Loongson의 아키텍처는 무엇입니까?
Loongson은 완전히 독립적인 명령어 세트 아키텍처인 "Loongson Architecture"를 채택했습니다. 전체 아키텍처의 최상위 계획부터 각 부분의 기능 정의, 각 명령어의 세부적인 코딩, 이름 및 의미에 이르기까지 Loongson 아키텍처는 완전한 자율성을 바탕으로 독립적으로 재설계됩니다. Loongson 아키텍처는 소프트웨어 및 하드웨어 설계 기술의 현재 개발 추세에 적합하지 않은 전통적인 교육 시스템의 일부 오래된 콘텐츠를 버리고 최근 교육 시스템 설계 분야의 많은 고급 기술 개발 성과를 흡수합니다.
이 튜토리얼의 운영 환경: Windows 7 시스템, Dell G3 컴퓨터.
Loongson은 완전히 독립적인 명령어 세트 아키텍처인 "Loongson Architecture"를 채택했습니다.
Loongson은 중국과학원 컴퓨팅 기술 연구소에서 독자적으로 개발한 범용 고성능 마이크로프로세서 칩입니다.
Loongson은 중국과학원 컴퓨팅기술연구소에서 독자적으로 개발한 범용 CPU로, 독립적인 LoongISA 명령어 시스템을 채택하고 MIPS 명령어와 호환됩니다. 2002년 8월 10일 탄생한 '룽슨-1'은 독자적인 지적재산권을 보유한 우리나라 최초의 범용 고성능 마이크로프로세서 칩이다. Loongson은 2001년부터 No.1, No.2, No.3의 세 가지 프로세서 시리즈와 Loongson 브리지 칩 시리즈를 개발해 왔으며, 이는 정부 및 기업, 보안, 금융, 에너지 및 기타 응용 분야에서 널리 사용되었습니다. Loongson 1 시리즈는 주로 저가형 임베디드 및 특수 애플리케이션을 위한 32비트 저전력, 저비용 프로세서입니다. Loongson 2 시리즈는 64비트 저전력 단일 코어 또는 듀얼 코어입니다. 주로 저가형 임베디드 및 터미널 분야에 사용되는 시리즈 프로세서 Loongson 3 시리즈는 주로 데스크톱 및 서버 분야에 사용되는 64비트 멀티 코어 프로세서 시리즈입니다.
Loongson Architecture:
2020년 Loongson Zhongke는 인프라 부품 및 벡터 명령, 가상화, 바이너리 번역 및 기타 확장을 포함하여 20년간의 CPU 개발 및 생태학적 구축을 기반으로 LoongArch 아키텍처(LoongArch)를 출시했습니다. , 거의 2,000개의 명령이 있습니다.
2021년 4월 15일, Loongson Architecture(이하 Loongson Architecture 또는 LoongArch)의 인프라가 국내 유명 제3자 지식재산권 평가 기관의 평가를 통과하여 2021년 정보 기술 응용 프로그램의 호스트가 되었습니다. 혁신 포럼이 공식적으로 공개되었습니다.
Loongson 아키텍처는 완전한 자율성, 첨단 기술 및 생태적 호환성이라는 세 가지 특성을 가지고 있습니다.
Loongson 아키텍처는 전체 아키텍처의 최상위 계획부터 각 부분의 기능 정의, 각 명령어의 세부적인 코딩, 이름 및 의미까지 독립적으로 재설계되어 완전한 자율성을 갖습니다.
Loongson 아키텍처는 소프트웨어 및 하드웨어 설계 기술의 현재 개발 추세에 적합하지 않은 기존 교육 시스템의 일부 낡은 내용을 버리고 최근 교육 시스템 설계 분야의 많은 첨단 기술 개발 성과를 흡수합니다. 원래의 호환 명령 시스템과 비교하면 하드웨어 측면에서 고성능 및 저전력 소비를 설계하기가 더 쉬울 뿐만 아니라 소프트웨어 측면에서도 운영 체제 및 가상 머신을 컴파일하고 최적화하고 개발하기가 더 쉽습니다.
Loongson 아키텍처는 설계 시 호환성에 대한 생태적 요구 사항을 충분히 고려하고 다양한 국제 주류 명령 시스템의 주요 기능 특징을 통합하는 동시에 Loongson 팀의 10년 이상의 바이너리 번역 기술 축적과 혁신에 의존합니다. , 기존 Loongson 컴퓨터의 무손실 바이너리 마이그레이션 적용을 보장할 수 있을 뿐만 아니라 다양한 국제 주류 교육 시스템의 효율적인 바이너리 번역을 달성할 수 있습니다.
2022년 12월 국내 LoongArch 아키텍처가 본격화되며 여러 업계 주류 사양 및 애플리케이션의 지원을 받았습니다.
