1.Lua5.4 源码剖析——性能优化与原理分析
2.非线性优化(三):g2o源代码
3.DeepSpeed源码笔记3优化器
4.å¦ä½ä¼åC++ç¨åºä»£ç ç¼å
5.Keras 中的优化源码优化源码 Adam 优化器(Optimizer)算法+源码研究
6.petite-vue源码剖析-优化手段template详解
Lua5.4 源码剖析——性能优化与原理分析
本篇教程将引导您深入学习Lua在日常编程中如何通过优化写法来提升性能、降低内存消耗。例的例在讲解每个优化案例时,优化源码优化源码将附上部分Lua虚拟机源代码实现,例的例帮助您理解背后的优化源码优化源码原理。 我们将对优化的例的例复制程序源码评级进行标注:0星至3星,推荐评级越高,优化源码优化源码优化效果越明显。例的例优化分为以下类别:CPU优化、优化源码优化源码内存优化、例的例堆栈优化等。优化源码优化源码 测试设备:个人MacBookPro,例的例配置为4核2.2GHz i7处理器。优化源码优化源码使用Lua自带的例的例os.clock()函数进行时间测量,以精确到毫秒级别。优化源码优化源码为了突出不同写法的性能差异,测试通常循环执行多次并累计总消耗。 下面是推荐程度从高到低的优化方法: 3星优化:全类型通用CPU优化:高频访问的对象应先赋值给local变量。示例:用循环模拟高频访问,每次访问math.random函数创建随机数。推荐程度:极力推荐。
String类型优化:使用table.concat函数拼接字符串。示例:循环拼接多个随机数到字符串。推荐程度:极力推荐。
Table类型优化:Table构造时完成数据初始化。示例:创建初始值为1,2,3的Table。推荐程度:极力推荐。
Function类型优化:使用尾调用避免堆栈溢出。示例:递归求和函数。推荐程度:极力推荐。
Thread类型优化:复用协程以减少创建和销毁开销。示例:执行多个不同函数。推荐程度:极力推荐。
2星优化:Table类型优化:数据插入使用t[key]=value方式。示例:插入1到的数字。推荐程度:较为推荐。
1星优化:全类型通用优化:变量定义时同时赋值。示例:初始化整数变量。推荐程度:一般推荐。
Nil类型优化:相邻赋值nil。无糖溯源码燕窝礼品示例:定义6个变量,其中3个为nil。推荐程度:一般推荐。
Function类型优化:不返回多余的返回值。示例:外部请求第一个返回值。推荐程度:一般推荐。
0星优化:全类型通用优化:for循环终止条件无需提前计算缓存。示例:复杂函数计算循环终止条件。推荐程度:无效优化。
Nil类型优化:初始化时显示赋值和隐式赋值效果相同。示例:定义一个nil变量。推荐程度:无效优化。
总结:本文从源码层面深入分析了Lua优化策略。请根据推荐评级在日常开发中灵活应用。感谢阅读!非线性优化(三):g2o源代码
新年伊始,让我们探讨一下g2o(通用图优化)在SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)中的后端优化库应用。在《十四讲》中,我们对g2o有了初步的了解,并总结了其在SLAM中的使用情况。与ceres相比,g2o的文档较为简略,主要依赖于两篇论文进行参考。本文将深入探讨g2o的源代码,特别是核心文件夹中的部分,以揭示这个在SLAM领域广为人知的后端优化库的内在机理。
首先,让我们通过一张类关系图来直观理解g2o的架构。整个g2o系统分为三层:HyperGraph、OptimizableGraph、以及SparseOptimizer。HyperGraph作为最高层,提供了一个高度抽象的框架,其内部通过内类的方式实现了Vertex和Edge的结构。Vertex和Edge相互关联,Vertex存储与节点相关联的边的集合,而Edge则记录了与之链接的节点信息。HyperGraph提供了基本的节点和边的操作,如获取、青岛溯源码燕窝品牌排行设置等,同时也包含了更复杂的功能,如节点和边的合并、删除等。
