工业市场：工业伺服、控制器、安防相机、机器视觉、超声设备等。 Ø 消费类和广播设备：电视台演播设备、电视墙 Ø 测量测试仪器：示波器、信号发生器、逻辑分析仪等 FPGA 介绍 5 串行计算和并行计算 1 GHz 126 clock cycles = 8 MSPS / MAC unit 传统的基于 DSP 计算 - Serial 基于 FPGA 计算 - Parallelism 不仅是嵌入式系统 软件仿真和硬件仿真 7 Ø 近期很热门的话题 Ø 目的：提高算法计算效率，缩短算法开发时间和验证时间 Ø 加速框架： Ø 分布式计算：多节点计算 Ø 并行计算：多处理器、多线程计算 Ø 分布式计算引擎：Spark Ø 并行计算语言（函数式编程）：Scala Ø 加速方法： Ø 算法的优化 Ø 算法的并行化 Ø CPU: 多核 CPU Ø GPU： 多核处理器 Ø 硬件仿真：算法计算在FPGA里实现，输入和输出在

工业市场：工业伺服、控制器、安防相机、机器视觉、超声设备等。 Ø 消费类和广播设备：电视台演播设备、电视墙 Ø 测量测试仪器：示波器、信号发生器、逻辑分析仪等 FPGA 介绍 5 串行计算和并行计算 1 GHz 126 clock cycles = 8 MSPS / MAC unit 传统的基于 DSP 计算 - Serial 基于 FPGA 计算 - Parallelism 不仅是嵌入式系统 软件仿真和硬件仿真 7 Ø 近期很热门的话题 Ø 目的：提高算法计算效率，缩短算法开发时间和验证时间 Ø 加速框架： Ø 分布式计算：多节点计算 Ø 并行计算：多处理器、多线程计算 Ø 分布式计算引擎：Spark Ø 并行计算语言（函数式编程）：Scala Ø 加速方法： Ø 算法的优化 Ø 算法的并行化 Ø CPU: 多核 CPU Ø GPU： 多核处理器 Ø 硬件仿真：算法计算在FPGA里实现，输入和输出在

工业市场：工业伺服、控制器、安防相机、机器视觉、超声设备等。 ➢ 消费类和广播设备：电视台演播设备、电视墙 ➢ 测量测试仪器：示波器、信号发生器、逻辑分析仪等 FPGA 介绍 5 串行计算和并行计算 1 GHz 126 clock cycles = 8 MSPS / MAC unit 传统的基于 DSP 计算 - Serial 基于 FPGA 计算 - Parallelism 不仅是嵌入式系统 软件仿真和硬件仿真 7 ➢ 近期很热门的话题 ➢ 目的：提高算法计算效率，缩短算法开发时间和验证时间 ➢ 加速框架： ➢ 分布式计算：多节点计算 ➢ 并行计算：多处理器、多线程计算 ➢ 分布式计算引擎：Spark ➢ 并行计算语言（函数式编程）：Scala ➢ 加速方法： ➢ 算法的优化 ➢ 算法的并行化 ➢ CPU: 多核 CPU ➢ GPU： 多核处理器 ➢ 硬件仿真：算法计算在FPGA里实现，输入和输出在

Python JIT thautwarm The “Restrain” 目录 CONTENTS Preview 和其他JIT的比较 实现原理 如何参与开发 1 Preview 并行计算: SIMD并行, true threading 避开解释器开销: for-loop 避免嵌套函数开销: native function pointer, inline “All Add 2”

语音– 音频、频段、波长、调制等等 ... 深度学习的优势 特性自动推导和预期结果的优化调整 可变的自动学习的健壮性 重用性－相同的神经网络的方法可用于许多应用和数据 类型 通过利用GPU的大规模并行计算－可扩展的大容量数据 深度学习的开发框架 Torch (NYU,2002), Facebook AI, Google Deepmind Theano (University of Montreal

