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電子發(fā)燒友網(wǎng)>可編程邏輯>FPGA/ASIC技術(shù)>HLS優(yōu)化設(shè)計(jì)中pipeline以及unroll指令:細(xì)粒度并行優(yōu)化的完美循環(huán)

HLS優(yōu)化設(shè)計(jì)中pipeline以及unroll指令:細(xì)粒度并行優(yōu)化的完美循環(huán)

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2022-09-01 15:47:53

軟件優(yōu)化指南

抵觸。 例如,循環(huán)展開是一種可以提高性能的優(yōu)化技術(shù),但這種優(yōu)化是以增加代碼大小為代價(jià)的。 優(yōu)化的第一步是決定要優(yōu)化什么。
2023-08-28 06:41:39

阻止任務(wù)級(jí)別并行性的常見(jiàn)情況

粒度并行優(yōu)化的任務(wù)級(jí)流水阻止任務(wù)級(jí)別并行性的常見(jiàn)情況
2021-03-09 06:58:42

高層次綜合工作的基本流程

之間沒(méi)有依賴,他們可以選擇在同一個(gè)Control Step里面并行執(zhí)行,或者在兩個(gè)ST里面順序執(zhí)行?! ∵@個(gè)過(guò)程調(diào)度的并行性由HLS編譯器,用戶指令共同作用影響著,比如編譯器會(huì)主動(dòng)發(fā)現(xiàn)可以并行優(yōu)化
2021-01-06 17:52:14

基于大規(guī)模序列比對(duì)軟件的并行優(yōu)化方案

基于基因電腦克隆軟件SiClone 和可變剪接分析軟件AltSplice 的并行優(yōu)化工作,提出一種基于大規(guī)模序列比對(duì)軟件的并行優(yōu)化方案。該方案對(duì)所要進(jìn)行比對(duì)分析的大規(guī)模序列庫(kù)按某種策
2009-03-29 09:43:4017

不可逆布雷頓制冷循環(huán)的性能優(yōu)化

不可逆布雷頓制冷循環(huán)的性能優(yōu)化: 基于不可逆布雷頓制冷循環(huán)模型,導(dǎo)出循環(huán)制冷率和性能系數(shù)之間優(yōu)化關(guān)系所應(yīng)滿足的方程,利用數(shù)值解,研究?jī)?nèi)不可逆性和傳熱不可逆性對(duì)優(yōu)化
2010-01-01 18:56:3816

面向大數(shù)據(jù)集的粗粒度并行聚類算法研究

一種面向大數(shù)據(jù)集的粗粒度并行聚類算法研究。
2016-01-15 15:08:2222

翼傘發(fā)電系統(tǒng)的GPU并行軌跡優(yōu)化_張利民

翼傘發(fā)電系統(tǒng)的GPU并行軌跡優(yōu)化_張利民
2017-01-08 12:03:280

HLS:lab3 采用了優(yōu)化設(shè)計(jì)解決方案

本實(shí)驗(yàn)練習(xí)使用的設(shè)計(jì)是實(shí)驗(yàn)1并對(duì)它進(jìn)行優(yōu)化。 步驟1:創(chuàng)建新項(xiàng)目 1.打開Vivado HLS 命令提示符 a.在windows系統(tǒng)中,采用Start>All Programs>Xilinx
2017-02-09 05:07:11411

基于執(zhí)行頻率的循環(huán)展開優(yōu)化方法_余小喜

基于執(zhí)行頻率的循環(huán)展開優(yōu)化方法_余小喜
2017-03-16 08:49:440

細(xì)粒度圖像分析技術(shù)詳解

有別于我們熟悉的圖像識(shí)別,細(xì)粒度圖像分析所屬類別和粒度更為精細(xì),本文將向讀者全面介紹這一領(lǐng)域的相關(guān)技術(shù)。 有別于通用圖像分析任務(wù),細(xì)粒度圖像分析的所屬類別和粒度更為精細(xì),它不僅能在更細(xì)分的類別
2017-09-30 11:27:350

嵌入式ARM多核處理器并行優(yōu)化探究

目前,嵌入式多核處理器已經(jīng)在嵌入式設(shè)備領(lǐng)域得到廣泛運(yùn)用,但嵌人式系統(tǒng)軟件開發(fā)技術(shù)還停留在傳統(tǒng)單核模式,并沒(méi)有充分發(fā)揮多核處理器的性能。程序并行優(yōu)化目前在PC平臺(tái)上有一定運(yùn)用,但在嵌入式平臺(tái)上還很
2017-10-16 10:01:551