OptimizableGraph继承自HyperGraph,进一步丰富了Vertex和Edge的实现,为图优化提供了更具体的接口。OptimizableGraph引入了海塞矩阵和b向量的概念,以及与之相关的操作,如获取海塞矩阵元素、设置参数位置等。此外,它还支持通过栈操作(pop、push)来管理节点信息。
在OptimizableGraph之上,SparseOptimizer作为优化操作的对象,实现了优化的接口,并提供了初始化、辅助函数以及优化的核心函数。SparseOptimizer通过内部类实现了Vertex和Edge的实例化,为具体的优化算法提供了操作图的接口。
在实现细节方面,BaseVertex和BaseEdge类继承了OptimizableGraph中的相应类,实现了节点和边的基本功能。BaseVertex类负责记录节点的海塞矩阵、b向量和估计值,并提供了数值求导的备份和恢复功能。BaseEdge类则负责处理测量信息和信息矩阵的计算,包括计算误差、构造二次形式等。此外,不同类型的边(BaseUnaryEdge、BaseBinaryEdge、BaseMultiEdge)通过继承BaseEdge类,实现了不同链接节点数量的边的特殊操作。
鲁棒核函数的实现是g2o优化框架中一个关键部分,它在处理非线性优化问题时提供了鲁棒性,确保了优化过程的稳定性。g2o通过RobustKernel虚基类提供了设置和获取核函数参数的PHP宠物店系统源码接口,并在具体实现中使用了简化版本的计算公式,以保证信息矩阵的正定性。
最后,OptimizationAlgorithm类定义了优化器的一系列接口,如初始化、计算边际值和求解等。g2o的优化算法包括GN、LM和dog-leg,它们分别实现了不同的求解策略,而具体的矩阵求解任务则通过Solver类及其派生类(如BlockSolver)完成。BlockSolver类提供了一个通用框架,允许用户自定义线性求解器,如直接求解、迭代求解等。
综上所述,g2o通过层次化的类结构,提供了从抽象到具体、从基础到进阶的图优化解决方案,其设计旨在高效、鲁棒地解决SLAM中的后端优化问题。深入理解g2o的源代码,对于开发者和研究者来说,不仅能够提高优化算法的实现效率,还能深刻理解SLAM系统中的优化机制。
DeepSpeed源码笔记3优化器
DeepSpeedZeroOptimizer_Stage3 是一个用于训练大模型的优化器,专门针对zero stage 3的策略。它通过将参数W划分为多份,每个GPU各自维护优化器状态、梯度和参数,以实现高效并行计算。具体实现过程如下:
在进行前向计算时,每个GPU负责其部分数据,所有GPU的数据被分成了三份,每块GPU读取一份。完成前向计算后,GPU之间执行all-gather操作,合并所有GPU的参数W,得到完整的W。
在执行反向传播时,c语言转目标文件源码同样进行all-gather操作,收集所有GPU的完整W,然后执行梯度计算。完成反向传播后,立即释放不属于当前GPU管理的W。
在计算梯度后,通过reduce-scatter操作聚合所有GPU的梯度G,得到完整的梯度。接着,释放非当前GPU管理的梯度G。最后,使用当前GPU维护的部分优化器状态O和聚合后的梯度G来更新参数W,无需额外的allreduce操作。
初始化阶段包括设置参数和配置,如optimizer、flatten、unflatten、dtype、gradient_accumulation_dtype等。这些配置决定了优化器的运行方式和性能。初始化还包括创建参数分组和设置特定的分片操作。
分配模型参数到各个GPU上,通过多种方法如创建参数分组、创建参数子分组等进行细致的划分和管理。这些分组和子分组的创建和管理,是为了更有效地进行梯度聚合和参数更新。
在执行反向传播后,调用LossScaler进行梯度计算,随后通过特定的钩子函数(如reduce_partition_and_remove_grads)进行梯度聚合和释放。
