accelerator专题

AWS 专题学习 P6 (CloudFront、Global Accelerator、Snow Family)

文章目录专题总览1. Amazon CloudFrontCloudFront – OriginsCloudFront 处于高水平CloudFront – S3 作为源CloudFront 与 S3 跨区域复制CloudFront – ALB or EC2 as originCloudFront 地理限制CloudFront - PricingCloudFront – Price Class

coherent性_使用Coherent Accelerator Processor Interface（CAPI）在IBM AIX上实现高性能

什么是CAPI？ IBM®POWER8®和更高版本的体系结构支持Coherent Accelerator处理器接口（CAPI），IBMPower®系统中的某些PCIe插槽可以使用该接口。可以将CAPI视为通过PCIe的特殊隧道协议，它使PCIe适配器看起来像专用的协处理器或加速器，可以读取/写入应用程序内存并生成页面错误。结果，以CAPI模式运行的适配器的主机接口既不需要将数据缓冲区作

Optimizing FPGA-based Accelerator Design for Deep Convolutional Neural Networks ，2015 论文阅读笔记

简述：这篇文章的贡献在于对CNN FPGA加速器的技术 (例如循环平铺和转换) 优化，同时进行了定量分析计算吞吐量和片内外I/0带宽和建模通过roof-line模型搜索加速器硬件参数设计空间中最优的方案，最后通过此建模方案设计了一个加速器，获得当时最优性能密度的CNN加速器。背景与动机回答Paper 背景和解决什么问题？背景卷积神经网络 (CNN) 已被广泛

谷歌Coral USB Accelerator最新安装使用指南

谷歌Coral USB加速器是一种USB设备，提供Edge TPU作为计算机的协处理器。当连接到Linux，Mac或Windows主机时，它可以加快机器学习模型的推理速度。你需要做的就是在连接USB Accelerator的计算机上下载Edge TPU运行时和TensorFlow Lite库。然后，使用示例应用程序执行图像分类。系统要求：具有以下操作系统之一的计算机：

The Accelerator Wall： Limits of Chip Specialization

The Accelerator Wall: Limits of Chip Specialization 摘要：加速器墙：芯片上可用晶体管数量的停滞将限制加速器的设计优化空间，导致专有化硬件回报的减少，最终将会遇到加速器墙论文工作：探讨了在未来加速器和定制化芯片的限制将会有哪些论文使用数千个芯片的数据表（datasheet）构建的模型工具，论文描述了当前加速器如何依赖于CMOS缩放（scal

Coral Accelerator 初探

Coral Accelerator 初探 Coral Accelerator 介绍环境配置Requirements安装 Edge TPU runtime安装TFlite 使用TensorFlow Lite API运行model Coral Accelerator 介绍 Coral Accelerator全名叫：Edge TPU Accelerator（边缘TPU加速器），是Goo

[RPI.CM4] Coral TPU Accelerator

官网链接：https://coral.ai/products/accelerator/ 1. Edge TPU runtime A. Add Debian package repository to system: echo "deb https://packages.cloud.google.com/apt coral-edgetpu-stable main" | sudo tee /

树莓派使用Google Edge TPU加速模型推理（Coral USB Accelerator）

树莓派使用Google Edge TPU加速模型推理（Coral USB Accelerator）第一部分树莓派网络环境配置略第二部分安装Edge TPU 库 2.1 安装Edge TPU runtime 增加Debian包仓库 echo "deb https://packages.cloud.google.com/apt coral-edgetpu-stable mai

北京峰会系列五|New File Accelerator and Recovery Feature in SPDK Vhost

今天给大家带来的是新的文件加速器和在线恢复功能在SPDK虚拟化上的应用，分享的内容有以下几点： 1）关于SPDK vhost-fs 方案的背景需求以及面向虚拟机使用的适配场景。 2）Container对存储的一些基本需求，以及SPDK在这方面的探索，并讲解了SPDK vhost-fs在kata container上潜在的应用价值。 3）SPDK vhost模块中对vhost-blk在线恢复功能的

Modeling Deep Learning Accelerator Enabled GPUs

Modeling Deep Learning Accelerator Enabled GPUs 发表在 ISPASS 2019 上。文章研究了 NVIDIA 的 Volta 和 Turing 架构中张量核的设计，并提出了 Volta 中张量核的架构模型。基于 GPGPU-Sim 实现该模型，并且支持 CUTLASS 运行。发现其性能与硬件非常吻合，与 Titan V GPU 相比，获得了99.6

Modeling Deep Learning Accelerator Enabled GPUs

Modeling Deep Learning Accelerator Enabled GPUs 发表在 ISPASS 2019 上。文章研究了 NVIDIA 的 Volta 和 Turing 架构中张量核的设计，并提出了 Volta 中张量核的架构模型。基于 GPGPU-Sim 实现该模型，并且支持 CUTLASS 运行。发现其性能与硬件非常吻合，与 Titan V GPU 相比，获得了99.6

Modeling Deep Learning Accelerator Enabled GPUs

Modeling Deep Learning Accelerator Enabled GPUs 发表在 ISPASS 2019 上。文章研究了 NVIDIA 的 Volta 和 Turing 架构中张量核的设计，并提出了 Volta 中张量核的架构模型。基于 GPGPU-Sim 实现该模型，并且支持 CUTLASS 运行。发现其性能与硬件非常吻合，与 Titan V GPU 相比，获得了99.6