......................................................................................... 71 第八章 向量 .................................................................................................. ................. 75 8.2 向量计算指令 ............................................................................................................................... 76 8.3 向量寄存器和动态类型 .................. ....................... 76 8.4 向量的 Load 和 Store 操作 ...................................................................................................... 78 8.5 向量操作期间的并行性 ........................

RVC指令都映射到已有的32位RISC-V指令。 类别 名称 类型 RV32M （乘除法） 名称 类型 RV32V/R64V 乘 乘 R MUL rd,rs1,rs2 设置向量长度 R SETVL rd,rs1 高位乘 R MULH rd,rs1,rs2 高位乘 R VMULH rd,rs1,rs2 高位有符号-无符号乘 R MULHSU FCLASS.{S|D} rd,rs1 f28-31 ft8-11 调用者 分类 R VCLASS rd,rs1 配置 读状态寄存器 R FRCSR rd zero 硬连线为0 设置向量寄存器类型 R VSETDCFG rd,rs1 读舍入模式 R FRRM rd ra 返回地址 抽取 R VEXTRACT rd,rs1,rs2 读异常标志 R FRFLAGS s0-11,fs0-11 保存寄存器 a0-7,fa0-7 函数参数 开源 参考卡 ② 可选乘除指令扩展：RVM 可选向量扩展：RVV +RV64M MULW rd,rs1,rs2 DIVW rd,rs1,rs2 DIVUW rd,rs1,rs2 REMW

），训练模型是找出最合适的参数 abc。所谓特征，是其中的自变量 x1 与 x2，而模型预估，就是将给定的自变量 x1 与 x2 代入公式，求得一个解而已。（当然 实际模型输出的结果可能会更加复杂，包括输出矩阵、向量等等，这里只是简单的举 例说明。） 所以在实际业务场景中，一个模型预估的过程可以分为两个简单的步骤：第一步，特 征抽取（找出 x1 与 x2）；第二步，模型预估（执行公式 f，获得最终的结果）。 Self-Attention 的集成， h 代表头的个数。其 中 Self-Attention 的计算公式如下： 其中，Q 代表查询，K 代表键，V 代表数值。 在我们的应用实践中，原始输入是一系列 Embedding 向量构成的矩阵 E ，矩阵 E 首先通过线性投影： 得到三个矩阵： 然后将投影后的矩阵输入到 Multi-Head Attention。计算公式如下： Point-wise Feed-Forward 2020 技术年货 行为序列建模 理解用户是搜索排序中一个非常重要的问题。过去，我们对训练数据研究发现，在训 练数据量很大的情况下，item 的大部分信息都可以被 ID 的 Embedding 向量进行表 示，但是用户 ID 在训练数据中是十分稀疏的，用户 ID 很容易导致模型过拟合，所以 需要大量的泛化特征来较好的表达用户。这些泛化特征可以分为两类：一类是偏静态 的特征，例如用户的基本

度、中心点距离、纵横比等因素来衡量 两者之间的差距，从而指导网络最小化损失以提升回归精度，但是这些方法都没有考 虑到预测框与目标框之间方向的匹配性。SIoU 损失函数通过引入了所需回归之间的 向量角度，重新定义了距离损失，有效降低了回归的自由度，加快网络收敛，进一步 提升了回归精度。通过在 YOLOv6s 上采用 SIoU loss 进行实验，对比 CIoU loss， 平均检测精度提升 中，还可以用图表示 实体与实体间多样的关系。另一方面，深度学习技术在计算机视觉、自然语言处理、 语音处理等领域均已取得了巨大的成功。深度学习技术将图像、文本、语音等多种多 样的数据转化为稠密的向量表示，提供了表示数据的另一种方式。借助于硬件日益强 大的计算能力，深度学习可以从海量数据中学习到数据之间复杂多样的相关性。 这会让人不禁思考，深度学习能否应用到更广阔的领域，比如——图？事实上，早 JKNet[10] 中，层次维度的聚合函数可以设定为 LSTM[11]。 ● 消息函数 ：结合起始节点和目标节点，以及边的特征，生成用于消息传递的 消息向量。 ● 节点维度的聚合函数 ：汇集了来自邻居节点 的所有消息向量。值得注 意的是， 也可以有不同的实现。例如，在 GCN 中为所有邻居节点，而在 GraphSage[9] 中为邻居节点的子集。 ● 更新函数 ：用于聚合节点自身在上一层和当前层的表示。

5700万) • GEMM 通过优化内存局部性和向量指令，比朴素实现快 10 倍以上 GEMM • 优化 GEMM • 内存布局：矩阵分块；重排 • 向量化指令：AVX、NEON V0 V1 ✕ ✕ ✕ ✕ V2 GEMM 例子 • 优化 GEMM • 内存布局：矩阵分块；重排 • 向量化指令：AVX、NEON 原始算法 展开4x1 向量化 GEMM 例子 • 优化 GEMM GEMM • 内存布局：矩阵分块；重排 • 向量化指令：AVX、NEON 原始算法 展开4x1 向量化 GEMM • 优化 GEMM • 内存布局：矩阵分块；重排 • 向量化指令：AVX、NEON • 硬件加速 • Nvidia Volta 架构引入 tensor core • Intel AMX, Advanced Matrix Extension • ARM SME, Scalable 硬件指令支持 ARMv8.6 bf16 扩展 • bf16 扩展 • ARMv8.6 • 矩阵乘法指令 BFMMLA • 类型转换指令 BFCVT • BFMMLA • 128 bit 向量寄存器 • 单指令完成 (2x4) * (4x2) • 16 mul + 16 add 深度学习推理加速 • BF16 gemm 实现 • ARM Compute Library • OpenBLAS