执行优化器的step方法时,进行归一化梯度计算、更新参数和优化器状态,并在完成后清理和更新模型参数。此过程包括执行反向梯度聚合、更新模型参数权重、清理优化器状态和参数。
DeepSpeedZeRoOffload模块则负责模型参数的划分和管理工作,包括初始化、参数划分和状态更新等。初始化阶段会根据配置将参数分配到不同GPU上,并进行状态更新和参数访问的优化。
在进行参数划分时,首先将模型参数划分为非划分和划分的参数,并根据划分状态进一步处理。初始化外部参数后,会更新模块的状态,包括所有参数的存储位置和管理策略。
在执行partition_all_parameters方法时,根据GPU数量和参数大小计算每个GPU需要处理的部分,从模型参数中提取并分割到对应的GPU上,释放原参数并更新参数状态。
Init过程涉及到初始化配置、实现特定方法(如all_gather、partition等)和状态更新,确保模型参数能被正确地在不同GPU间共享和管理。对于特定的GPU(如主GPU),还会使用广播操作将参数分发给其他GPU。
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第ä¸æï¼ä»¥ç©ºé´æ¢æ¶é´
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#define LENchar string1 [LEN];
memset (string1,0,LEN);
strcpy (string1,"This is a example!!");
æ¹æ³Bï¼
const char string2[LEN] ="This is a example!";
char * cp;
cp = string2 ;
使ç¨çæ¶åå¯ä»¥ç´æ¥ç¨æéæ¥æä½ã
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å¦æç³»ç»çå®æ¶æ§è¦æ±å¾é«ï¼å åè¿æä¸äºï¼é£ææ¨èä½ ä½¿ç¨è¯¥ææ°ã
第äºæï¼ ä½¿ç¨å®èä¸æ¯å½æ°ãè¿ä¹æ¯ç¬¬ä¸æçåæãå½æ°åå®çåºå«å°±å¨äºï¼å®å ç¨äºå¤§éç空é´ï¼èå½æ°å ç¨äºæ¶é´ã大家è¦ç¥éçæ¯ï¼å½æ°è°ç¨æ¯è¦ä½¿ç¨ç³»ç»çæ æ¥ä¿åæ°æ®çï¼å¦æç¼è¯å¨éææ æ£æ¥é 项ï¼ä¸è¬å¨å½æ°ç头ä¼åµå ¥ä¸äºæ±ç¼è¯å¥å¯¹å½åæ è¿è¡æ£æ¥;åæ¶ï¼CPUä¹è¦å¨å½æ°è°ç¨æ¶ä¿ååæ¢å¤å½åçç°åºï¼è¿è¡åæ åå¼¹æ æä½ï¼æ以ï¼å½æ°è°ç¨éè¦ä¸ äºCPUæ¶é´ã èå®ä¸åå¨è¿ä¸ªé®é¢ãå®ä» ä» ä½ä¸ºé¢å å好ç代ç åµå ¥å°å½åç¨åºï¼ä¸ä¼äº§çå½æ°è°ç¨ï¼æä»¥ä» ä» æ¯å ç¨äºç©ºé´ï¼å¨é¢ç¹è°ç¨åä¸ä¸ªå®çæ¶åï¼è¯¥ç°è±¡å°¤å ¶çªåºã
举ä¾å¦ä¸ï¼
æ¹æ³Cï¼
#define bwMCDR2_ADDRESS 4#define bsMCDR2_ADDRESS
int BIT_MASK(int __bf)
{
return ((1U << (bw ## __bf)) - 1)<< (bs ## __bf);
}
void SET_BITS(int __dst,
int __bf, int __val)
{
__dst = ((__dst) & ~(BIT_MASK(__bf))) |
(((__val) << (bs ## __bf))
& (BIT_MASK(__bf))))
}
SET_BITS(MCDR2, MCDR2_ADDRESS,ReGISterNumber);
æ¹æ³Dï¼
#define bwMCDR2_ADDRESS 4#define bsMCDR2_ADDRESS
