游客z4g35ig5wxm46_个人页

2024年12月

• 12.14 23:59:06
  发表了文章 2024-12-14 23:59:06

  12【AI系统】NPU 基础

  近年来，AI技术的迅猛发展催生了专用处理器如NPU和TPU的诞生。这些处理器专为加速深度学习和机器学习任务设计，相比传统CPU和GPU，展现出更高的效率和性能。本文将介绍AI芯片的基本概念、技术路线、部署方式及应用场景，涵盖训练和推理芯片的特性及其在AI计算中心、自动驾驶、安防和IoT领域的应用。

  
• 12.14 23:57:56
  发表了文章 2024-12-14 23:57:56

  11转载【AI系统】GPU 基础

  GPU（图形处理器）是计算机系统中负责处理图形和图像任务的核心组件，从最初的简单图形处理功能发展到如今的高性能计算和深度学习加速器，经历了多次技术突破。本文将探讨 GPU 与 CPU 的区别、AI 发展中的重要作用，以及在游戏、消费电子、云端 AI 服务器、自动驾驶、边缘计算、智慧安防、加密货币和医疗影像设备等领域的广泛应用。

  
• 12.14 23:56:51
  发表了文章 2024-12-14 23:56:51

  10转载【AI系统】CPU 计算时延

  本文详细探讨了CPU计算时延的组成和影响因素，包括指令提取、解码、执行、存储器访问和写回时延。文章还分析了内存、带宽与时延的关系，以及如何通过提高时钟频率、优化流水线设计、增加缓存容量、使用高效的并行算法和提升内存子系统性能来优化计算时延。通过具体示例，文章展示了内存时延对计算速度的显著影响。
• 12.14 23:55:29
  发表了文章 2024-12-14 23:55:29

  9转载【AI系统】CPU 计算本质

  本文深入探讨了 CPU 的计算性能，分析了算力敏感度和不同技术趋势对 CPU 性能的影响。通过数据和实例，详细解释了 CPU 算力的计算方法、算力与数据加载的平衡点，以及如何通过算力敏感度分析来识别和优化计算系统中的性能瓶颈。文章还观察了服务器、GPU 和超级计算机等不同计算平台的性能发展趋势，揭示了这些平台如何影响我们对 CPU 性能的理解和期望。

  
• 12.14 23:31:05
  发表了文章 2024-12-14 23:31:05

  8【AI系统】CPU 指令集架构

  本文介绍了计算机指令集架构（ISA）的基本概念，重点探讨了CISC（复杂指令集计算机）和RISC（精简指令集计算机）两种主要架构的优缺点及应用场景。CISC架构通过复杂的指令集简化编程，但性能受限；RISC架构通过简化指令集提高执行效率，适用于高性能和低功耗场景。文章还介绍了ISA的历史发展、常见指令集架构（如x86、ARM、MIPS、RISC-V）的特点及应用领域，以及CPU的并行处理架构（SISD、SIMD、MISD、MIMD、SIMT）和在服务器、PC、嵌入式领域的具体应用。

  
• 12.14 23:28:37
  发表了文章 2024-12-14 23:28:37

  6.转载【AI系统】计算之比特位宽

  本文介绍了深度学习模型的量化操作，重点讨论了比特位宽的概念及其在计算机科学中的应用。文章详细解释了整数和浮点数的表示方法，包括二进制补码和 IEEE 754 标准。此外，还探讨了 AI 模型中常用的 8bit、16bit 和 32bit 数据类型，特别是 FP8 的最新进展及其在大模型训练中的应用。通过降低比特位宽，可以显著提高计算性能和能效，同时减少硬件成本。

  
• 12.14 23:27:59
  发表了文章 2024-12-14 23:27:59

  7转载【AI系统】CPU 基础

  本文介绍了 CPU（中央处理器）的基础知识和发展历程。从 1946 年的 ENIAC 到现代的多核处理器，CPU 经历了从弱小到强大的演变。文章详细回顾了 CPU 的发展史，包括冯·诺依曼架构的提出、Intel 和 AMD 的竞争，以及 CPU 的基本构成，如算术逻辑单元（ALU）、存储单元（MU）和控制单元（CU）。最后，文章解释了 CPU 的工作流程，包括取指、解码、执行和写回四个阶段。

  
• 12.14 23:26:08
  发表了文章 2024-12-14 23:26:08

  5.转载【AI系统】核心计算之矩阵乘

  本文详细介绍了矩阵乘运算在AI芯片中的具体过程及其优化方法。首先，文章阐述了卷积层如何通过Im2Col转换为矩阵乘操作，接着讨论了矩阵乘分块Tiling技术，通过多级内存层级设计实现数据复用，提高算力利用率。最后，文章总结了常见的矩阵乘法优化算法，包括循环优化、分块矩阵乘法、SIMD指令优化、多线程并行化和算法改进等，旨在减少指令开销，提高计算效率。

  
• 12.14 23:25:03
  发表了文章 2024-12-14 23:25:03

  4.转载【AI系统】关键设计指标

  本文介绍了 AI 芯片设计的关键指标和计算性能仿真方法。首先，通过计算单位 OPS、MACs 和 FLOPs 解释了 AI 芯片的核心性能指标，如精度、吞吐量、时延、能耗和系统价格。接着，详细探讨了 AI 芯片设计的关键点，包括减少 MACs 和优化 PE（处理单元）。最后，通过 Roofline 模型展示了如何评估 AI 模型在特定硬件平台上的性能，帮助开发者识别性能瓶颈并进行优化。

