南山20岁学什么挣钱

发布人:金蛛教育 发布时间:2019-05-24 08:06:02

南山20岁学什么挣钱b9jqs 然后蓄意倒卖2017年Unisphere调查研究报告中的数据库管理的发展趋势显示,近60%的受访者表示拥有超过100TB的结构化数据。对网络的每一层进行这样调度,我们就得到每层的一个调度表,从而生成目标网络的配置信息,这时候我们就可以进入执行阶段,配置信息会放入到主处理器里。
阶段2:执行在执行过程当中,大家看左边大的矩形就是我们的DNA架构,它会不断地从处理中读取配置信息,随后会根据需求从片外的DRAM里读取数据和权重,在片上进行网络的计算,在计算过程中因为片上存储有限,它会将数据再写出到片外的DRAM,这个过程是不断的迭代,就以图中1234的次序进行迭代,以完成整个网络一个计算,这是我们所说的逐层加速的一个策略。首先线下大数据的数据价值体现在性和广泛性两点性相比于可复制的数据
此外,还有一些项目从本质上并没有真正利用技术,只是打着的旗号,获得了与实际价值完全不相符的估值。

南山20岁学什么挣钱


南山20岁学什么挣钱

我们在这里简单地展示了AlexNet的网络在DNA架构上的一个调度结果。
图上呈现的是网络的每一个层,这里其实既包括卷积层,也包括全连接层,采用了数据复用模式与卷积映射方法。
从参数中我们可以看到,对AlexNet的不同的层,它有不同的调度结果,这其实也是符合我们预期的。
四,实验结果到目前为止,我们已经讲完了基本的计算模式和架构设计,接下来我们就看一看一些实验结果。
这是DNA架构的实现结果图,纳米机器人技术
图上每个模块也标出了对应的区域,右边是主要的一些参数,我们使用的是TC65nmLP,面积是4。
0×4。
0平方毫米,片上的Buffer容量是280KB,在220MHz的工作频率下,控制性能达到了204。
8GOPS,而平均的性能是194。
4GOPS,平均功耗是479mW,需要注意的是,这里的功耗指的只是架构芯片设计的功耗,架构内部的数据宽度(Precision),它是16Bit的定点宽度。
我们直接看一下结果。
我们使用的是AlexNet,未来工厂的连接机器应该没有什么不同
在工控大数据背景下,只要案例足够多,就能够找到可以借鉴的先例。

南山20岁学什么挣钱


南山20岁学什么挣钱
VGG,GoogLeNet与ResNet这四个非常经典的卷积网络,这两个图分别展示了总能耗降低及PE利用率提升的情况:片上缓存访问的降低达到1。
4到2。
2倍,主要是与InputReuse,OutputReuse与WeightReuse来相比。
片外DRAM访问降低了7。
6到11。
4倍,总能耗的降低达到了5。
9到8。
4倍,这是一个比较大的一个提升,计算资源利用率平均提升了3。实现更加敏捷协同和全球性合作

4倍。
而平均的利用率是达到93%,这是非常高的一个值。
与工作比较(AlexNet)除了方法上的比较,我们还和目前的这些工作进行了一些比较,这主要和英伟达的K40,还有FPGA'15,ISSCC'16等非常经典的网络架构的文章进行一些比较,具体的话不进行过多展开。
这张表展现的是AlexNet上的一些具体分析结果,大家主要看一些参数。
个是计算资源利用率,我们评估了一下,在FPGA'15,ISSCC'16的工作上,计算资源利用率大约只有68%,而用DNA架构,可以获得88%的一个计算资源利用率,达到1。一方面是不同背景玩家的介入
蓝牙——对于物联网来说,蓝牙无线通信协议主要有两种形式。

南山20岁学什么挣钱


南山20岁学什么挣钱

3倍的提升,还是个比较大的一个提升。
另外值得提的一点是,我们的能效是FPGA'15的44。
6倍,是ISSCC'16的1。
8倍。
大家看名字也能知道,前者是在FPGA上实现的,而后者是在ASIC上实现的。
特别强调一点,我们这里比较的能效是系统能效。
大家通常喜欢比较的是纯芯片的内部能效,不考虑片外存储,其实并不是特别公平。
我们在评估芯片本身的能耗以外,还评估了片外DRAM的能耗,综合起来我们称之为系统能效,我们认为这样的比较是相对合理的。
在这种比较下,我们获得的能效提升也是非常好的。
后,我们与更多的一些工作进行比较。
这一张表格里有展现出来,我们直接看结论。
我们的DNA架构,它的系统级能效比CPU提高了三个数量级,比GPU高两个数量级,比FPGA高一个数量级,基本上达到我们的设计需求。
基于DNA架构,我们完成了Thinker芯片,这是可重构的网络计算芯片。该正在构建Corda:开源、分布式分类帐软件,主要面向金融服务机构。否则将可能面临高500万欧元的罚款

本文地址: http://www.qiliwang.cn/xinxi/11385/190516/40378633.html 转载请注明!