#define bmMCDR2_ADDRESS BIT_MASK(MCDR2_ADDRESS)
#define BIT_MASK(__bf)
(((1U << (bw ## __bf)) - 1)
<< (bs ## __bf))
#define SET_BITS(__dst, __bf, __val)
((__dst) = ((__dst) & ~(BIT_MASK(__bf)))
|
(((__val) << (bs ## __bf))
& (BIT_MASK(__bf))))
SET_BITS(MCDR2, MCDR2_ADDRESS,
RegisterNumber);
Dæ¹æ³æ¯æçå°çæ好çç½®ä½æä½å½æ°ï¼æ¯armå ¬å¸æºç çä¸é¨åï¼å¨çççä¸è¡å å®ç°äºå¾å¤åè½ï¼å ä¹æ¶µçäºææçä½æä½åè½ãCæ¹æ³æ¯å ¶åä½ï¼å ¶ä¸æ»å³è¿é大家ä»ç»ä½ä¼ã
第ä¸æï¼æ°å¦æ¹æ³è§£å³é®é¢
ç°å¨æ们æ¼ç»é«æCè¯è¨ç¼åç第äºæ--éç¨æ°å¦æ¹æ³æ¥è§£å³é®é¢ãæ°å¦æ¯è®¡ç®æºä¹æ¯ï¼æ²¡ææ°å¦çä¾æ®ååºç¡ï¼å°±æ²¡æ计ç®æºçåå±ï¼æ以å¨ç¼åç¨åºçæ¶åï¼éç¨ä¸äºæ°å¦æ¹æ³ä¼å¯¹ç¨åºçæ§è¡æçææ°é级çæé«ã举ä¾å¦ä¸ï¼æ± 1~çåã
æ¹æ³Eï¼
int I , j;for (I = 1 ;I<=; I ++)
{
j += I;
}
æ¹æ³F
int I;I = ( * (1+)) / 2
è¿ä¸ªä¾åæ¯æå°è±¡ææ·±çä¸ä¸ªæ°å¦ç¨ä¾ï¼æ¯æç计ç®æºå¯èèå¸èæçãå½æ¶æåªæå°å¦ä¸å¹´çº§ï¼å¯ææå½æ¶ä¸ç¥éç¨å ¬å¼ NÃ(N+1)/ 2 æ¥è§£å³è¿ä¸ªé®é¢ãæ¹æ³E循ç¯äºæ¬¡æ解å³é®é¢ï¼ä¹å°±æ¯è¯´æå°ç¨äºä¸ªèµå¼ï¼ä¸ªå¤æï¼ä¸ªå æ³(Iåj);èæ¹æ³Fä» ä» ç¨äº1个å æ³ï¼1 次ä¹æ³ï¼1次é¤æ³ãææèªç¶ä¸è¨èå»ãæ以ï¼ç°å¨æå¨ç¼ç¨åºçæ¶åï¼æ´å¤çæ¯å¨èçæ¾è§å¾ï¼æ大é度å°åæ¥æ°å¦çå¨åæ¥æé«ç¨åºè¿è¡çæçã
第åæï¼ä½¿ç¨ä½æä½ä½¿ç¨ä½æä½ãåå°é¤æ³åå模çè¿ç®ãå¨è®¡ç®æºç¨åºä¸æ°æ®çä½æ¯å¯ä»¥æä½çæå°æ°æ®åä½ï¼ç论ä¸å¯ä»¥ç¨"ä½è¿ç®"æ¥å®æææçè¿ç®åæä½ãä¸è¬çä½æä½æ¯ç¨æ¥æ§å¶ç¡¬ä»¶çï¼æè åæ°æ®åæ¢ä½¿ç¨ï¼ä½æ¯ï¼çµæ´»çä½æä½å¯ä»¥ææå°æé«ç¨åºè¿è¡çæçã举ä¾å¦ä¸ï¼
æ¹æ³G
int I,J;I = /8;
J = % ;
æ¹æ³H
int I,J;I = >>3;
J = - ( >> 4 << 4);
å¨åé¢ä¸å¥½åHæ¯G麻ç¦äºå¥½å¤ï¼ä½æ¯ï¼ä»ç»æ¥ç产ççæ±ç¼ä»£ç å°±ä¼æç½ï¼æ¹æ³Gè°ç¨äºåºæ¬çå模å½æ°åé¤æ³å½æ°ï¼æ¢æå½æ°è°ç¨ï¼è¿æå¾å¤æ±ç¼ä»£ç åå¯åå¨åä¸è¿ç®;èæ¹æ³Håä» ä» æ¯å å¥ç¸å ³çæ±ç¼ï¼ä»£ç æ´ç®æ´ï¼æçæ´é«ãå½ç¶ï¼ç±äºç¼è¯å¨çä¸åï¼å¯è½æççå·®è·ä¸å¤§ï¼ä½æ¯ï¼ä»¥æç®åéå°çMS C ,arm C æ¥çï¼æççå·®è·è¿æ¯ä¸å°ã
