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自动驾驶网络大学课程W8L2 ML硬件架构II
第一个Week 8的第二堂课 Week 8 Lesson 2， 后面还有第二个Week 8. 本节课程的材料是一篇关于Google TPU的介绍性文章，从DNN的计算需求、代码量、计算优化的介绍开始，接着介绍了TPU的起源、架构和具体实现。详细介绍了TPU的结构框图和芯片布局设计。 从TPU的架构框图看，输入输出接口是G如何合理选择AI加速器？
如何合理选择AI加速器？ 各种不同芯片架构之间进行选择时，性能、功耗、灵活度、连接性以及总拥有成本(TCO)当然是判断的标准。 AI芯片从技术驱动向商业驱动发展。短期内，市场对AI的关注点仍将是：应用场景和落地节奏。一些带来高增长的应用场景已经浮现，与非研究院预测2022年仍将继续加速MPU、MCU、CPU、GPU、DSP、MMU、TPU、NPU大杂烩
MPU、MCU、CPU、GPU、DSP、MMU、TPU、NPU大杂烩 写在前面： 相信大家都和我一样，对这些U的英文缩写，傻傻分不清楚，这是最近收集的一些，整理一下，做个记录。 MPU与MCU 最常见的大家也最容易分不清的其实还是MPU与MCU。 MCU的全称是Mirco Controller Unit，微控制器 MCU上完成的任务动手学深度学习 | 深度学习硬件：TPU和其他 | 31
目录更多的芯片QA 更多的芯片 上面是一个高通的手机芯片结构图。 ASIC是Application-Specific Integrated Circuit（ 应用型专用集成电路）。 AI ASIC AI的专用芯片。 这里最为代表的就是Google的TPU。 做ASIC芯片门槛会比通用芯片低很多，因为不用再去考虑那么多的东西。CPU，GPU，Memory调度
CPU，GPU，Memory调度 HDD&Memory&CPU调度机制(I/O硬件性能瓶颈) 图1. HDD&Memory&CPU调度图 CPU主要就是三部分：计算单元、控制单元和存储单元，其架构如下图所示： 图2. CPU微架构示意图 换一种CPU表示方法： 图3. CPU微架构示意图 从字面上，也很容易理解，上面的计算（转）CPU/GPU/TPU/NPU傻傻分不清楚
刚开始接触深度学习概念时，基本大多数时候也就提到GPU，也基本是用GPU来进行深度学习算法训练或部署人脸识别系统的。 近几年，随着人工智能(尤其是人脸识别)的爆炸式发展，诞生了许多新的东西，其中这芯片，就让很多人都摸不着头脑。 除了CPU，GPU之外，还有TPU，NPU等，真的是CPU/GPU/TPU/NPUTensorflow 使用TPU训练
要用TPU训练tensorflow模型，只能使用静态图。也就是要先通过keras的sequential或者函数式定义模型，而不能直接使用重写的Model类。例子如下，其中包含层的自定义，以及子像素卷积。需要注意的是，tensorflow的子pixel_shuffle通道顺序与pytorch不同，具体怎么不同不记录了，可以直接实验一SOC核心处理器单元解构分析
CPU即中央处理器（Central Processing Unit） GPU即图形处理器（Graphics Processing Unit） TPU即谷歌的张量处理器（Tensor Processing Unit） NPU即神经网络处理器（Neural network Processing Unit） 概括三者区别： CPU虽然有多核，但一般也就几个，每个核都有足够大的缓存和足够多的数字和逻CPU、GPU、TPU是个啥？
本文纯科普文，不涉及任何编程代码 CPU、GPU、TPU 前言一、CPU和GPU的区别CPU 基于低延时的设计：GPU是基于大的吞吐量设计。CUDAcuDNN 二、什么类型的程序适合在GPU上运行？三、TPU —— 为机器学习而生四、神经网络如何运算CPU 如何运行GPU 如何工作TPU 如何工作TPU 好处：成本CPU, GPU, TPU, NPU, DPU
CPU 中央处理单元 CPU的结构主要包括运算器（ALU, Arithmetic and Logic Unit）、控制单元（CU, Control Unit）、寄存器（Register）、高速缓存器（Cache）和它们之间通讯的数据、控制及状态的总线。 简单来说就是：计算单元、控制单元和存储单元，架构如下图所示： 从字面上我们也很好理解，计算单元似懂非懂Google TPU
谷歌的这款芯片被称作 Tensor Processing Unit，简称 TPU，是Google专门为深度学习定制的芯片。 第一次出现是在2016年的Google I/O大会上，最近在体系结构顶级会议 ISCA 2017 上面，描述 TPU 的论文被评为最佳论文，让TPU又火了一把。 大家可以去搜索下论文： In-Datacenter Performance AnalTF学习系列1：Tensorflow 发展史
参考： https://www.zhihu.com/question/446540609/answer/1760866290 引言: 深度学习工具 2021年了，深度学习框架已经有很多了，甚至有很多微信文章教你搭建自己的深度学习框架。我们先来了解下当下热门的一些框架：谷歌的TensorFlow、Facebook的Pytorch。 1. Tensorflow TensorFlow7、TPU 手机操控Google Edge TPU开发板
