存内计算芯片研究进展及应用—以基于NorFlash的卷积神经网络量化及部署研究突出存内计算特性
@[toc] 如果我能看得更远一点的话，那是因为我站在巨人的肩膀上。 —牛顿 存内计算的背景 存内计算是一种革新性的计算范式，旨在克服传统冯·诺依曼架构的局限性。随着大数据时代的到来，传统的冯·诺依曼架构由于处理单元和存储器互相分离，带来了巨大的延时和能耗，承受着高昂的数据传输成本，即所谓的“冯·诺...
利用GPU预热以及同步执行正确计算卷积神经网络推理性能【附代码】
我们在评价一个卷积神经网络模型性能好坏时，通常会用AP，mAP来判断分类准确性，针对速度方面经常使用ms(毫秒)，或者FPS(表示每秒处理多少张图像，或者说处理一张图像用多少秒)。在看一些代码的时候，常常会看到是直接用python中的time函数来计算，比如下面代码：time1 ...
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