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SSE指令集能够加速处理器性能。

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简介：
通过对指令集加速学习过程的梳理，我们系统地整理并归纳了SSE的相关基础概念，以及其简单的应用原理，同时附带了便于理解的对应代码实例。这些整理后的资料将首先分享给有需要的同学，以便他们能够更有效地进行学习和实践。

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  • SSE指令集提速.docx
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    本项目详细介绍如何基于MIPS指令集设计一款简化版的CPU处理器，并实现其五级流水线架构。特别强调了溢出处理机制的设计，同时由于资源限制，该CPU未集成乘法和除法运算单元。适合对计算机体系结构感兴趣的初学者研究与学习。 与本人博客内容一致的文件可供下载。测试代码已在文件中提供，可以直接添加到Vivado中运行。欢迎下载。
     
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    本文探讨了如何运用DALI工具包来优化基于PyTorch的数据加载器，在图像预处理阶段实现显著的速度提升，特别适合于Python环境下的深度学习模型训练。 我们已经使用nvidia-dali实现了PyTorch数据加载器，并且支持CIFAR-10和ImageNet数据集的加载。未来还将增加更多的数据加载器。 通过配置2个Intel Xeon Gold 6154 CPU处理器、1块Tesla V100 GPU以及内存磁盘中的所有数据集，我们能够利用DALI显著加速图像预处理过程。 在训练时的数据成本（批量大小为256）方面，CIFAR-10和ImageNet的比较如下： - CIFAR-10: 使用DALI耗时1.4秒（使用两个处理器），而PyTorch DataLoader则需要280.1秒。 - ImageNet: 使用DALI耗时625秒（使用八个处理器），相比之下，PyTorch DataLoader需要的时间为13,400秒。
     
  • 能够提取加密RAR文件的全能工具
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    这款全能工具专门设计用于解密和打开受密码保护的RAR压缩文件。它提供用户友好的界面以及高级选项来处理各种加密强度的RAR档案，让数据恢复变得轻松快捷。 可以提取加密RAR中的文件，这是一个不错的选择，大家可以试试看。
     
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    本项目设计并实现了一个基于开源RISC-V指令集架构的单周期处理器。采用Verilog硬件描述语言构建，支持RV32I基础指令集，适用于教育和小型嵌入式系统应用。 基于RISC-V指令集的单周期处理器实现了RV32I中的lui, auipc, jal, jalr, beq, bne, blt, bge, bltu, bgeu, lb, lh, lw, lbu, lhu, sb, sh, sw, addi, slti, sltiu, xori, ori, andi, slli, srli, srai以及add、sub、sll、slt、sltu、xor、srl和sra共计37条指令。文件包含完整的代码工程及测试的汇编指令及其二进制格式，设计与仿真平台为ISE14.7。具体的设计思路在本人主页博客中进行了详细说明，欢迎大家一起交流学习。
     
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    ONNX Runtime是一款高效的执行工具，专为提升机器学习模型的推理和训练速度设计，支持多种平台无缝运行。 ONNX Runtime 是一个跨平台的推理与训练加速器，并且兼容多种流行的机器学习/深度神经网络框架，如 PyTorch、TensorFlow/Keras 和 scikit-learn 等。 许多用户可以从 ONNX Runtime 中获益，包括那些希望： 1. 提升各种 ML 模型的推断性能； 2. 减少大规模模型训练的时间和成本； 3. 使用 Python 进行培训但可以部署到 C# / C++ / Java 应用程序中； 4. 在不同的硬件及操作系统上运行； 5. 利用多个不同框架创建的支持模型。 自 2019 年 10 月以来，API 已经稳定并投入生产使用，从而实现了更快的客户体验和更低的成本。在预览阶段（2020年5月），引入了支持在多节点 NVIDIA GPU 上加速 PyTorch 训练的功能以针对变压器模型。 关于如何开始使用推断，请参阅文档中的不同版本组合指令说明。 ONNX Runtime 支持基于标准格式的模型，兼容包括但不限于 PyTorch、scikit-learn 和 TensorFlow 等框架和工具。从 ONNX v1.2.1 开始，ONNX Runtime 成为了最新版，并且持续更新以支持更多功能。