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...
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...
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...
自动向量化:将循环中的操作转换为单指令多数据(SIMD)指令,以利用现代处理器的向量处理能力,同时处理多个数据元素。 自动向量化是一种编译器优化技术,旨在利用现代处理器的向量处理能力,以提高程序的性能。向量化主要关注将循环中的操作转换为单指令多数据(SIMD)指令,这些指令可以同时处理多个数据元素。这种优化方法在科学...
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...
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...
我们尝试的看下了Hilditch细化以及改进版本的Hilditch细化算法,发现其在某一个行的计算过程中,有着严重的前后依赖,非常不利于SIMD指令的并行化,这里我们优化了Opencv的两个算子。 一、原始方案 在上述的Opencv代码的链接中,以Zhang细化算法为例,其核心代码如下所示: ...
查阅资料可知,C906 有 32 个 128 位 向量寄存器,每个向量寄存器可储存四位浮点数,且提供了 intrinsic 来避免手工编写大量汇编指令,可以通过 vector 指令集使用向量乘和向量加来提高程序运行效率提高内存使用率最开始不理解为什么程序内存使用率这么低...IO 也可以同时解决猜想:是否能够以 半精度浮点数 的形...
我们尝试的看下了Hilditch细化以及改进版本的Hilditch细化算法,发现其在某一个行的计算过程中,有着严重的前后依赖,非常不利于SIMD指令的并行化,这里我们优化了Opencv的两个算子。 一、原始方案 在上述的Opencv代码的链接中,以Zhang细化算法为例,其核心代码如下所示: ...
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 计算单元完成数据计算，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。SPMD 编程模型 SPMD（Single-Program Multiple-Data）数据并行是典型的并行...