Quelle est l'architecture de Loongson ?
Loongson adopte une architecture de jeu d'instructions complètement indépendante "Loongson Architecture". De la planification de haut niveau de l'ensemble de l'architecture à la définition fonctionnelle de chaque partie, en passant par le codage, le nom et la signification de chaque instruction en détail, l'architecture Loongson est repensée indépendamment en toute autonomie. L'architecture Loongson abandonne une partie du contenu obsolète du système d'instruction traditionnel qui ne convient pas à la tendance actuelle de développement de la technologie de conception de logiciels et de matériel, et absorbe de nombreuses réalisations technologiques avancées dans le domaine de la conception de systèmes d'instruction au cours des dernières années.
L'environnement d'exploitation de ce tutoriel : système Windows 7, ordinateur Dell G3.
Loongson adopte une architecture de jeu d'instructions complètement indépendante "Loongson Architecture".
Loongson est une puce de microprocesseur hautes performances à usage général développée indépendamment par l'Institute of Computing Technology. , Académie chinoise des sciences.
Loongson est un processeur à usage général développé indépendamment par l'Institut de technologie informatique de l'Académie chinoise des sciences. Il adopte le système d'instructions indépendant LoongISA et est compatible avec les instructions MIPS. « Loongson-1 », née le 10 août 2002, est la première puce à microprocesseur hautes performances à usage général de Chine dotée de droits de propriété intellectuelle indépendants. Loongson a développé trois séries de processeurs, n° 1, n° 2 et n° 3, ainsi que la série Loongson Bridge depuis 2001, qui ont été largement utilisés dans les gouvernements et les entreprises, la sécurité, la finance, l'énergie et d'autres scénarios d'application. La série Loongson 1 est un processeur 32 bits basse consommation et peu coûteux, principalement destiné aux applications embarquées et spécialisées bas de gamme ; la série Loongson 2 est un processeur monocœur ou double cœur 64 bits basse consommation[5] processeur de la série, principalement pour les applications embarquées et spécialisées bas de gamme. La série Loongson 3 est une série de processeurs multicœurs 64 bits, principalement pour les domaines des ordinateurs de bureau et des serveurs.
Architecture Loongson :
En 2020, Loongson Zhongke a lancé Loongson sur la base de vingt ans de développement de processeurs et d'accumulation d'architecture de construction écologique. (LoongArch), comprenant la partie architecture de base et des parties d'extension telles que les instructions vectorielles, la virtualisation, la traduction binaire, etc., avec près de 2 000 instructions.
Le 15 avril 2021, l'infrastructure de Loongson Architecture (ci-après dénommée Loongson Architecture ou LoongArch) a passé avec succès l'évaluation d'une agence d'évaluation de propriété intellectuelle tierce nationale bien connue, et en 2021, Information Technology It a été officiellement publié sur le forum principal de l'Application Innovation Forum.
L'architecture Loongson présente trois caractéristiques : une indépendance totale, une technologie avancée et une compatibilité écologique.
L'architecture Loongson est repensée indépendamment depuis la planification de haut niveau de l'ensemble de l'architecture, jusqu'à la définition fonctionnelle de chaque partie, jusqu'aux détails de l'encodage, du nom et de la signification de chaque instruction, et dispose d'une totale autonomie .
L'architecture Loongson abandonne certains des contenus obsolètes du système d'instruction traditionnel qui ne sont pas adaptés aux tendances actuelles de développement de la technologie de conception de logiciels et de matériel, et absorbe de nombreux développements technologiques avancés dans le domaine de la conception de systèmes d'instruction dans dernières années. Par rapport au système d'instruction compatible d'origine, non seulement il est plus facile de concevoir des performances élevées et une faible consommation d'énergie en termes de matériel, mais il est également plus facile de compiler, d'optimiser et de développer des systèmes d'exploitation et des machines virtuelles en termes de logiciels.
L'architecture Loongson prend pleinement en compte les exigences de compatibilité écologique lors de la conception et intègre les principales caractéristiques fonctionnelles de divers systèmes de commande traditionnels internationaux, en s'appuyant en même temps sur plus de dix années d'accumulation technologique et d'innovation de l'équipe Loongson. traduction binaire, il peut non seulement garantir que les ordinateurs Loongson existants appliquent une migration binaire sans perte et peut réaliser une traduction binaire efficace d'une variété de systèmes d'instruction traditionnels internationaux.
En décembre 2022, l'architecture nationale LoongArch bat son plein et a reçu le soutien de plusieurs spécifications et applications grand public de l'industrie.
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Le concept d'apprentissage profond est né de la recherche sur les réseaux de neurones artificiels. Un perceptron multicouche contenant plusieurs couches cachées est une structure d'apprentissage profond. L'apprentissage profond combine des fonctionnalités de bas niveau pour former des représentations de haut niveau plus abstraites afin de caractériser des catégories ou des caractéristiques de données. Il est capable de découvrir des représentations de fonctionnalités distribuées de données. L'apprentissage profond est un type d'apprentissage automatique, et l'apprentissage automatique est le seul moyen d'atteindre l'intelligence artificielle. Alors, quelles sont les différences entre les différentes architectures de systèmes d’apprentissage profond ? 1. Réseau entièrement connecté (FCN) Un réseau entièrement connecté (FCN) se compose d'une série de couches entièrement connectées, chaque neurone de chaque couche étant connecté à chaque neurone d'une autre couche. Son principal avantage est qu'il est « indépendant de la structure », c'est-à-dire qu'aucune hypothèse particulière concernant l'entrée n'est requise. Bien que cette agnostique structurelle rende la