那么，我们不禁发问：为什么分治可以提升算法效率，其底层逻辑是什么？换句话说，将大问题分解为多个 子问题、解决子问题、将子问题的解合并为原问题的解，这几步的效率为什么比直接解决原问题的效率更高？ 这个问题可以从操作数量和并行计算两方面来讨论。 操作数量优化 以「冒泡排序」为例，其处理一个长度为 ? 的数组需要 ?(?2) 时间。假设我们把数组从中点分为两个子数 组，则划分需要 ?(?) 时间，排序每个子数组需要 ?(( log ?) 。 再思考，如果我们多设置几个划分点，将原数组平均划分为 ? 个子数组呢？这种情况与「桶排序」非常类似， 它非常适合排序海量数据，理论上时间复杂度可以达到 ?(? + ?) 。 并行计算优化 我们知道，分治生成的子问题是相互独立的，因此通常可以并行解决。也就是说，分治不仅可以降低算法的 时间复杂度，还有利于操作系统的并行优化。 并行优化在多核或多处理器的环境中尤其有效，因为 源，从而显著减少总体的运行时间。 比如在桶排序中，我们将海量的数据平均分配到各个桶中，则可所有桶的排序任务分散到各个计算单元，完 成后再进行结果合并。 Figure 12‑3. 桶排序的并行计算 12.1.3. 分治常见应用 一方面，分治可以用来解决许多经典算法问题： ‧ 寻找最近点对：该算法首先将点集分成两部分，然后分别找出两部分中的最近点对，最后再找出跨越两 部分的最近点对。

那么，我们不禁发问：为什么分治可以提升算法效率，其底层逻辑是什么？换句话说，将大问题分解为多个 子问题、解决子问题、将子问题的解合并为原问题的解，这几步的效率为什么比直接解决原问题的效率更高？ 这个问题可以从操作数量和并行计算两方面来讨论。 1. 操作数量优化 以“冒泡排序”为例，其处理一个长度为 ? 的数组需要 ?(?2) 时间。假设我们按照图 12‑2 所示的方式，将 数组从中点处分为两个子数组，则划分需要 ?) 。 再思考，如果我们多设置几个划分点，将原数组平均划分为 ? 个子数组呢？这种情况与“桶排序”非常类似， 它非常适合排序海量数据，理论上时间复杂度可以达到 ?(? + ?) 。 2. 并行计算优化 我们知道，分治生成的子问题是相互独立的，因此通常可以并行解决。也就是说，分治不仅可以降低算法的 时间复杂度，还有利于操作系统的并行优化。 并行优化在多核或多处理器的环境中尤其有效，因为 源，从而显著减少总体的运行时间。 比如在图 12‑3 所示的“桶排序”中，我们将海量的数据平均分配到各个桶中，则可所有桶的排序任务分散到 各个计算单元，完成后再合并结果。 图 12‑3 桶排序的并行计算 12.1.3 分治常见应用 一方面，分治可以用来解决许多经典算法问题。 ‧ 寻找最近点对：该算法首先将点集分成两部分，然后分别找出两部分中的最近点对，最后找出跨越两部 分的最近点对。 ‧

那么，我们不禁发问：为什么分治可以提升算法效率，其底层逻辑是什么？换句话说，将大问题分解为多个 子问题、解决子问题、将子问题的解合并为原问题的解，这几步的效率为什么比直接解决原问题的效率更高？ 这个问题可以从操作数量和并行计算两方面来讨论。 1. 操作数量优化 以“冒泡排序”为例，其处理一个长度为 ? 的数组需要 ?(?2) 时间。假设我们按照图 12‑2 所示的方式，将 数组从中点分为两个子数组，则划分需要 ?( ?) 。 再思考，如果我们多设置几个划分点，将原数组平均划分为 ? 个子数组呢？这种情况与“桶排序”非常类似， 它非常适合排序海量数据，理论上时间复杂度可以达到 ?(? + ?) 。 2. 并行计算优化 我们知道，分治生成的子问题是相互独立的，因此通常可以并行解决。也就是说，分治不仅可以降低算法的 时间复杂度，还有利于操作系统的并行优化。 并行优化在多核或多处理器的环境中尤其有效，因为 源，从而显著减少总体的运行时间。 比如在图 12‑3 所示的“桶排序”中，我们将海量的数据平均分配到各个桶中，则可所有桶的排序任务分散到 各个计算单元，完成后再进行结果合并。 图 12‑3 桶排序的并行计算 12.1.3 分治常见应用 一方面，分治可以用来解决许多经典算法问题。 ‧ 寻找最近点对：该算法首先将点集分成两部分，然后分别找出两部分中的最近点对，最后再找出跨越两 部分的最近点对。