1、首先进入TPU终端；具体操作参考：https://model.gravitylink.com/doc/guide.html#/ mkdir /home/mendel/edge_tpu_server cd /home/mendel/edge_tpu_server wget http://glink-model-store.oss-cn-hongkong.aliyuncs.com/server/server 然后修改下载的文件，设置成可执行的权【深度学习 TPU、tensorflow】kaggle竞赛 使用TPU对104种花朵进行分类 第一次尝试 40%准确率
目录前言张量处理单元（TPU）现在可在Kaggle上使用挑战TPU or GPU detectionCompetition data accessConfigurationVisualization utilitiesDatasetsDataset visualizationsModelTrainingConfusion matrixPredictionsVisual validation 前言 张量处理单元（TPU）现在可在Kaggle上使如何挑选深度学习 GPU？
如何挑选深度学习 GPU？ 深度学习是一个对计算有着大量需求的领域，从一定程度上来说，GPU的选择将从根本上决定深度学习的体验。因此，选择购买合适的GPU是一项非常重要的决策。那么2020年，如何选择合适的GPU呢？这篇文章整合了网络上现有的GPU选择标准和评测信息，希望能作为你的购买决策的参深度学习CPU，GPU，NPU，TPU以及其计算能力单位
处理器运算能力单位 TOPS是Tera Operations Per Second的缩写，1TOPS代表处理器每秒钟可进行一万亿次（10^12）操作。 与此对应的还有GOPS（Giga Operations Per Second），MOPS（Million Operation Per Second）算力单位。1GOPS代表处理器每秒钟可进行一亿次（10^9）操作，1MOPS代表处理器每秒钟可进工业M12连接器防水IP67
工业M12连接器防水IP67随着工业自动化技术的快速发展，自动化系统集成了越来越多的与之互联的设备，包括传感器，制动器，执行器等。这些设备需要有稳定可靠的连接线提供电源与信号传输，并且需要在复杂的环境中工作，因此需要防水，防尘，耐腐蚀的功能，M12防水连接线就是在这种需求日益增长的情况下谷歌推出演算法，加快AI边缘装置效能
谷歌推出EfficientNet-EdgeTPU演算法，加快AI边缘装置效能。EfficientNet-EdgeTPU是针对Coral Dev Board，Tinker Edge T等搭载Edge TPU张量处理器进行最佳化的演算法，能提升神经网路运算效能达10倍，对运算能量有限的边缘装置来说，是相当重要的突破，并能带来更多应用可能性。 透过AI弥补摩动手写一个简单版的谷歌TPU-指令集
系列目录 谷歌TPU概述和简化 基本单元-矩阵乘法阵列 基本单元-归一化和池化（待发布） TPU中的指令集 SimpleTPU实例： （计划中） 拓展 TPU的边界（规划中） 重新审视深度神经网络中的并行（规划中） TPU V1定义了一套自己的动手写一个简单版的谷歌TPU
https://www.toutiao.com/a6701092937394029064/ 谷歌TPU是一个设计良好的矩阵计算加速单元，可以很好的加速神经网络的计算。本系列文章将利用公开的TPU V1（后简称TPU）相关资料，对其进行一定的简化、推测和修改，来实际编写一个简单版本的谷歌TPU。计划实现到行为仿真为止，仅为更确切动手写一个简单版的谷歌TPU
谷歌TPU是一个设计良好的矩阵计算加速单元，可以很好的加速神经网络的计算。本系列文章将利用公开的TPU V1（后简称TPU）相关资料，对其进行一定的简化、推测和修改，来实际编写一个简单版本的谷歌TPU。计划实现到行为仿真为止，仅为更确切的了解TPU的优势和局限性，暂无在FPGA等硬件上进一步实动手写一个简单版的谷歌TPU-矩阵乘法和卷积
谷歌TPU是一个设计良好的矩阵计算加速单元，可以很好的加速神经网络的计算。本系列文章将利用公开的TPU V1相关资料，对其进行一定的简化、推测和修改，来实际编写一个简单版本的谷歌TPU。计划实现到行为仿真为止，仅为更确切的了解TPU的优势和局限性，暂无在FPGA等硬件上进一步实现的计划。不懂CPU工作原理又如何 ---CSDN
近日，一位i而来自BBC的软件工程师Daniel Harper 从浅入深，分享了以代码的方式来实现CPU所有功能的可行性，希望对大家了解计算机的内容原理有所帮助。 以下为译文： 几个月前，我突然意识到自己并补真正理解计算机内部的工作原理。我仍然不明白现代计算机具体是怎么工作的。 然而，我网络大厂AI平台Coral公开测试协助开发人员实现自己的创意
网络大厂发表本地AI平台Coral的公开测试版，内含开发AI装置必要的软、硬件及内容，以让开发人员可于本地端的装置上建立、训练及执行神经网络，协助开发人员实现自己的创意，打造出原型并进入生产阶段。Coral平台包含了网络大厂在去年发表的Edge张量处理器（Tensor Processing Unit，TPU），这是个