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151.
模型深度的不断增加和处理序列长度的不一致对循环神经网络在不同处理器上的性能优化提出巨大挑战。针对自主研制的长向量处理器FT-M7032,实现了一个高效的循环神经网络加速引擎。该引擎采用行优先矩阵向量乘算法和数据感知的多核并行方式,提高矩阵向量乘的计算效率;采用两级内核融合优化方法降低临时数据传输的开销;采用手写汇编优化多种算子,进一步挖掘长向量处理器的性能潜力。实验表明,长向量处理器循环神经网络推理引擎可获得较高性能,相较于多核ARM CPU以及Intel Golden CPU,类循环神经网络模型长短记忆网络可获得最高62.68倍和3.12倍的性能加速。 相似文献
152.
扼要介绍了闭式循环柴油机的原理,重点对其突破性技术-水处理系统进行了详细介绍,并分析了它的组成原理及实现,进一步探讨了降低系统噪音及系统中高压泵改进设计的问题. 相似文献
153.
154.
技术的发展推动着传统网络向智能网络转变,智能网络中类型繁多的流量业务所产生的巨大、多样的数据流量易导致网络拥塞等问题,这给网络拥塞控制体系提出了更高的要求。主动队列管理机制是拥塞控制体系中不可或缺的一环,随机早期检测(random early detection,RED)算法及其改进算法都是主动队列管理机制中缓解网络拥塞的常见方法,但都存在无法适应网络动态变化所带来的队列长度不稳定的问题。针对该问题,提出一种新型主动队列管理算法SP-ARED(square power-ARED),SP-ARED算法通过优化丢弃概率函数以及引入新的阈值上限,来更好地缓解网络拥塞。NS2的仿真结果表明,在复杂、动态的网络环境下,除时延以外,SP-ARED算法在平均队列长度稳定性、吞吐量、丢包率和时延抖动方面的表现都有了提高。 相似文献
155.
为了对降落伞充气展开过程中的开伞载荷进行更加准确的预测,提出一种基于循环神经网络的开伞载荷补偿计算方法,包括模型架构和数据处理方式。该方法将充气时间法计算的预测值代入循环网络进行二次计算,使最终结果能够更加贴近试验真值。使用多层前馈网络、标准循环网络与长短时记忆网络三种网络进行比较,验证了所提模型预测结果的适用性和准确性,研究了学习率、输入层维度和隐层维度等超参数对模型性能的影响,并给出了基于长短时记忆网络的补偿模型最优训练条件。实验结果表明,利用循环网络进行开伞载荷预测具有较好的拟合结果,为机器学习与降落伞工业的学科交叉研究提供了一定的参考方向。 相似文献
156.
157.
针对机载火控仿真系统具有任务多、任务调度频率高及其实时性要求强的特点,基于V xW orks嵌入式实时操作系统,对机载火控仿真系统的设计与实现进行了深入的研究,并给出了一种基于双缓冲队列模型的机载火控仿真系统的设计与实现方法;这种设计方法在V xW orks的先进先出和优先级两种调度方式之间做出了符合工程要求的权衡,使得V xW orks可以减少由任务的频繁调度所带来的开销;同时该设计方法的实现得益于V xW orks提供了对多任务和网络通信的良好支持,这对于改善系统的实时响应特性和其他性能提供了很大的帮助。 相似文献
158.
一般带容量限制的网络图中流出源点与流入汇点的流量相等,但在实际应用中,存在一类流量经过弧发生变化的网络,使得流出源点与流入汇点的流量不相等。针对此类问题,建立了增益网络最大流模型,并通过增设虚弧将增益网络转换成循环网络,利用循环网络中汇点流量瞬间平衡的优点简化了模型。最后,结合实例进行分析,编写程序对实例进行了计算,计算结果验证了该模型的有效性。 相似文献
159.
针对海战场环境中指控数据以先入先出(FIFO)的方式排队发往数据链,当数据链中存在丢失率高和不可达节点时,会导致无线链路带宽资源综合利用率不高的问题,结合仿真模型分析了原因,提出了基于优先级队列的多约束无线链路资源调度算法。通过将该算法与FIFO、优先级队列算法(Priority Queue)进行仿真对比分析,结果表明该算法在存在排队报文时增加了丢失率较低链路上的发送速率,减少了目的不可达报文的发送量,最终降低了重要报文的延迟,提高了数据链的利用率。 相似文献
160.