵元数值,与卷积核的3x3矩阵元数值逐一相乘再全部加起来,将得到的结果写到与窗口中心对应的1x1位...
英伟达系列芯片如何赋能智能汽车开发?
如下图表示了简单的DLA加速器整个原理架构图。图中主要包含几大部分:数据输入部分、数据预处理部分、数据计算部分、数据后处理部分。其中数据输入部分是整个模块需要从芯片的Memory中取出,并进行压缩后形成数据权重信息Weight和激活信息Activation存储到统一的缓存Buffer中。然后TensorExecutionMicro-Controller来稀疏化权重...
如何在10分钟内快速掌握营销的54个知识点?
19.波士顿矩阵:用“市场增长率”和“相对市场份额”这两个维度,画一个“二维四象限矩阵图”,并给这个矩阵中的四象限起了不同的名字:现金牛、明星、问题和瘦狗。20.通用电气矩阵:“通用电气矩阵”是在“波士顿矩阵”的基础上,用“竞争实力”代替了“相对市场份额”作为横轴;用“行业吸引力”代替了“市场增长...
Numpy 闯关 100 题,你能闯几关?|向量|随机数|numpy|整数_网易订阅
9.创建一个3x3并且值从0到8的矩阵(★☆☆)(提示:reshape)Z=np.arange(9).reshape(3,3)print(Z)10.找到数组[1,2,0,0,4,0]中非0元素的位置索引(★☆☆)(提示:np.nonzero)nz=np.nonzero([1,2,0,0,4,0])...
Human vs AI,人类和机器的学习究竟谁更胜一筹?
为了获得相同数量的特征,只使用3x3矩阵,有9个元素(=9个特征),每个特征都是二进制的。据此,有一组2^9=512个二元矩阵。这些矩阵可以显示为黑白元素的图片(对人类而言),也可以显示为特征为1和0的数字列表(对机器而言)。图10给出了同一个实例分别对人类和机器进行表示的例子。
算法工程师的面试难不难,如何准备?-图像处理/CV/ML/DL到HR面总结
Kmeans中初始k个中心点(Kmeans对中心点的选取比较敏感)的选取方法:a、随机选取k个初始的样本中心点(b、直接选取k个样本点),然后计算每个样本到k个选定的样本中心点的距离;再比较待聚类样本到初始样本点的距离,将待聚类的样本指定为距离较近的各个类别(离哪个近,就归为哪一类);最后重新计算聚类中心:;重复迭代。
YJango的卷积神经网络——介绍
上图是只有黑白颜色的灰度图,而更普遍的图片表达方式是RGB颜色模型,即红(Red)、绿(Green)、蓝(Blue)三原色的色光以不同的比例相加,以产生多种多样的色光。这样,RGB颜色模型中,单个矩阵就扩展成了有序排列的三个矩阵,也可以用三维张量去理解,其中的每一个矩阵又叫这个图片的一个channel。
指挥中心大屏幕显示屏项目 技术方案 ——等离子混合拼接
大屏幕系统设备连接示意图b)系统拓扑说明赛普公司建议的技术方案如下:将需求的输入信号源划分为RGB信号、模拟视频信号、网络应用信号、网络视频信号,对各类信号进行分类别管理。RGB信号:能够显示本地Windows、UNIX、SUNSolaris、Linux等主流操作系统的计算机图像信号。各种高端的工作站等重要信号可以以DVI-D方式通过...