3 复合赋值操作符 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 6.4 向量化 dot 运算符 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 6.5 数值比较 Function composition and piping . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78 9.16 向量化函数的点语法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79 9.17 更多阅读 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 331 34.14点语法：融合向量化操作 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 332 34.15Consider using

表的操作，它拥有性质：结果列表的长度为两个输入列表的长度之和。 因此我们可以为 app 函数赋予 如下类型，它用于连接向量（奖奥 奣 奴 奯奲 ）： app : Vect n a -> Vect m a -> Vect (n + m) a 1 也许会令人困惑，它在依赖类型编程的文献中通常被称作「向量 ( V e c t o r ) 」。 夲 I d r i s 语 语 语言 言 言文 文 文档 档 档 函 函数 数 数 8 I d r i s 语 语 语言 言 言文 文 文档 档 档, 版 版 版本 本 本 1. 3. 1 向 向 向量 量 量 依赖类型的一个范例就是「带长度的列表」类型，在依赖类型的文献中， 它通常被称作向量 （奖奥 奣 奴 奯奲 ）。向量作为 奉 奤 奲 奩 女 库的一部分，可通过导入 Data.Vect 来使用，当然我们也自己声明 它： data Vect : Nat 数 数化 化 化 。 每个构造器会产生该类型家族的不同部分。 Nil 只能用于构造零长度的向量， 而 :: 用于构造非零长度的向量。在 :: 的类型中，我们显式地指定了一 个类型为 a 的元素和一个类型为 Vect k a 的尾部（奔 奡奩 奬 ）（即长度为 k 的向量）， 二者构成了一个长 度为 S k 的向量。 同 List 以及 Nat 这类简单类型一样，我们可以通过模式匹配以同样的方式为 Vect

》等。 NLP基础 18% |############### | section1 收集语料 前处理 分词 向量化 机器学习模型 各种OUTPUT 语义解析 NLP基础 22% |################## | section1 收集语料 前处理 分词 向量化 机器学习模型 各种OUTPUT 语义解析 有时候会把语义分析的结果做成 feature，放进机器学习模型里。 |################### | section1 收集语料 前处理 分词 向量化 机器学习模型 语义解析 各种OUTPUT ※一般来说，把数据处理成countable的 形式之后做EDA。 NLP基础 28% |######################## | section1 收集语料 前处理 分词 向量化 机器学习模型 语义解析 各种OUTPUT 为什么要做EDA呢？ ######################################## | section3 ROUGE RIBES word2vec TF-IDF 机器翻译的手法 神经网络 向量化的典型手法 $ from RIBES import RIBESevaluator $ ribes = RIBESevaluator() $ score = ribes.eval([target]

NLP基础 14% |########### | section1 收集语料 前处理 分词 向量化 （Vectorization） 机器学习模型 各种OUTPUT 语义解析 NLP基础 19% |################ | section1 收集语料 前处理 分词 向量化 机器学习模型 语义解析 有时候会把语义分析的结果feature， 放进机器学习模型里。 各种OUTPUT |################### | section1 收集语料 前处理 分词 向量化 机器学习模型 语义解析 各种OUTPUT ※一般来说，把数据处理成countabul的形式之后 做EDA。 EDA NLP基础 28% |######################## | section1 收集语料 前处理 分词 向量化 机器学习模型 语义解析 ※一般来说，把数据处理成countabul的形式之后 ######################################## | section3 ROUGE RIBES word2vec TF-IDF 机器翻译的手法 神经网络 向量化的典型手法 $ from RIBES import RIBESevaluator $ ribes = RIBESevaluator() $ score = ribes.eval([target]

我像这样的对话框大家一定非常熟悉（临时写了一个程序故意造成的错误）： 好的，只是一个程序崩溃了，而操作系统的其他进程照常运行（同样的程序在 DOS 中几乎是 板上钉钉的死机，因为 NULL 指针的位置恰好是中断向量表），你甚至还可以调试它。 保护模式还有其他很多好处，在此就不一一赘述了。实模式和保护模式之间的切换问题我打 算放在后面的“高级技巧”一章来讲，因为多数程序并不涉及这个。 了解了内存的格 作为核心控制单元的设 计初衷。考虑到这些，在 x86 系统中引入了中断向量的概念。 中断向量表是保存在系统数据区(实模式下，是 0:0 开始的一段区域)的一组指针。这组指针 指向每一个中断服务程序的地址。整个中断向量表的结构是一个线性表。 每一个中断服务有自己的唯一的编号，我们通常称之为中断号。每一个中断号对应中断向量 表中的一项，也就是一个中断向量。外设向 CPU 发出中断请求，而 CPU 自己将根据当前的程 这些分类并不一定科学， 并且对于我们介绍中断的使用没有太大的帮助，因此我并不打算太详细地介绍它(在本教程 的高级篇中，关于加密解密的部分会提到某些硬 件中断的利用，但那是后话)。 在设计操作系统时，中断向量的概念曾经带来过很大的便利。操作系统随时可能升级，这样， 通过 CALL 来调用操作系统的服务(如果说每个程序都包含对 于文件系统、进程表这些应该 由操作系统管理的数据的直接操作的话，不仅会造成程序的臃肿，而且不利于系统的安全)