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Halide应用开发
Halide应用开发 1. 基本原理 1.1、介绍 随着人工智能的普及，深度学习网络的不断涌现，为了让各硬件(CPU, GPU, NPU,...)能够支持深度学习应用，各硬件芯片需要软件库去支持高性能的深度学习张量运算。目前，这些高性能计算库主要由资深HPC工程师(高性能计算优化工程师）进行开发，为了加快Halide视觉神经网络优化
Halide视觉神经网络优化 概述 Halide是用C++作为宿主语言的一个图像处理相关的DSL(Domain Specified Language)语言，全称领域专用语言。主要的作用为在软硬层面上(与算法本身的设计无关)实现对算法的底层加速，有必要对其有一定的了解。因为不论是传统的图像处理方法亦或是深度学习应halide编程技术指南（连载七）
本文是halide编程指南的连载，已同步至公众号 第11章 交叉编译 // 本课演示如何使用Halide作为交叉编译器，从任何平台生成任何平台的代码。 // 在linux平台, 你可以像这样编译和运行它: // g++ lesson_11*.cpp -g -std=c++11 -I <path/to/Halide.h> -L <path/to/libHalide.so> -lH