对äºä»¥2çææ°æ¬¡æ¹ä¸º"*"ã"/"æ"%"å åçæ°å¦è¿ç®ï¼è½¬å为移ä½è¿ç®"<< >>"é常å¯ä»¥æé«ç®æ³æçãå 为ä¹é¤è¿ç®æ令å¨æé常æ¯ç§»ä½è¿ç®å¤§ã
Cè¯è¨ä½è¿ç®é¤äºå¯ä»¥æé«è¿ç®æçå¤ï¼å¨åµå ¥å¼ç³»ç»çç¼ç¨ä¸ï¼å®çå¦ä¸ä¸ªæå ¸åçåºç¨ï¼èä¸åå广æ³å°æ£å¨è¢«ä½¿ç¨ççæ¯ä½é´çä¸(&)ãæ(|)ãé(~)æä½ï¼è¿è·åµå ¥å¼ç³»ç»çç¼ç¨ç¹ç¹æå¾å¤§å ³ç³»ãæ们é常è¦å¯¹ç¡¬ä»¶å¯åå¨è¿è¡ä½è®¾ç½®ï¼è¬å¦ï¼æ们éè¿å°AMERåå¤çå¨çä¸æå±è½æ§å¶å¯åå¨ç第ä½6ä½è®¾ç½®ä¸º0(å¼ä¸æ2)ï¼æéç¨çåæ³æ¯ï¼
#define INT_I2_MASK 0x
wTemp = inword(INT_MASK);
outword(INT_MASK, wTemp &~INT_I2_MASK);
èå°è¯¥ä½è®¾ç½®ä¸º1çåæ³æ¯ï¼
#define INT_I2_MASK 0x
wTemp = inword(INT_MASK);
outword(INT_MASK, wTemp | INT_I2_MASK);
å¤æ该ä½æ¯å¦ä¸º1çåæ³æ¯ï¼
#define INT_I2_MASK 0x
wTemp = inword(INT_MASK);
if(wTemp & INT_I2_MASK)
{
⦠/* 该ä½ä¸º1 */
}
è¿ç¨è¿æéè¦æ³¨æçæ¯ï¼å 为CPUçä¸åè产ççé®é¢ãæ¯å¦è¯´ï¼å¨PCä¸ç¨è¿æç¼åçç¨åºï¼å¹¶å¨PCä¸è°è¯éè¿ï¼å¨ç§»æ¤å°ä¸ä¸ªä½æºå¹³å°ä¸çæ¶åï¼å¯è½ä¼äº§ç代ç éæ£ãæ以åªæå¨ä¸å®ææ¯è¿é¶çåºç¡ä¸æå¯ä»¥ä½¿ç¨è¿æã
第äºæï¼æ±ç¼åµå ¥å¨çææ±ç¼è¯è¨ç人ç¼éï¼Cè¯è¨ç¼åçç¨åºé½æ¯åå¾"ãè¿ç§è¯´æ³è½ç¶åæ¿äºä¸äºï¼ä½æ¯å´æå®çéçãæ±ç¼è¯è¨æ¯æçæé«ç计ç®æºè¯è¨ï¼ä½æ¯ï¼ä¸å¯è½é çå®æ¥åä¸ä¸ªæä½ç³»ç»å§?æ以ï¼ä¸ºäºè·å¾ç¨åºçé«æçï¼æ们åªå¥½éç¨åéçæ¹æ³--åµå ¥æ±ç¼ï¼æ··åç¼ç¨ãåµå ¥å¼Cç¨åºä¸ä¸»è¦ä½¿ç¨å¨çº¿æ±ç¼ï¼å³å¨Cç¨åºä¸ç´æ¥æå ¥_asm{ }å åµæ±ç¼è¯å¥ã
举ä¾å¦ä¸ï¼å°æ°ç»ä¸èµå¼ç»æ°ç»äº,è¦æ±æ¯ä¸åèé½ç¸ç¬¦ã
char string1[],string2[];
æ¹æ³I
int I;
for (I =0 ;I<;I++)
*(string2 + I) = *(string1 + I)
æ¹æ³J
#ifdef _PC_
int I;
for (I =0 ;I<;I++)
*(string2 + I) = *(string1 + I);
#else
#ifdef _arm_
__asm
{
MOV R0,string1
MOV R1,string2
MOV R2,#0
loop:
LDMIA R0!, [R3-R]
STMIA R1!, [R3-R]
ADD R2,R2,#8
CMP R2, #
BNE loop
}
#endif
å举个ä¾åï¼
/* æ两个è¾å ¥åæ°çå¼ç¸å ï¼ç»æåæ¾å°å¦å¤ä¸ä¸ªå ¨å±åéä¸ */
int result;
void Add(long a, long *b)
{
_asm
{
MOV AX, a
MOV BX, b
ADD AX, [BX]
MOV result, AX
}
}
