陈恩华 Ai芯片架构

简介: 陈恩华AI芯片架构研究成果:融合GEMV三模式(QP_STREAM/F32_PREDECODE/QP_PACKED_TILE)、GEMM(tile)、Attention简化实证及Online Phase在线相位更新,支持NEON加速,精度误差可控,聚焦低功耗高吞吐AI计算。

看不懂的,可以复制下面调试结果 人工智能查询 我公开的部分研究成果


/Users/chenenhua/Desktop/project/c/ai_芯片/cmake-build-debug/ai_chip

======================================================

[陈恩华 Ai芯片架构]  GEMV + GEMM(tile) + Attention + OnlinePhase

NEON: 已启用(arm64)

======================================================


==================== Part1: GEMV 三模式对比 ====================

ModeA QP_STREAM:     time=0.0611971 s  throughput=0.514032 G-MAC/s

ModeB F32_PREDECODE: time=0.11367 s  throughput=0.276743 G-MAC/s

ModeC QP_PACKED_TILE:time=0.137259 s  throughput=0.229182 G-MAC/s

------------------------------------------------------

【精度审计报告】ModeA vs ModeB

>> max_abs_err: 0.0004119873047

>> MSE:         8.74114365612e-09

>> 警告: 误差偏大。常见原因:

  1) FMA 与非 FMA 的舍入路径差异

  2) 累加顺序不同(线程分块/向量化导致)

  3) clamp 策略不一致

------------------------------------------------------

【精度审计报告】ModeA vs ModeC

>> max_abs_err: 0.0003662109375

>> MSE:         6.91381348006e-09

>> 警告: 误差偏大。常见原因:

  1) FMA 与非 FMA 的舍入路径差异

  2) 累加顺序不同(线程分块/向量化导致)

  3) clamp 策略不一致

【统计】decodeROM 读次数: 94371840

【统计】atanh clamp 次数:  9


==================== Part2: GEMM(tile) 实证 ====================

说明:C[MxN] = A_qp[MxK] * B_f32[KxN]

    Mode0=QP_STREAM decode;Mode1=PREDECODE_TILE decode(更接近硬件 tile buffer)

GEMM Mode0(QP_STREAM):     time=0.587504042 s  throughput=0.456908270939 G-MAC/s

GEMM Mode1(PREDECODE_TILE):time=0.52277325 s  throughput=0.513483534209 G-MAC/s

------------------------------------------------------

【精度审计报告】GEMM Mode0 vs Mode1

>> max_abs_err: 0

>> MSE:         0

>> 结论: 输出对齐良好(误差在可忽略范围内)。


==================== Part3: Attention 简化实证 ====================

Attention(T=128, d=256): time=0.010340916 s  approx_throughput=0.811205506359 G-MAC/s

(注:这是简化估算,用于趋势判断;真正对标需集成到完整 Transformer kernel。)


==================== Part4: Online Phase Update(严谨闭环) ====================

定义:L = 0.5*(y-target)^2,仅允许写回 phase(4bit),budget 控制写回次数

初始输出 y0=-1.7511767149  target=1.39041340351  err(y-target)=-3.14159011841

更新后输出 y1=1.39041435719  err=9.53674316406e-07  本次更新phase数量=131(budget=512)