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딥러닝 아키텍처의 비교 분석
May 17, 2023 pm 04:34 PM
딥러닝의 개념은 인공 신경망 연구에서 유래되었습니다. 여러 개의 은닉층을 포함하는 다층 퍼셉트론이 딥러닝 구조입니다. 딥 러닝은 하위 수준 기능을 결합하여 보다 추상적인 상위 수준 표현을 형성하여 데이터의 범주나 특성을 나타냅니다. 데이터의 분산된 특징 표현을 발견할 수 있습니다. 딥러닝은 머신러닝의 일종으로, 머신러닝은 인공지능을 달성하는 유일한 방법이다. 그렇다면 다양한 딥러닝 시스템 아키텍처의 차이점은 무엇입니까? 1. 완전 연결 네트워크(FCN) 완전 연결 네트워크(FCN)는 일련의 완전히 연결된 계층으로 구성되며, 각 계층의 모든 뉴런은 다른 계층의 모든 뉴런에 연결됩니다. 주요 장점은 "구조에 구애받지 않는다"는 것입니다. 즉, 입력에 대한 특별한 가정이 필요하지 않습니다. 비록 이러한 구조적 불가지론이 완전한
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Jun 14, 2023 pm 01:43 PM
얼마 전 Transformer 아키텍처 다이어그램과 Google Brain 팀의 논문 "AttentionIsAllYouNeed" 코드 간의 불일치를 지적하는 트윗이 많은 논의를 촉발했습니다. 어떤 사람들은 세바스찬의 발견이 의도하지 않은 실수였다고 생각하지만, 그 역시 놀라운 일이다. 결국 Transformer 논문의 인기를 고려하면 이러한 불일치는 수천 번 언급되어야 합니다. Sebastian Raschka는 네티즌 댓글에 대해 "가장 독창적인" 코드가 아키텍처 다이어그램과 실제로 일치하지만 2017년에 제출된 코드 버전은 수정되었지만 아키텍처 다이어그램은 동시에 업데이트되지 않았다고 말했습니다. 이는 '일관되지 않은' 논의의 근본 원인이기도 합니다.
ASUS 중국 총괄 관리자 Yu Yuanlin과의 인터뷰: Loongson 3A6000은 주류 C-end의 요구 사항을 충족하고 고품질 제품을 만들기 위해 노력하고 있습니다.
Dec 01, 2023 pm 06:35 PM
2023년 11월 28일, 룽슨은 국립컨벤션센터에서 제품 출시 및 사용자 컨퍼런스를 진행했습니다. 현장에서 Loongson은 차세대 범용 프로세서 Loongson 3A6000을 공식 출시했습니다. 동시에 50개가 넘는 파트너 제조업체도 이번 컨퍼런스에서 Loongson 3A6000을 기반으로 하는 데스크톱 컴퓨터, 노트북 컴퓨터, 보드, 스토리지 제품, 네트워크 보안 장비, 산업용 제어 컴퓨터 및 기타 제품을 출시했습니다. 컴퓨터 및 디지털 기술 분야의 세계 최고의 브랜드인 M&A는 또한 Loongson Zhongke와 협력하여 Loongson 3A6000을 기반으로 하는 새로운 마더보드 제품 XC-LS3A6M을 출시한다고 발표했습니다. 기자간담회에서는 중국 ASUS Computer Co., Ltd.의 총책임자인 Yu Yuanlin이 무대에서 연설하며 XC-LS3A6M 마더보드를 소개했습니다.
다중 경로, 다중 도메인, 모든 것을 포함합니다! Google AI, 다중 도메인 학습 일반 모델 MDL 출시
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비전 작업(예: 이미지 분류)을 위한 딥 러닝 모델은 일반적으로 단일 시각적 영역(예: 자연 이미지 또는 컴퓨터 생성 이미지)의 데이터를 사용하여 엔드투엔드 학습됩니다. 일반적으로 여러 도메인에 대한 비전 작업을 완료하는 애플리케이션은 각 개별 도메인에 대해 여러 모델을 구축하고 이를 독립적으로 교육해야 합니다. 추론 중에는 각 모델이 특정 도메인 입력 데이터를 처리합니다. 서로 다른 분야를 지향하더라도 이러한 모델 간 초기 레이어의 일부 기능은 유사하므로 이러한 모델의 공동 학습이 더 효율적입니다. 이렇게 하면 대기 시간과 전력 소비가 줄어들고, 각 모델 매개변수를 저장하는 데 드는 메모리 비용이 줄어듭니다. 이러한 접근 방식을 다중 도메인 학습(MDL)이라고 합니다. 또한 MDL 모델은 단일 모델보다 성능이 뛰어날 수도 있습니다.
Spring Data JPA의 아키텍처와 작동 원리는 무엇입니까?
Apr 17, 2024 pm 02:48 PM
SpringDataJPA는 JPA 아키텍처를 기반으로 하며 매핑, ORM 및 트랜잭션 관리를 통해 데이터베이스와 상호 작용합니다. 해당 리포지토리는 CRUD 작업을 제공하고 파생 쿼리는 데이터베이스 액세스를 단순화합니다. 또한 지연 로딩을 사용하여 필요한 경우에만 데이터를 검색하므로 성능이 향상됩니다.
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머신러닝 시스템 아키텍처의 10가지 요소
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인공 지능(AI)은 많은 산업 분야의 판도를 변화시켜 기업이 효율성, 의사 결정 및 고객 경험을 개선할 수 있도록 지원합니다. AI가 계속 발전하고 더욱 복잡해짐에 따라 기업은 AI 개발 및 배포를 지원하기 위해 올바른 인프라에 투자하는 것이 중요합니다. 이 인프라의 핵심 측면은 IT 팀과 데이터 과학 팀 간의 협업입니다. 둘 다 AI 이니셔티브의 성공을 보장하는 데 중요한 역할을 하기 때문입니다. 인공 지능의 급속한 발전으로 인해 컴퓨팅 성능, 스토리지 및 네트워크 기능에 대한 수요가 증가했습니다. 이러한 요구는 AI에 필요한 복잡하고 리소스 집약적인 워크로드를 처리하도록 설계되지 않은 기존 IT 인프라에 부담을 줍니다. 결과적으로 기업은 이제 AI 워크로드를 지원할 수 있는 시스템을 구축하기 위해 노력하고 있습니다.