æ¹æ³Iæ¯æ常è§çæ¹æ³ï¼ä½¿ç¨äºæ¬¡å¾ªç¯;æ¹æ³Jåæ ¹æ®å¹³å°ä¸ååäºåºåï¼å¨armå¹³å°ä¸ï¼ç¨åµå ¥æ±ç¼ä» ç¨æ¬¡å¾ªç¯å°±å®æäºåæ ·çæä½ãè¿éææåä¼è¯´ï¼ä¸ºä»ä¹ä¸ç¨æ åçå åæ·è´å½æ°å¢?è¿æ¯å 为å¨æºæ°æ®éå¯è½å«ææ°æ®ä¸º0çåèï¼è¿æ ·çè¯ï¼æ ååºå½æ°ä¼æåç»æèä¸ä¼å®ææ们è¦æ±çæä½ãè¿ä¸ªä¾ç¨å ¸ååºç¨äºLCDæ°æ®çæ·è´è¿ç¨ãæ ¹æ®ä¸åçCPUï¼çç»ä½¿ç¨ç¸åºçåµå ¥æ±ç¼ï¼å¯ä»¥å¤§å¤§æé«ç¨åºæ§è¡çæçã
è½ç¶æ¯å¿ ææï¼ä½æ¯å¦æè½»æ使ç¨ä¼ä»åºæ¨éç代价ãè¿æ¯å 为ï¼ä½¿ç¨äºåµå ¥æ±ç¼ï¼ä¾¿éå¶äºç¨åºçå¯ç§»æ¤æ§ï¼ä½¿ç¨åºå¨ä¸åå¹³å°ç§»æ¤çè¿ç¨ä¸ï¼å§èèé¾ï¼é©è±¡ç¯ç!åæ¶è¯¥ææ°ä¹ä¸ç°ä»£è½¯ä»¶å·¥ç¨çææ³ç¸è¿èï¼åªæå¨è¿«ä¸å¾å·²çæ åµä¸æå¯ä»¥éç¨ã
第å æï¼ ä½¿ç¨å¯åå¨åéå½å¯¹ä¸ä¸ªåéé¢ç¹è¢«è¯»åæ¶ï¼éè¦åå¤è®¿é®å åï¼ä»èè±è´¹å¤§éçååæ¶é´ã为æ¤ï¼Cè¯è¨æä¾äºä¸ç§åéï¼å³å¯åå¨åéãè¿ç§åéåæ¾å¨CPUçå¯åå¨ä¸ï¼ä½¿ç¨æ¶ï¼ä¸éè¦è®¿é®å åï¼èç´æ¥ä»å¯åå¨ä¸è¯»åï¼ä»èæé«æçãå¯åå¨åéç说æ符æ¯registerã对äºå¾ªç¯æ¬¡æ°è¾å¤ç循ç¯æ§å¶åéå循ç¯ä½å åå¤ä½¿ç¨çåéåå¯å®ä¹ä¸ºå¯åå¨åéï¼è循ç¯è®¡æ°æ¯åºç¨å¯åå¨åéçæ好åéè ã
(1) åªæå±é¨èªå¨åéåå½¢åæå¯ä»¥å®ä¹ä¸ºå¯åå¨åéãå 为å¯åå¨åéå±äºå¨æåå¨æ¹å¼ï¼å¡éè¦éç¨éæåå¨æ¹å¼çéé½ä¸è½å®ä¹ä¸ºå¯åå¨åéï¼å æ¬ï¼æ¨¡åé´å ¨å±åéã模åå å ¨å±åéãå±é¨staticåé;
(2) registeræ¯ä¸ä¸ª"建议"åå ³é®åï¼ææç¨åºå»ºè®®è¯¥åéæ¾å¨å¯åå¨ä¸ï¼ä½æç»è¯¥åéå¯è½å 为æ¡ä»¶ä¸æ»¡è¶³å¹¶æªæ为å¯åå¨åéï¼èæ¯è¢«æ¾å¨äºåå¨å¨ä¸ï¼ä½ç¼è¯å¨ä¸å¹¶ä¸æ¥é(å¨C++è¯è¨ä¸æå¦ä¸ä¸ª"建议"åå ³é®åï¼inline)ã
ä¸é¢æ¯ä¸ä¸ªéç¨å¯åå¨åéçä¾åï¼
/* æ±1+2+3+â¦.+nçå¼ */
WORD Addition(BYTE n)
{
register i,s=0;
for(i=1;i<=n;i++)
{
s=s+i;
}
return s;
}
æ¬ç¨åºå¾ªç¯n次ï¼iåsé½è¢«é¢ç¹ä½¿ç¨ï¼å æ¤å¯å®ä¹ä¸ºå¯åå¨åéã
第ä¸æï¼ å©ç¨ç¡¬ä»¶ç¹æ§é¦å è¦æç½CPU对åç§åå¨å¨ç访é®é度ï¼åºæ¬ä¸æ¯ï¼
CPUå é¨RAMã>ãå¤é¨åæ¥RAMã>ãå¤é¨å¼æ¥RAMã>ãFLASH/ROM
对äºç¨åºä»£ç ï¼å·²ç»è¢«ç§å½å¨FLASHæROMä¸ï¼æ们å¯ä»¥è®©CPUç´æ¥ä»å ¶ä¸è¯»å代ç æ§è¡ï¼ä½é常è¿ä¸æ¯ä¸ä¸ªå¥½åæ³ï¼æ们æ好å¨ç³»ç»å¯å¨åå°FLASHæROMä¸çç®æ 代ç æ·è´å ¥RAMä¸ååæ§è¡ä»¥æé«åæ令é度;