Il y a quelque temps, un tweet soulignant l'incohérence entre le schéma d'architecture du Transformer et le code de l'article de l'équipe Google Brain "AttentionIsAllYouNeed" a déclenché de nombreuses discussions. Certains pensent que la découverte de Sebastian était une erreur involontaire, mais elle est aussi surprenante. Après tout, compte tenu de la popularité du document Transformer, cette incohérence aurait dû être mentionnée mille fois. Sebastian Raschka a déclaré en réponse aux commentaires des internautes que le code « le plus original » était effectivement cohérent avec le schéma d'architecture, mais que la version du code soumise en 2017 a été modifiée, mais que le schéma d'architecture n'a pas été mis à jour en même temps. C’est aussi la cause profonde des discussions « incohérentes ».

Le 28 novembre 2023, Loongson a organisé une conférence sur le lancement du produit et les utilisateurs, qui s'est tenue au National Convention Center. Sur place, Loongson a officiellement lancé la nouvelle génération de processeur polyvalent Loongson 3A6000. Dans le même temps, plus de 50 fabricants partenaires ont également lancé des ordinateurs de bureau, des ordinateurs portables, des cartes mères, des produits de stockage, des équipements de sécurité réseau, des ordinateurs de contrôle industriel et d'autres produits basés sur Loongson 3A6000 lors de cette conférence. marque leader mondial d'ordinateurs et de technologie numérique, a également annoncé sa coopération avec Loongson Zhongke pour lancer une nouvelle carte mère XC-LS3A6M basée sur Loongson 3A6000. Lors de la conférence de presse, Yu Yuanlin, directeur général d'ASUS Computer Co., Ltd. Chine, a prononcé un discours sur scène et a présenté la carte mère XC-LS3A6M.

SpringDataJPA est basé sur l'architecture JPA et interagit avec la base de données via le mappage, l'ORM et la gestion des transactions. Son référentiel fournit des opérations CRUD et les requêtes dérivées simplifient l'accès à la base de données. De plus, il utilise le chargement paresseux pour récupérer les données uniquement lorsque cela est nécessaire, améliorant ainsi les performances.

Les modèles d'apprentissage profond pour les tâches de vision (telles que la classification d'images) sont généralement formés de bout en bout avec des données provenant d'un seul domaine visuel (telles que des images naturelles ou des images générées par ordinateur). Généralement, une application qui effectue des tâches de vision pour plusieurs domaines doit créer plusieurs modèles pour chaque domaine distinct et les former indépendamment. Les données ne sont pas partagées entre différents domaines. Lors de l'inférence, chaque modèle gérera un domaine spécifique. Même s'ils sont orientés vers des domaines différents, certaines caractéristiques des premières couches entre ces modèles sont similaires, de sorte que la formation conjointe de ces modèles est plus efficace. Cela réduit la latence et la consommation d'énergie, ainsi que le coût de la mémoire lié au stockage de chaque paramètre du modèle. Cette approche est appelée apprentissage multidomaine (MDL). De plus, les modèles MDL peuvent également surpasser les modèles simples.

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