  
• 12.14 23:22:52
  发表了文章 2024-12-14 23:22:52

  3.转载【AI系统】AI轻量化与并行策略

  本文探讨了AI计算模式对AI芯片设计的重要性，重点介绍了轻量化网络模型和大模型分布式并行两个主题。轻量化网络模型通过减少参数量和计算量，适应移动和嵌入式设备的需求；大模型分布式并行则通过数据并行和模型并行技术，解决大模型在算力和内存上的挑战。文章还讨论了这些技术在AI芯片设计中的应用和优化方向。

  
• 12.14 23:19:23
  发表了文章 2024-12-14 23:19:23

  2：转载【AI系统】模型演进与经典架构

  本文深入探讨了AI计算模式对AI芯片设计和优化的重要性。通过分析经典模型结构、模型量化与压缩等关键技术，文章揭示了当前AI算法的发展现状，并提出了针对AI芯片设计的思考方向，包括支持不同精度计算单元、优化稀疏结构计算和提供专门的量化压缩硬件电路等。这些思考为未来AI芯片的高效设计提供了有价值的参考。

  
• 12.14 23:16:25
  发表了文章 2024-12-14 23:16:25

  1：转载【AI系统】AI芯片驱动智能革命

  本文介绍了 AI 芯片在 AI 系统中的重要地位及其分类。AI 芯片是物理存在的实体，是所有 AI 系统的基础。文章详细解析了 CPU、GPU、FPGA 和 ASIC 四种主流 AI 芯片的特点和应用场景，并探讨了后摩尔定律时代计算机芯片架构的发展趋势。通过分析典型 AI 模型的设计演进，帮助读者理解 AI 算法与芯片设计的关系，为全面认识 AI 系统提供参考。

  
• 12.14 23:11:39
  发表了文章 2024-12-14 23:11:39

  6.转载【AI系统】AI 系统与程序代码关系

  本文介绍了 AI 算法开发中的系统问题，通过 PyTorch 实现 LeNet5 神经网络模型为例，详细讲解了神经网络的前向传播、反向传播和训练流程。文章还探讨了算子的实现原理，包括卷积层的具体计算过程，并分析了 AI 系统在硬件加速、内存管理和运行时调度等方面面临的挑战。最后，文章解释了 AI 框架（如 PyTorch）在提高开发效率和抽象底层细节方面的重要作用。

  
• 12.12 18:08:10
  发表了文章 2024-12-12 18:08:10

  7.转载：【AI系统】大模型的到来

  大模型的发展推动了AI系统与AI基础设施的革新。文章介绍了大模型从萌芽到爆发的过程，探讨了大模型对AI系统的影响，分析了AI系统与AI基础设施的区别，并详细讨论了数据准备、模型训练、部署及应用整合等环节的技术挑战与进展。强调了在大模型时代，AI系统的优化对于提升模型性能、降低成本的关键作用。

  
• 12.12 18:03:46
  发表了文章 2024-12-12 18:03:46

  5.转载：【AI系统】AI系统架构的组成

  AI系统由训练与推理框架、编译与计算架构、硬件与体系结构三大部分构成，涵盖网络模型构建、模型算法实现、计算图构建、自动求导、中间表达构建、工具链、生命周期管理等关键领域。这些组件共同作用，支持AI模型的开发、优化、部署与执行，推动AI技术在各行业的广泛应用。

  
• 12.12 18:00:27
  发表了文章 2024-12-12 18:00:27

  4.转载：【AI系统】AI系统概述与设计目标

  本文全面介绍了AI系统全栈架构，涵盖设计目标、组成和生态，强调系统性能、用户体验及稳定性，探讨了AI系统在开源社区的作用。文章还深入解析了AI系统的基本概念、详细定义及其设计目标，旨在为读者构建AI系统的完整知识体系。

  
• 12.12 17:59:00
  发表了文章 2024-12-12 17:59:00

  3.转载：【AI系统】AI 发展驱动力

  AI起源于20世纪50年代，经历多次起伏。2016年AlphaGo战胜世界围棋冠军，重新点燃公众对AI的热情。实际上，AI技术在此之前已在互联网公司广泛应用，如搜索引擎、图片检索和广告推荐等。AI包括机器学习、深度学习和神经网络，其中深度学习因突破性进展成为AI的核心技术。AI系统设计涉及模型输入输出确定、模型设计与开发、训练过程（包括前向传播、反向传播和梯度更新）和推理过程。AI算法的进步、大规模数据和算力提升是推动AI发展的三大关键因素。

  
• 12.12 17:57:25
  发表了文章 2024-12-12 17:57:25

  2.转载：【AI系统】AI 基本理论奠定

  AI的核心理论——神经网络，在经历多个发展阶段后逐渐成熟。从1943年McCulloch和Pitts提出神经网络计算模型，到1957年Rosenblatt发明感知机，再到1986年LeCun提出卷积神经网络，以及2006年Hinton等人推动深度学习兴起，直至2012年AlexNet在ImageNet竞赛中的突破，AI技术不断进步。近年来，大模型如BERT、GPT-3等的出现，开启了AI的新篇章，展现出强大的语言理解和生成能力，同时也带来了数据、计算资源及伦理等方面的挑战。

  
• 12.11 23:25:12
  发表了文章 2024-12-11 23:25:12

  1.转载：【AI系统】AI的领域、场景与行业应用

  本文概述了AI的历史、现状及发展趋势，重点介绍了AI系统设计的基本原理，以及AI在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域的应用。随着技术进步，AI正逐步渗透至金融、医疗、教育和互联网等行业，推动产业升级与变革。文中还强调了AI基础设施的重要性，鼓励读者深入学习AI技术，参与相关社区活动，共同探索AI的未来。