对äºUARTç设å¤ï¼å ¶å é¨æä¸å®å®¹éçæ¥æ¶BUFFERï¼æ们åºå°½éå¨BUFFER被å 满åååCPUæåºä¸æãä¾å¦è®¡ç®æºç»ç«¯å¨åç®æ æºéè¿RS-ä¼ éæ°æ®æ¶ï¼ä¸å®è®¾ç½®UARTåªæ¥æ¶å°ä¸ä¸ªBYTEå°±åCPUæä¸æï¼ä»èæ è°æµªè´¹ä¸æå¤çæ¶é´;
å¦æ对æ设å¤è½éåDMAæ¹å¼è¯»åï¼å°±éç¨DMA读åï¼DMA读åæ¹å¼å¨è¯»åç®æ ä¸å å«çåå¨ä¿¡æ¯è¾å¤§æ¶æçè¾é«ï¼å ¶æ°æ®ä¼ è¾çåºæ¬åä½æ¯åï¼èæä¼ è¾çæ°æ®æ¯ä»è®¾å¤ç´æ¥éå ¥å åç(æè ç¸å)ãDMAæ¹å¼è¾ä¹ä¸æ驱å¨æ¹å¼ï¼åå°äºCPU 对å¤è®¾çå¹²é¢ï¼è¿ä¸æ¥æé«äºCPUä¸å¤è®¾ç并è¡æä½ç¨åº¦ã
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Keras 中的 Adam 优化器(Optimizer)算法+源码研究
在深度学习训练中,Adam优化器是一个不可或缺的组件。它作为模型学习的指导教练,通过调整权值以最小化代价函数。在Keras中,Adam的使用如keras/examples/mnist_acgan.py所示,特别是在生成对抗网络(GAN)的实现中。其核心参数如学习率(lr)和动量参数(beta_1和beta_2)在代码中明确设置,参考文献1提供了常用数值。
优化器的本质是帮助模型沿着梯度下降的方向调整权值,Adam凭借其简单、高效和低内存消耗的特点,特别适合非平稳目标函数。它的更新规则涉及到一阶(偏斜)和二阶矩估计,以及一个很小的数值(epsilon)以避免除以零的情况。在Keras源码中,Adam类的实现展示了这些细节,包括学习率的动态调整以及权值更新的计算过程。
Adam算法的一个变种,Adamax,通过替换二阶矩估计为无穷阶矩,提供了额外的优化选项。对于想要深入了解的人,可以参考文献2进行进一步研究。通过理解这些优化算法,我们能更好地掌握深度学习模型的训练过程,从而提升模型性能。
petite-vue源码剖析-优化手段template详解
深入剖析Petite-Vue源码,本文将带你探索其在线渲染、响应式系统和沙箱模型。首先,我们从模板的引入讲起,template在年的设计旨在提供统一且功能强大的模板存储方式,可以参考相关文章:HTML语义化:HTML5新标签——template。
当我们谈论元素时,template在Vue3的渲染机制中扮演重要角色。在首次渲染过程中,v-if的使用影响着元素的生成。不正确的使用可能导致性能问题,比如,当未配合v-if或v-for时,即使数据改变,元素也不会动态更新,如示例所示,文本"Hello"将无法显示。
尽管这些优化手段能提升用户体验,但过度或不当使用可能导致问题。理解其工作原理后,我们学会了如何巧妙地避免这些陷阱。在Petite-Vue中,根块对象的处理方式是关键,特别是当v-if或v-for缺失时,它影响着UI的构建和更新。
总结来说,模板的使用必须与v-if或v-for紧密结合,以确保组件的响应性和性能。下一章节,我们将深入探讨@vue/reactivity在Petite-Vue中的应用,敬请关注后续内容。这是一份理解Vue3源码的宝贵指南,不容错过。
TensorFlow XLA优化原理与示例
TensorFlow XLA优化原理与示例 一、XLA概述 XLA,加速线性代数,是一个专注于优化TensorFlow计算的领域特定编译器。旨在提升服务器和移动设备的性能、内存使用效率和代码移植性。初期,大部分用户可能不会立即感受到显著的优化效果,但通过尝试XLA的即时编译(JIT)或预编译(AOT)模式,探索针对新硬件加速器的XLA应用,可以显著提升性能。 二、构建XLA XLA与TensorFlow合作以实现以下目标:提高执行速度:编译子图以减少短暂操作的执行时间,消除TensorFlow运行时的开销,融合流水线操作以减少内存开销,针对已知张量形状优化,允许更积极的恒定传播。
