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TBE算子開發(fā)分為計算邏輯編寫和調(diào)度開發(fā),其中特定域語言模塊提供了算子計算邏輯的編寫接口,直接基于特定域語言編寫算子的計算過程和調(diào)度過程。算子計算過程描述指明算子的計算方法和步驟,而調(diào)度過程描述完成數(shù)據(jù)切塊和數(shù)據(jù)流向的規(guī)劃。算子每次計算都按照固定數(shù)據(jù)形狀進行處理,這就需要提前針對在昇騰AI處理器來自:百科來自:云商店
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類場景的理想選擇。 機器學習:機器學習中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計算資源,其中訓練過程需要處理海量的數(shù)據(jù),推理過程則希望極低的時延。同時機器學習算法還在不斷優(yōu)化中, FPGA以其高并行計算、硬件可編程、低功耗、和低時延等優(yōu)勢,可針對不同算法動態(tài)編程設(shè)計最匹配的硬件電路,滿足機器學習中來自:百科計算引擎(Engine)。每個計算引擎在流程編排過程中對數(shù)據(jù)完成基本操作功能,如對圖片進行分類處理、輸入圖片預處理及輸出圖片數(shù)據(jù)的標識等。計算引擎由開發(fā)者進行自定義來完成所需要的具體功能。 通過流程編排器的統(tǒng)一調(diào)用,整個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用一般包括四個引擎:數(shù)據(jù)引擎,預處理引擎,模型推理引擎以及后處理引擎。來自:百科
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