原创 NEON_11
編碼自動向量化的最佳做法 隨着實現變得更加複雜，編譯器可以自動矢量化代碼的可能性降低了。 例如，具有以下特徵的循環特別難以（或不可能）進行矢量化： 不同循環迭代之間具有相互依賴性的循環。 帶有break子句的循環。 具有複雜條件的循環。
2020-03-18 03:37:25
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原创 NEON_15
示例：RGB解交織 考慮一個24位RGB圖像，其中圖像是一個像素數組，每個像素都有一個紅色，藍色和綠色元素。 在內存中，它可能顯示爲： 這是因爲RGB數據是交織的，訪問和操縱三個單獨的顏色通道給程序員帶來了一個問題。 在簡單的情況下，我
2020-03-18 03:37:25
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原创 NEON_8
使用Arm Compiler 6爲Neon進行編譯 要啓用自動矢量化，必須指定適當的編譯器選項以執行以下操作： 定位具有Neon功能的處理器。 指定包括自動向量化的優化級別。 另外，指定-Rpass = loop編譯器選項將顯示有關編
2020-03-18 03:37:25
原创 NEON_7
爲什麼要依靠編譯器進行自動矢量化？ 編寫經過手動優化的彙編內核或包含Neon內部函數的C代碼，可以對軟件中的Neon代碼進行高度控制。 但是，這些方法可能導致大量的可移植性和工程複雜性成本。 在許多情況下，高質量的編譯器可以生成同樣好的代
2020-03-13 16:55:29
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原创 NEON_4
Armv8 Neon技術的基本原理 Armv8-A包括32位和64位執行狀態，每種狀態都有自己的指令集： AArch64是用於描述Armv8-A體系結構的64位執行狀態的名稱。 在AArch64狀態下，處理器執行A64指令集，其中包含Ne
2020-03-13 16:55:29
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原创 NEON_3
數據處理方法 在處理大量數據時，主要的性能限制因素是執行數據處理指令所花費的CPU時間。 此CPU時間取決於處理整個數據集所需的指令數。 指令的數量取決於每個指令可以處理多少個數據項。 單指令單數據（SISD） 大多數Arm指令都是單
2020-03-13 16:55:29
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原创 NEON_5
總覽 作爲程序員，您可以使用多種方法來使用Neon技術： 支持Neon的開源庫（例如Arm Compute庫）提供了利用Neon的最簡單方法之一。 編譯器中的自動矢量化功能可以自動優化代碼，以利用Neon。 Neon內部函數是函數調用，編
2020-03-13 16:55:29
原创 標量、向量、矩陣之間的求導關係
原文鏈接：https://blog.csdn.net/A_L_A_N/article/details/83504086 https://blog.csdn.net/A_L_A_N/artic
2019-11-27 07:16:57
原创 pytorch
原文鏈接：https://blog.csdn.net/byron123456sfsfsfa/article/details/90609758 PyTorch 的 Autograd https:/
2019-10-26 11:24:25
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原创 torch narrow用法
原文鏈接：https://blog.csdn.net/u011961856/article/details/78696146 https://blog.csdn.net/u011961856/a
2019-10-26 11:24:25
原创 pytorch學習經驗(一) detach, requires_grad和volatile
原文鏈接：https://www.jianshu.com/p/f1bd4ff84926 https://www.jianshu.com/p/f1bd4ff84926
2019-10-26 11:24:25
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原创 NumPy 文件存取 tofile，fromfile， load，save
原文鏈接：https://blog.csdn.net/kebu12345678/article/details/54837245 https://blog.csdn.net/kebu123456
2019-10-26 11:24:25
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