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并行計算 文章 最新資訊

并行計算的興起：為什么GPU將在邊緣AI領(lǐng)域超越NPU

  • 人工智能 （AI） 不僅僅是一項技術(shù)突破，它還是軟件編寫、理解和執(zhí)行方式的永久演變。建立在確定性邏輯和大部分順序處理之上的傳統(tǒng)軟件開發(fā)正在讓位于一種新的范式：概率模型、訓(xùn)練有素的行為和數(shù)據(jù)驅(qū)動的計算。這不是一個轉(zhuǎn)瞬即逝的趨勢。AI 代表了計算機科學(xué)的根本性和不可逆轉(zhuǎn)的轉(zhuǎn)變 — 從基于規(guī)則的編程到基于學(xué)習的自適應(yīng)系統(tǒng)，這些系統(tǒng)越來越多地集成到更廣泛的計算問題和功能中。這種轉(zhuǎn)變需要對為其提供支持的硬件進行相應(yīng)的更改。在 AI 架構(gòu)和算法不斷變化的世界中（現(xiàn)在和將來），為狹義定義的任務(wù)構(gòu)建高度專業(yè)化芯片的舊模型
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邊緣AI廣泛應(yīng)用推動并行計算崛起及創(chuàng)新GPU滲透率快速提升

  • 人工智能（AI）在邊緣計算領(lǐng)域正經(jīng)歷著突飛猛進的高速發(fā)展，根據(jù)IDC的最新數(shù)據(jù)，全球邊緣計算支出將從2024年的2280億美元快速增長到2028年的3780億美元*。這種需求的增長速度，以及在智能制造、智慧城市等數(shù)十個行業(yè)中越來越多的應(yīng)用場景中出現(xiàn)的滲透率快速提升，也為執(zhí)行計算任務(wù)的硬件設(shè)計以及面對多樣化場景的模型迭代的速度帶來了挑戰(zhàn)。AI不僅是一項技術(shù)突破，它更是軟件編寫、理解和執(zhí)行方式的一次永久性變革。傳統(tǒng)的軟件開發(fā)基于確定性邏輯和大多是順序執(zhí)行的流程，而如今這一范式正在讓位于概率模型、訓(xùn)練行為以及數(shù)
  • 關(guān)鍵字： 并行計算  GPU  GPU IP  

基于FPGA的實時金融指數(shù)行情并行計算

  • 本項目的研究成果除股票交易的并行加速模型與系統(tǒng)設(shè)計外，還包括對股票交易系統(tǒng)其它業(yè)務(wù)處理的硬件加速論證方案，根據(jù)計算任務(wù)特點不同，給出合理的硬件加速平臺建設(shè)方案，股票指數(shù)實時更新只是其中的一個應(yīng)用場景。
  • 關(guān)鍵字： 實時金融指數(shù)  并行計算  FPGA  PCI-Express  突發(fā)傳輸模式  

基于FPGA的高速導(dǎo)航解算硬件實現(xiàn)

  • 摘要：針對現(xiàn)有小型無人機導(dǎo)航系統(tǒng)的解算速度慢、多處理器核心臃腫可靠性差的缺點，實現(xiàn)了一種僅使用單一FPGA作為數(shù)據(jù)處理核心的小型高速導(dǎo)航解算系統(tǒng)。該系統(tǒng)對飛機運動方程組和導(dǎo)航方程組進行并行化分解，對相互獨
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基于多核CPU和GPU的高光譜數(shù)據(jù)并行幾何校正

  • 針對高光譜幾何校正計算復(fù)雜，大數(shù)據(jù)量頻繁傳輸降低處理效率，無法滿足實時需求等問題。提出基于多核CPU和GPU的并行計算模型。實現(xiàn)基于GPU的并行幾何校正，并引入流水線并行思想提出基于多線程的數(shù)據(jù)讀寫優(yōu)化方法，實現(xiàn)重采樣部分的數(shù)據(jù)I／O優(yōu)化。應(yīng)用航空推掃成像儀所得高光譜數(shù)據(jù)進行實驗，驗證該方法能夠有效地隱藏部分硬盤與內(nèi)存間的數(shù)據(jù)I／O時間，幾何校正加速比達到4．03，在基于GPU的并行計算基礎(chǔ)上提高了1．74倍。
  • 關(guān)鍵字： 高光譜數(shù)據(jù)  幾何校正  并行計算  多核CPU  

