为了除去底板外设带来的功耗,我们采用MDK3308_Prog烧写底板来进行核心板功耗测试,该烧写底板通过microUSB供电,并且这个烧写底板上仅有MIC和音频输出电路,其它都是一些按键和LED,几乎没有产生功耗的底板电路。 为了避免USB通讯带来的功耗,我们将MDK3308_Prog烧写板飞线供电,万用表直接串在电源入口。观察发现启动
2.1 方便易用:Python具有简单明确的语法和丰富的开发库,可以快速搭建和调试复杂的AI模型。 2.2 生态系统丰富:Python拥有强大的AI开发生态系统,包括NumPy、Pandas、Matplotlib等常用的数据处理和可视化库,以及TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。 2.3 跨平台支持:Python可以在多个操作系统上运行,方便跨平台开发和部署。 2.4 ...
这意味着，我们可以在编译器上大做文章。这就是为什么 PyTorch 和 TensorFlow 这类的项目都有编译器（TorchScript/TorchDynamo/AOT Autograd/PrimTorch/TorchInductor/Glow、XLA 等）。编译模型可以加快训练和推理的速度。因此，这篇文章其实是为了通过一个很小的例子，一探大型项目的真实面貌。在本文中，我们来尝试将...
# 调整输入尺寸img=cv2.resize(original_image,(320,320))# 将图像缩放至320x320results=model(img)# 进行推理 1. 2. 3. 实际应用中的速度测试 在优化过程中,可以使用 Python 的time库进行速度测试,监测不同优化策略的效果。 示例代码:测量推理速度 importtime# 单张图片推理时间测试start_time=time.time()re...
专为AI而来的新语言Mojo，推理LLaMA2性能比Python提升250倍！比C语言也要快上20%。上周五才开放下载，Mojo这么快就自证实力了。要知道，之前官方号称Mojo可以比Python快6.8万倍。而且作者表示，其实还有进一步提升的空间。这也展示了通过Mojo进行硬件优化的潜力。OpenAI创始成员Karpathy已经赶来围观了。目前，LLaMA....
具体来说,他们采用了大约10个用 Python 编写的常用基因组学应用程序,并使用 Codon 编译它们,实现了比原始手工优化实现快5到10倍的速度。 除了基因组学,他们还探索了定量金融的应用,定量金融同样也需要也处理大数据集,并大量使用 Python,效果也非常显著。
py-spy是一个sampling based profiler, 它的profiling的对象是Python及C/C++ 拓展的调用栈。py-spy的overhead中等,对运行的程序速度影响不算太大。且本身支持直接输出speedscope和flamegraph格式的结果。 repo:https://github.com/benfred/py-spy 可以直接使用pip进行安装: ...
Cython是一种Python的超集,它可以将Python代码编译成C扩展模块,以获得接近C语言的速度。开发者可以在Cython代码中使用Python语法的同时,加入类型注解以提升性能。Cython简化了编写C扩展的过程,支持直接调用C/C++库,并且自动处理大部分内存管理。 3.2.2 ctypes库的动态加载与调用 ctypes库是Python标准库的一部分,它允许Py...
专为AI而来的新语言Mojo,推理LLaMA2性能比Python提升250倍! 比C语言也要快上20%。 上周五才开放下载,Mojo这么快就自证实力了。 要知道,之前官方号称Mojo可以比Python快6.8万倍。 而且作者表示,其实还有进一步提升的空间。 这也展示了通过Mojo进行硬件优化的潜力。
专为AI而来的新语言Mojo,推理LLaMA2性能比Python提升250倍! 比C语言也要快上20%。 上周五才开放下载,Mojo这么快就自证实力了。 要知道,之前官方号称Mojo可以比Python快6.8万倍。 而且作者表示,其实还有进一步提升的空间。 这也展示了通过Mojo进行硬件优化的潜力。 OpenAI创始成员Karpathy已经赶来围观了。 目前,LLa...