DSP并行系統(tǒng)的并行粒子群優(yōu)化目標(biāo)跟蹤

DSP并行系統(tǒng)的并行粒子群優(yōu)化目標(biāo)跟蹤
2017-10-20 10:54:006

Nios定制指令的嵌入式系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)

Nios定制指令的嵌入式系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)
2017-10-25 11:45:035

目標(biāo)跟蹤算法的并行優(yōu)化

了一個(gè)可行的并行優(yōu)化方案。之后使用SCM算法驗(yàn)證了所提出的并行優(yōu)化方案。在四核CPU的環(huán)境下,并行后的SCM算法相比于未并行的算法取得了3.48倍的并行加速比,并且比原算法Matlab+C程序的運(yùn)行速度快了約30倍,這說(shuō)明了所提出的并行優(yōu)化
2017-11-24 10:41:320

一種細(xì)粒度的面向產(chǎn)品屬性的用戶情感模型

傳統(tǒng)情感模型在分析商品評(píng)論中的用戶情感時(shí)面臨兩個(gè)主要問(wèn)題:1)缺乏針對(duì)產(chǎn)品屬性的細(xì)粒度情感分析;2)自動(dòng)提取的產(chǎn)品屬性其數(shù)量須提前確定。針對(duì)上述問(wèn)題,提出了一種細(xì)粒度的面向產(chǎn)品屬性的用戶情感模型
2017-12-26 10:29:250

具有細(xì)粒度訪問(wèn)控制的密碼學(xué)的云存儲(chǔ)系統(tǒng)

針對(duì)目前公有云存儲(chǔ)系統(tǒng)中存在的數(shù)據(jù)機(jī)密性和系統(tǒng)性能問(wèn)題,提出了一個(gè)安全高效的方案,并將其應(yīng)用于基于密文策略屬性基加密( CP-ABE)的具有細(xì)粒度訪問(wèn)控制的密碼學(xué)的云存儲(chǔ)系統(tǒng)中。在這個(gè)方案中,原始
2017-12-27 15:28:260

基于Spark的并行蟻群優(yōu)化算法

為應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代中組合優(yōu)化問(wèn)題的求解,基于云計(jì)算框架Spark,借助其基于內(nèi)存、分布式的特定,提出一種并行蟻群優(yōu)化算法。其思路是通過(guò)將螞蟻構(gòu)造為彈性分布式數(shù)據(jù)集,由此給出相應(yīng)的一系列轉(zhuǎn)換算予,實(shí)現(xiàn)
2018-01-02 14:11:580

基于Modbus功能碼細(xì)粒度過(guò)濾算法的研究

針對(duì)防火墻粗粒度過(guò)濾Modbus/TCP導(dǎo)致工控系統(tǒng)存在安全威脅的問(wèn)題,研究基于Modbus功能碼的細(xì)粒度過(guò)濾算法?;贛odbus TCP功能碼的特征,對(duì)其功能碼字段進(jìn)行解析,實(shí)現(xiàn)基于白名單規(guī)則
2018-01-16 15:32:340

一種細(xì)粒度云存儲(chǔ)數(shù)據(jù)完整性檢測(cè)

服務(wù)中,為了使用戶能夠方便快捷知道其所存在云端服務(wù)器上數(shù)據(jù)的完整性,提出了一種細(xì)粒度云存儲(chǔ)數(shù)據(jù)完整性檢測(cè)方法。將文件分割成文件子塊繼而分割成基本塊,通過(guò)引入雙線性對(duì)和用戶隨機(jī)選擇待檢測(cè)數(shù)據(jù)塊能無(wú)限次檢測(cè)數(shù)據(jù)
2018-02-04 10:28:380

DSP的并行指令分析和冗余優(yōu)化算法

由于DSP復(fù)雜的指令集、特有的尋址模型,以及依賴關(guān)系或者數(shù)據(jù)非對(duì)齊等原因而導(dǎo)致向量化效率不高。為了解決此問(wèn)題,在基于Open64的超字并行(SLP)自動(dòng)向量化編譯系統(tǒng)后端,對(duì)SLP自動(dòng)向量化中的指令分析和冗余優(yōu)化算法進(jìn)行了添加和改進(jìn),生成更加高效的向量
2018-02-24 15:17:590