那么，我们不禁发问：为什么分治可以提升算法效率，其底层逻辑是什么？换句话说，将大问题分解为多个 子问题、解决子问题、将子问题的解合并为原问题的解，这几步的效率为什么比直接解决原问题的效率更高？ 这个问题可以从操作数量和并行计算两方面来讨论。 1. 操作数量优化 以“冒泡排序”为例，其处理一个长度为 ? 的数组需要 ?(?2) 时间。假设我们按照图 12‑2 所示的方式，将 数组从中点处分为两个子数组，则划分需要 ?) 。 再思考，如果我们多设置几个划分点，将原数组平均划分为 ? 个子数组呢？这种情况与“桶排序”非常类似， 它非常适合排序海量数据，理论上时间复杂度可以达到 ?(? + ?) 。 2. 并行计算优化 我们知道，分治生成的子问题是相互独立的，因此通常可以并行解决。也就是说，分治不仅可以降低算法的 时间复杂度，还有利于操作系统的并行优化。 并行优化在多核或多处理器的环境中尤其有效，因为 源，从而显著减少总体的运行时间。 比如在图 12‑3 所示的“桶排序”中，我们将海量的数据平均分配到各个桶中，则可所有桶的排序任务分散到 各个计算单元，完成后再合并结果。 图 12‑3 桶排序的并行计算 12.1.3 分治常见应用 一方面，分治可以用来解决许多经典算法问题。 ‧ 寻找最近点对：该算法首先将点集分成两部分，然后分别找出两部分中的最近点对，最后找出跨越两部 分的最近点对。 ‧

那么，我们不禁发问：为什么分治可以提升算法效率，其底层逻辑是什么？换句话说，将大问题分解为多个 子问题、解决子问题、将子问题的解合并为原问题的解，这几步的效率为什么比直接解决原问题的效率更高？ 这个问题可以从操作数量和并行计算两方面来讨论。 1. 操作数量优化 以“冒泡排序”为例，其处理一个长度为 ? 的数组需要 ?(?2) 时间。假设我们按照图 12‑2 所示的方式，将 数组从中点处分为两个子数组，则划分需要 ?) 。 再思考，如果我们多设置几个划分点，将原数组平均划分为 ? 个子数组呢？这种情况与“桶排序”非常类似， 它非常适合排序海量数据，理论上时间复杂度可以达到 ?(? + ?) 。 2. 并行计算优化 我们知道，分治生成的子问题是相互独立的，因此通常可以并行解决。也就是说，分治不仅可以降低算法的 时间复杂度，还有利于操作系统的并行优化。 并行优化在多核或多处理器的环境中尤其有效，因为 源，从而显著减少总体的运行时间。 比如在图 12‑3 所示的“桶排序”中，我们将海量的数据平均分配到各个桶中，则可将所有桶的排序任务分散 到各个计算单元，完成后再合并结果。 图 12‑3 桶排序的并行计算 12.1.3 分治常见应用 一方面，分治可以用来解决许多经典算法问题。 ‧ 寻找最近点对：该算法首先将点集分成两部分，然后分别找出两部分中的最近点对，最后找出跨越两部 分的最近点对。 ‧