✍🏻记录学习过程中的输出，坚持每天学习一点点~ ❤️希望能给大家提供帮助~欢迎点赞👍🏻+收藏⭐+评论✍🏻+指点🙏 中央处理单元CPU 中央处理器（CPU，central processing unit）作为计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元。CPU 自产生以来，在逻辑结构、运行效率以及功能外延上取得了巨大发展。 CPU的功能 CPU的主要功能有四个，

本文翻译自https://jas-hacks.blogspot.com/2024/02/rk3588-reverse-engineering-rknn.html RK3588 NPU 的内部操作和功能主要隐藏在名为RKNPU2的闭源 SDK 中。由于对大型语言模型 (LLM) 的兴趣以及对transform模型最佳矩阵乘法的追求，想了解 RKNPU SDK 新引入的矩阵乘法 API (rknn_m

https://baike.baidu.com/item/CUDA/1186262?fr=aladdin   CUDA是Nvidia开发的一种并行计算平台和编程模型，用于在其自己的GPU（图形处理单元）上进行常规计算。 CUDA使开发人员能够利用GPU的能力来实现计算的可并行化部分，从而加快计算密集型应用程序的速度。 https://blog.csdn.net/cxu0262/article

第三章 图形处理单元 从历史上来看，图形学的加速发展是与处理三角形重叠的像素扫描线上进行颜色插值，然后显示这些值开始的，其中包括访问能够让纹理应用到物体表面的图像数据的能力，其中还添加了用于插值和测试z深度的硬件，由于它们的频繁使用，因此将此类过程用于专用硬件以提高性能。连续几代硬件中添加了渲染管线的更多部分，以及每个部分的更多功能。专用图形硬件相对于CPU的唯一计算优势是速度，但速度至关重要。

文章目录 GPGPU计算管线一、引言二、GPGPU计算模型2.1 数据并行性2.2 计算密集型 三、GPGPU计算管线3.1 管线（Pipeline）概述3.2 计算管线结构输入阶段执行阶段输出阶段 3.3 计算管线优化内存优化计算优化 四、代码示例五、结论 GPGPU计算管线 一、引言 通用图形处理单元（General Purpose computation on Gra

E01 中央处理单元 计算机系统硬件基本组成中央处理单元组成功能 多核 CPU 计算机系统硬件基本组成 计算机系统由硬件和软件组成，基本硬件系统由 运算器、控制器、存储器、输入设备 和 输出设备 5大部件组成； 中央处理单元： 运算器、控制器等部件集成在一起统称为中央处理单元（Central Processing Unit，CPU）；CPU是硬件系统的核心，用于数据的加

图形处理单元The Graphics Processing Unit 硬件图形加速一开始用于管线的尾端，用于执行三角形扫描线的光栅化，然后慢慢扩展到更高层的应用程序阶段。专用硬件相对于软件的优势仅仅是速度，但速度至关重要。 NVIDIA创造了GPU这一术语，以此区别GeForce256与之前只有光栅化功能的芯片，这是一个分界线。从此，GPU从可配置的复杂固定功能的管线逐渐演变为高度可编程的“白

Verticle介绍 Verticle是Vert.x的基本处理单元，Vert.x应用程序中存在着处理各种事件的处理单元，比如负责HTTP API响应请求的处理单元、负责数据库存取的处理单元、负责向第三方发送请求的处理单元。Verticle就是对这些功能单元的封装，Verticle可被部署，有自己的生命周期，Verticle是Vert.x中构建异步事件处理程序及相关业务逻辑的基础。 Vertic