基于ABS細(xì)粒度隱私隔絕的身份追溯研究

面臨互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器端證書存儲(chǔ)和身份認(rèn)證任務(wù)成爆炸增加的嚴(yán)峻形勢(shì),細(xì)粒度隱私隔絕能身份追溯工作急需適用的方法。本文基于多屬性基簽名技術(shù),將身份驗(yàn)證與管理建立在多屬性認(rèn)證的基礎(chǔ)之上,排除身份唯一性標(biāo)識(shí)符
2018-02-24 15:50:020

FPGA并行編程:基于HLS技術(shù)優(yōu)化硬件設(shè)計(jì)

作為集成電路設(shè)計(jì)領(lǐng)域現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列 (FPGA) 技術(shù)的創(chuàng)造者之一,賽靈思一直積極推廣高層次綜合 (HLS) 技術(shù),通過(guò)這種能夠解讀所需行為的自動(dòng)化設(shè)計(jì)流程打造出可實(shí)現(xiàn)此類行為的硬件。賽靈思剛剛推出了一本專著,清晰介紹了如何使用 HLS 技術(shù)來(lái)創(chuàng)建優(yōu)化的硬件設(shè)計(jì)。
2018-11-10 11:01:052750

使用深度模型遷移進(jìn)行細(xì)粒度圖像分類的方法說(shuō)明

針對(duì)細(xì)粒度圖像分類方法中存在模型復(fù)雜度較高、難以利用較深模型等問(wèn)題,提出深度模型遷移( DMT)分類方法。首先,在粗粒度圖像數(shù)據(jù)集上進(jìn)行深度模型預(yù)訓(xùn)練;然后,使用細(xì)粒度圖像數(shù)據(jù)集對(duì)預(yù)訓(xùn)練模型
2019-01-18 17:01:505

for 循環(huán)并行執(zhí)行的可能性

我們將繼續(xù)介紹 Vivado HLS 所支持的 “for循環(huán)” 的優(yōu)化方法。在默認(rèn)情況下,Vivado HLS 并不會(huì)對(duì)順序執(zhí)行的 for 循環(huán)優(yōu)化并行執(zhí)行,LOOP_MERGE 約束提供了這樣一種可能:for 循環(huán)并行執(zhí)行。本講結(jié)合案例介紹了循環(huán)合并的三個(gè)主要規(guī)則。
2019-08-01 16:59:212567

FGIA 中的主要問(wèn)題和挑戰(zhàn)

本文對(duì)基于深度學(xué)習(xí)的細(xì)粒度圖像分析進(jìn)行了綜述,從細(xì)粒度圖像識(shí)別、檢索和生成三個(gè)方向展開論述。
2019-07-23 16:04:413009

細(xì)粒度圖像分析任務(wù)在發(fā)展過(guò)程中面臨著獨(dú)特的挑戰(zhàn)

細(xì)粒度圖像分析所面臨的任務(wù)是分析和處理某個(gè)類別目標(biāo)下的一系列子類別的問(wèn)題,例如狗的類別下包含了各種不同外形、顏色、身材的狗。這一任務(wù)最大的挑戰(zhàn)在于子類間的差異很小,而在同一類別中的對(duì)象卻因?yàn)樽藨B(tài)、大小或者位置呈現(xiàn)出較大的差別。
2019-08-02 14:29:004443

如何正確使用MDK-ARM優(yōu)化功能, 以及優(yōu)化之后帶來(lái)的影響

如何正確使用MDK-ARM優(yōu)化功能,以及優(yōu)化之后帶來(lái)的影響
2020-02-28 15:17:528021

HLS優(yōu)化設(shè)計(jì)的最關(guān)鍵指令

Unroll 指令在 for 循環(huán)的代碼區(qū)域進(jìn)行優(yōu)化,這個(gè)指令不包含流水線執(zhí)行的概念,單純地將循環(huán)體展開使用更多地硬件資源實(shí)現(xiàn),保證并行循環(huán)體在調(diào)度地過(guò)程中是彼此獨(dú)立的。
2021-01-14 09:41:312343