改善内存使用:分析和规划内存使用情况,理论上消除许多中间存储缓冲区。
减少自定义操作依赖:通过改进自动融合低级操作的性能,减少对大量自定义操作的需求,匹配手工融合操作的性能。
移动足迹减少:通过提前编译子图,生成可以直接链接到另一个应用程序的对象/头文件,从而消除TensorFlow运行时的占用空间,结果可以大幅减少移动推断的占用空间。
提高可移植性:为新硬件编写新的后端程序相对容易,大多数TensorFlow程序将在该硬件上无修改地运行,与针对新硬件的个体单片操作方法形成对比,后者需要重写TensorFlow程序以利用这些操作。
三、XLA如何工作? 输入语言为“HLO IR”(高级优化程序),XLA将HLO中的图形(计算)编译成各种体系结构的机器指令。XLA模块化设计,易于插入替代后端以定位新颖硬件架构。支持x和ARM CPU后端,以及NVIDIA GPU后端。 编译过程包含多个与目标无关的优化和分析,如循环节省、独立于目标的操作融合,以及为计算分配运行时,内存的缓冲区分析。在独立于目标的步骤后,XLA将HLO计算发送到后端。后端执行进一步的HLO级别分析和优化,针对具体目标信息和需求。例如,XLA GPU后端可以执行专用于GPU编程模型的算子融合,并确定如何将计算划分为流。此时,后端也可以模式匹配某些操作或其组合来优化库调用。下一步是目标特定的代码生成,XLA附带的CPU和GPU后端使用 LLVM进行低级IR优化和代码生成。 四、XLA开发后端 XLA提供了一个抽象接口,新体系结构或加速器可以实现创建后端,运行TensorFlow图形。重新定位XLA通常比实现每个现有TensorFlow Op针对新硬件更简单和可扩展。实现可分为以下几种情况:现有CPU架构,尚未正式由XLA支持。通过使用LLVM,XLA可以轻松将TensorFlow重定向到不同的CPU,因为主要区别在于LLVM生成的代码。
具有现有LLVM后端的非CPU类硬件。可以基于现有CPU或GPU实现创建新的实现,共享大量代码。
没有现有LLVM后端的非CPU类硬件。需要实施StreamExecutor、xla::Compiler、xla::Executable和xla::TransferManager等关键类。
五、使用JIT编译 TensorFlow必须从源代码编译为包含XLA。使用即时(JIT)编译可以将多个算子(内核融合),融合到少量的编译内核中,减少内存带宽要求并提高性能。通过XLA运行TensorFlow图表有多种方法,包括通过JIT编译算子放置在CPU或GPU设备上,或通过将算子在XLA_CPU或XLA_GPU设备上运行。 六、打开JIT编译 可以在会话级别或手动打开JIT编译。手动方法涉及标记算子以使用属性进行编译完成。在会话级别打开JIT编译,会导致所有可能的算子贪婪地编译成XLA计算。受限于一些限制,如果图中有两个相邻的算子都具有XLA实现,编译为单个XLA计算。 七、使用示例 以MNIST softmax为例,在开启JIT的情况下进行训练。当前仅支持在GPU上进行。 确保LD_LIBRARY环境变量或ldconfig包含$CUDA_ROOT/extras/CUPTI/lib,其中包含CUDA分析工具界面(CUPTI)的库。TensorFlow使用CUPTI从GPU中提取跟踪信息。 八、代码流程 实现流程包括图优化Pass(MarkForCompilation)、EncapsulateSubgraphs和BuildXlaOps,将子图转化成XLA HLO Computation、XLA Function子图、Xla节点和最终的GPU可执行代码或PTX。 九、总结 通过使用XLA,TensorFlow的性能、内存使用效率和代码移植性得到了显著提升。实现XLA后端相对简单,支持从现有CPU架构到非CPU类硬件的各种优化,同时提供JIT编译和手动控制的灵活性。通过实例和代码示例,可以深入理解XLA在TensorFlow中的应用和优化策略。