基于并行計算的木馬免疫算法研究

  • 傳統(tǒng)的木馬檢測技術(shù)在檢測正確率、誤報率和漏報率上都有不足，針時傳統(tǒng)陰性選擇算法在檢測效率上的不足，提出一種基于并行計算的多特征區(qū)域匹配算法。這個算法首先把隨機字符串分為多個特征區(qū)域，每個特征區(qū)域內(nèi)對應(yīng)一個檢測器集合進行匹配，而且特征區(qū)域之間采用r連續(xù)位匹配方式再次匹配，同時采用并行計算，設(shè)置匹配閾值進行匹配確認。實驗證明改進的陰性選擇算法在匹配位數(shù)和隨機字符串位數(shù)增加時，候選檢測器增加速度較平緩，系統(tǒng)負擔增加較緩慢，因此具有較好的檢測效率。
  • 關(guān)鍵字： 并行計算  木馬  免疫  算法研究    

基于HMM的基因識別并行計算

  • 基于HMM的基因識別并行計算,1 引言20世紀90年代以來，伴隨著各種基因組測序計劃的展開和分子結(jié)構(gòu)測定技術(shù)的突破，數(shù)以百計的生物學(xué)數(shù)據(jù)庫如雨后春筍般迅速出現(xiàn)和成長。如何利用這些不斷爆炸性增長的有關(guān)生物分子的原始數(shù)據(jù)，有效解決基因識別問
  • 關(guān)鍵字： HMM  基因  并行計算  識別    

MathWorks的Real-Time Workshop 代碼生成工具為工程師節(jié)約時間

  • 　　MathWorks 日前發(fā)布了一項新功能，該功能可幫助致力于結(jié)合參考模型進行組件化設(shè)計的工程師縮短代碼生成時間。 　　
  • 關(guān)鍵字： MATHWORKS  并行計算  

一種新型多DSP并行處理結(jié)構(gòu)

  • 一種新型多DSP并行處理結(jié)構(gòu),傳統(tǒng)的雷達信號處理系統(tǒng)的設(shè)計是根據(jù)具體的需求確定算法流程以及硬件結(jié)構(gòu)的。這導(dǎo)致了系統(tǒng)升級的困難加大。當信號處理的內(nèi)容改變、要求處理的數(shù)據(jù)量加大、改進處理算法時,必須對整個系統(tǒng)進行重新設(shè)計。利用軟件無線電
  • 關(guān)鍵字： 結(jié)構(gòu)  處理  并行  DSP  新型  多DSP  并行計算  實時信號處理  

基于FPGA+PCI的并行計算平臺實現(xiàn)

  • 　　當前對于各種加密算法.除了有針對性的破解算法，最基本的思想就是窮舉密鑰進行匹配，通常稱為暴力破解算法。由于暴力破解算法包含密鑰個數(shù)較多，遍歷的時間超過實際可接受的范圍。如果計算速度提高到足夠快。這種遍歷的算法因結(jié)構(gòu)設(shè)計簡便而具有實際應(yīng)用的前景。 　　PCI總線(外設(shè)互聯(lián)總線)與傳統(tǒng)的總線標準——ISA總線(工業(yè)標準結(jié)構(gòu)總線)相比，具有更高的傳輸率(132MBps)、支持32位處理器及DMA和即插即用等優(yōu)點，用于取代ISA總線而成為目前臺式計算機的事實I/O總線標準，在普通PC機和工控機上有著廣泛的應(yīng)
  • 關(guān)鍵字： 嵌入式系統(tǒng)  單片機  FPGA  PCI  并行計算  MCU和嵌入式微處理器  
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并行計算介紹

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