關(guān)于pipeline 以及 unroll 指令的介紹

HLS 優(yōu)化設(shè)計(jì)的最關(guān)鍵指令有兩個(gè):一個(gè)是流水線 (pipeline) 指令,一個(gè)是數(shù)據(jù)流(dataflow) 指令。正確地使用好這兩個(gè)指令能夠增強(qiáng)算法地并行性,提升吞吐量,降低延遲但是需要遵循一定的代碼風(fēng)格。
2022-02-09 09:53:291906

Unroll & Pipeline | 細(xì)粒度并行優(yōu)化完美循環(huán)

HLS 優(yōu)化設(shè)計(jì)的最關(guān)鍵指令有兩個(gè):一個(gè)是流水線 (pipeline) 指令,一個(gè)是數(shù)據(jù)流(dataflow) 指令。正確地使用好這兩個(gè)指令能夠增強(qiáng)算法地并行性,提升吞吐量,降低延遲但是需要遵循一定的代碼風(fēng)格。
2021-02-01 06:28:147

Dataflow | 粗粒度并行優(yōu)化的任務(wù)級(jí)流水

在本文中,我們將重點(diǎn)放在如何能夠在不需要特殊的庫(kù)或類的情況下修改代碼風(fēng)格以實(shí)現(xiàn)C代碼實(shí)現(xiàn)并行性。Xilinx HLS 編譯器的顯著特征是能夠?qū)⑷蝿?wù)級(jí)別的并行性和流水線與可尋址的存儲(chǔ)器 PIPO或 FIFO相結(jié)合。
2021-03-02 06:19:0612

紹華為云在細(xì)粒度情感分析方面的實(shí)踐

推薦、產(chǎn)品輔助決策、公司政府的輿情監(jiān)測(cè)、服務(wù)評(píng)價(jià)等等。本文主要介紹情感分析的概念、應(yīng)用、任務(wù)和方法,進(jìn)一步會(huì)介紹華為云在細(xì)粒度情感分析方面的實(shí)踐,包括屬性級(jí)情感分析和觀點(diǎn)四元組分析。 主要內(nèi)容包括: 文本情
2021-03-08 10:40:151589

一種利用GPU并行計(jì)算提升雜波生成實(shí)時(shí)性的方法

性的方法。在計(jì)算統(tǒng)一設(shè)備架構(gòu)(CUDA)下,對(duì)相關(guān)相干K分布雜波算法進(jìn)行多任務(wù)串-并行分析,采用 CUBLAS庫(kù)對(duì)細(xì)粒度卷積計(jì)算進(jìn)行優(yōu)化,利用 Openmp+CUDA多任務(wù)調(diào)度機(jī)制改進(jìn)粗粒度任務(wù)并行計(jì)算,以提高CPU-GPU利用率并減少數(shù)據(jù)等待時(shí)間。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明
2021-03-17 09:57:1212

結(jié)合非局部和多區(qū)域注意力機(jī)制的細(xì)粒度識(shí)別方法

細(xì)粒度圖像識(shí)別的目標(biāo)是對(duì)細(xì)粒度級(jí)別的物體子類進(jìn)行分類,由于不同子類間的差異非常細(xì)微,使得細(xì)粒度圖像識(shí)別具有非常大的挑戰(zhàn)性。目前細(xì)粒度圖像識(shí)別算法的難度在于如何定位細(xì)粒度目標(biāo)中具有分辨性的部位以及
2021-04-20 11:25:073

基于文本的細(xì)粒度美妝圖譜視覺(jué)推理問(wèn)題

文中研究了化妝領(lǐng)域中基于文本的細(xì)粒度視覺(jué)推理問(wèn)題,具體探究了一個(gè)新穎的多模態(tài)任務(wù),即根據(jù)有序的化妝步驟描述,對(duì)化妝過(guò)程中打亂順序的人臉圖片進(jìn)行排序。針對(duì)這個(gè)新穎的任務(wù),通過(guò)數(shù)據(jù)的處理和分析
2021-04-23 14:15:431

