如下面左图所示,做一个矩阵乘,使用CPU计算需要三层for循环,而右图在昇腾AI处理器上使用vector计算单元,只需要两层for循环,最小计算代码能同时计算多个数据的乘加,更近一步,如果使用Cube计算单元,只需要一条语句就能完成一个矩阵乘的计算,这就是我们所说的SIMD(单指令多数据)。因此,我们通常使用AI处理器来进行大量...
AI代码解释 prototype@prototype-X299-UD4-Pro:~/test$ cd build/prototype@prototype-X299-UD4-Pro:~/test/build$./example-appusage:example-app<path-to-exported-script-module>prototype@prototype-X299-UD4-Pro:~/test/build$./example-app/home/prototype/Desktop/Deep-Learning/Pytorch-Learn/test/mobilenet...
01-vector-add.cu 包含一个可正常运作的 CPU 向量加法应用程序。加速其 addVectorsInto 函数,使之在 GPU 上以 CUDA 核函数运行并使其并行执行工作。鉴于需发生以下操作,如您遇到问题,请参阅 解决方案。 扩充addVectorsInto 定义,使之成为 CUDA 核函数。 选择并使用有效的执行配置,以使 addVectorsInto 作为CUDA...
正如你所看到的,我使用add_library()来生成一个全局可见的目标cars,并使用target_include_directories()将其添加到其公共包含目录中。这允许main.cpp不提供相对路径即可包含cars.h文件: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 #include "car.h" 我们可以在嵌套列表文件中看到add_library()命令,所以我们是在...
Ascend C分别针对Vector、Cube编程设计了不同的流水任务。开发者只需要完成基本任务的代码实现即可,底层的指令同步和并行调度由Ascend C框架实现,开发者无需关注。 矢量编程范式 矢量编程范式把算子的实现流程分为3个基本任务:CopyIn,Compute,CopyOut。CopyIn负责搬入操作,Compute负责矢量计算操作,CopyOut负责搬出操作。
AI Core内部数据处理的基本过程:DMA搬入单元把数据搬运到Local Memory,Vector/Cube计算单元完成数据,并把计算结果写回Local Memory,DMA搬出单元把处理好的数据搬运回Global Memory。该过程可以参考上图中的红色箭头所示的数据流。 Ascend C编程模型基础 Ascend C编程范式 ...
双层vector用法java java vector底层数据结构,一,Vector简介 1,Vector是矢量队列,它是JDK1.0版本添加的类。2,Vector继承了AbstractList,实现了List;所以,它是一个队列,支持相关的添加、删除、修改、遍历等功能。3,Vector实现了RandmoAccess接口,即提
INTC.IACKR.R=(uint32_t)&IntcVectorTable[0]; uint32_t IntcVectorTable[] = { (uint32_t)&dummy…… (uint32_t)&Pit1ISR, ……} 外设处理函数在数组中的位置根据其中断编号决定。 以上介绍的是与MPC5604B处理器直接相关的代码,其他移植部分代码都有成熟的代码可以参考,这里不作介绍。
DMA搬入单元把数据搬运到Local Memory,Vector/Cube计算单元完成数据计算,并把计算结构写回Local Memory,DMA搬出单元把处理好的数据搬运回Global Memory SPMD编程模型介绍 Ascend C算子编程是SPMD的编程,将需要处理的数据拆分并行分布在多个计算核心上运行多个AI Core共享相同的指令代码,每个核上的运行实例唯一的区别是block...
<kernel_name>表示需要运行的算子。 <soc_version>表示算子运行的AI处理器型号。 <core_type>表示在AiCore上或者VectorCore上运行。 <run_mode>表示算子以cpu模式或npu模式运行。 1. CPU模式下执行如下命令(算子运行的AI处理器型号以Ascend 910为例):