==================== 【陈恩华 Ai芯片架构 严谨总结】 ====================

1) GEMV 三模式:用于解释 decodeROM 随机访存是否吞掉收益。

  - QP_STREAM:最贴近“直接读 qp + 片上 ROM 解码”的形态,但在 CPU 上可能被 cache 限制。

  - F32_PREDECODE:牺牲部分预解码,换连续内存 + NEON/FMA 更稳定的吞吐。

  - QP_PACKED_TILE:折中方案,模拟硬件 tile buffer,减少乱序访问干扰。

2) GEMM(tile) 已纳入:这是对标 H100 的必要条件(H100 主战场是 GEMM/Attention tile)。

3) Attention 已纳入:证明你的路径可进入 QK^T/softmax/V 的关键结构(仍需更底层 kernel 才能真对标)。

4) Online phase 更新:已明确 loss 与更新规则,并引入 budget(写回频率/安全约束)。

======================================================


进程已结束,退出代码为 0

目录
相关文章
|
8月前
|
人工智能 IDE 开发工具
下一代 IDE,没有文本编辑器
当AI自主写代码,开发者角色正从“编码者”转向“指挥官”。本文以独立开发者打造的CodexMonitor为切入点,揭示OpenAI Codex的平台野心——通过开放的App-Server协议,构建AI Agent时代的“操作系统”。它重新定义IDE:无需编辑器,重在多代理协同、安全审批与工作流编排。协议即权力,平台已启幕。(239字)
922 0
|
7月前
|
机器学习/深度学习 传感器 算法
用 200 元改了一个普通摄像头,测直径稳定到 ±5 微米
本项目实现了一种低成本、高鲁棒的圆形工件视觉检测方案:仅用200元USB摄像头,无需远心镜头与深度学习,15ms内完成检测,直径重复精度达±2μm,圆心定位误差<0.01mm;自动抑制灰尘、划痕、油污干扰,换型一键标定,结果可解释。
574 3
|
7月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
普通摄像头秒变“透视仪”:黎曼分形透镜如何让微弱瑕疵无处遁形(军工项目之外研究)
一种基于黎曼分形动力学的非线性图像增强技术——“分形透镜”。无需AI模型,仅用纯C++实现,通过递归映射与黄金分割比调控,实时放大微弱灰度差异(如水渍、指纹、低温差目标),在普通USB摄像头上实现“透视级”细节增强,计算耗时 0.5ms,已开源并验证于工业检测与国防场景。
556 10
|
8月前
|
JSON 算法 Unix
基于陈恩华马虎算法多阶段统计筛选的椭圆曲线 BSD 候选搜索
Birch–Swinnerton-Dyer猜想(BSD猜想)建立了椭圆曲线L函数与有理点群之间的深刻联系,是千禧年七大数学难题之一。该猜想最初源于Birch与Swinnerton-Dyer对大量曲线所做的计算实验,后续成为数论研究的核心问题之一。
702 15
|
8月前
|
人工智能 弹性计算 自然语言处理
养龙虾迅速走红!OpenClaw部署保姆级教程,两步解锁专属龙虾AI助理!
近日爆火的开源AI智能体OpenClaw(“龙虾”)可真正动手干活:自动处理文件、浏览器操作、写代码、生成报告等。本文提供阿里云一键部署保姆级教程,2步即可拥有专属数字员工,零代码轻松上手!
1007 15
|
决策智能 机器人 数据可视化
CEH-Flow-Perception:一种基于双场时空耦合的实时物理驱动动态避障方法 - 陈恩华
本文提出CEH-Flow-Perception方法,首创双场(导通场+学习场)时空耦合势场模型,将动态障碍建模为具短期响应与长期记忆的连续物理场,实现无显式路径规划的实时避障。端到端延迟 33ms,支持遮挡记忆、多智能体协同与可解释因果追溯。
327 4
|
9月前
|
存储 传感器 人工智能
陈恩华马虎算法 (CEH Careless algorithm)
陈恩华马虎算法(CEH Careless Algorithm)是由中国程序员陈恩华提出的原创计算范式,以“精度批判”与“逻辑重建”为核心,主张放弃冗余微观精度,捕捉决定本质的宏观“逻辑火种”。在数据损毁率99.9%、京级规模下,仅凭6个高阶特征点即可概率重建全局结构,实现亿倍加速与99.99%能耗降低,开启“后精度时代”。
532 8
|
安全 数据安全/隐私保护 Web App开发
CEH-Orbit 协议技术规范(Spec)V1.0
CEH-Orbit是一种基于格密码的后量子认证协议(V1.0),由陈恩华提出。其核心通过随机掩码生成高维轨道向量,压缩为OrbitHead,结合消息派生挑战,并验证轨道重建一致性,确保抗量子攻击能力。
1355 10
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
Qwen3:小而强,思深,行速
Qwen3(千问3)于北京时间4月29日凌晨发布,是Qwen系列大型语言模型的最新成员,具备全系列、开源最强、混合推理等特性。它包括两款MoE模型(Qwen3-235B-A22B和Qwen3-30B-A3B)及六个Dense模型,支持119种语言。Qwen3在代码、数学和通用能力测试中超越行业顶尖模型,如DeepSeek-R1和Grok-3。其旗舰版Qwen3-235B-A22B仅需4张H20即可本地部署,成本为DeepSeek-R1的35%。此外,Qwen3原生支持思考模式与非思考模式切换,降低复杂任务门槛,并支持MCP协议优化Agent架构。
10238 2
|
数据采集 安全 文件存储
NAS极速远程访问!贝锐花生壳推出飞牛fnOS专属内网穿透服务
贝锐花生壳与飞牛私有云fnOS合作,推出专属客户端及映射服务,实现3倍传输速率提升。用户只需在fnOS应用中心搜索“花生壳”,一键安装即可享受高速、稳定、安全的远程NAS访问体验。
2511 9

热门文章

最新文章