基于BiLSTM-CRF的細(xì)粒度知識(shí)圖譜問(wèn)答模型

基于知識(shí)圖譜的問(wèn)答中問(wèn)句侯選主實(shí)體篩選步驟繁瑣,且現(xiàn)有多數(shù)模型忽略了問(wèn)句與關(guān)系的細(xì)粒度相關(guān)性。針對(duì)該問(wèn)題,構(gòu)建基于 BILSTM-CRF的細(xì)粒度知識(shí)圖譜問(wèn)答模型,其中包括實(shí)體識(shí)別和關(guān)系預(yù)測(cè)2個(gè)部分
2021-06-03 11:25:034

船舶三維聲彈性應(yīng)用軟件的多級(jí)并行優(yōu)化

,完成了三維聲彈性應(yīng)用軟件(THAcoustic)的多級(jí)并行優(yōu)化。優(yōu)化技術(shù)包括循環(huán)分裂、循環(huán)合并、直接內(nèi)存存?。―MA)、通信和計(jì)算的相互隱藏、基于神威太湖之光的向量化(SⅠD)等方法。測(cè)試結(jié)果表明:三維聲彈性多級(jí)異構(gòu)并行
2021-06-04 16:00:342

機(jī)器翻譯中細(xì)粒度領(lǐng)域自適應(yīng)的數(shù)據(jù)集和基準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)

細(xì)粒度領(lǐng)域自適應(yīng)問(wèn)題是一個(gè)重要的實(shí)際應(yīng)用問(wèn)題。當(dāng)研發(fā)人員需要為某個(gè)特定主題提供翻譯服務(wù)(比如為某個(gè)主題的會(huì)議提供翻譯)時(shí),往往需要在特定的細(xì)粒度領(lǐng)域上取得更好的翻譯性能。
2022-04-26 10:08:30967

通過(guò)對(duì)比學(xué)習(xí)的角度來(lái)解決細(xì)粒度分類的特征質(zhì)量問(wèn)題

細(xì)粒度分類任務(wù)與常規(guī)的分類問(wèn)題不同,它希望分類器能夠看到不同類別之間的細(xì)微差異。當(dāng)前流行的細(xì)粒度方法通常從兩個(gè)方面設(shè)計(jì)以洞察到更加細(xì)微的特征:“更有區(qū)分度的表征學(xué)習(xí)”與“定位特征顯著的部分”。然而,學(xué)習(xí)更有區(qū)分度的圖像表征本身
2022-05-13 16:54:061772

利用axi_master接口指令端的幾個(gè)靜態(tài)參數(shù)的優(yōu)化技巧

本文給大家提供利用axi_master接口指令端的幾個(gè)靜態(tài)參數(shù)的優(yōu)化技巧,從擴(kuò)展總線接口數(shù)量,擴(kuò)展總線位寬,循環(huán)展開等角度入手。最核心的優(yōu)化思想就是以資源面積換取高帶寬的以便并行計(jì)算。
2022-07-01 09:39:141015

Leptos利用細(xì)粒度的響應(yīng)式來(lái)構(gòu)建聲明性用戶界面

Leptos 是一個(gè)全棧、同構(gòu)的 Rust Web 框架,利用細(xì)粒度的響應(yīng)式來(lái)構(gòu)建聲明性用戶界面。
2022-10-17 09:58:57824

細(xì)粒度圖像識(shí)別深度學(xué)習(xí)開源工具庫(kù)Hawkeye解析

  Hawkeye 是一個(gè)基于 PyTorch 的細(xì)粒度圖像識(shí)別深度學(xué)習(xí)工具庫(kù),專為相關(guān)領(lǐng)域研究人員和工程師設(shè)計(jì)。目前,Hawkeye 包含多種代表性范式的細(xì)粒度識(shí)別方法,包括 “基于深度濾波器”、“基于注意力機(jī)制”、“基于高階特征交互”、“基于特殊損失函數(shù)”、“基于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)” 以及其他方法。
2022-11-06 20:26:40691

HLS for循環(huán)優(yōu)化

后面的計(jì)算都是三個(gè)時(shí)鐘周期計(jì)算出一個(gè)值,因此對(duì)一次循環(huán)來(lái)說(shuō),Loop Iteration Latency為3,Loop Iteration Interval也是3,Loop Latency
2023-05-05 15:48:16438

Vitis HLS:使用任務(wù)級(jí)并行性的高性能設(shè)計(jì)

電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《Vitis HLS:使用任務(wù)級(jí)并行性的高性能設(shè)計(jì).pdf》資料免費(fèi)下載
2023-09-13 17:21:040

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