指数运算
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Softmax定点化:Cortex-M上指数计算查表与多项式近似的性能抉择
在嵌入式AI推理,尤其是面向低功耗Cortex-M系列微控制器时,Softmax函数的定点化处理是一个常见而关键的优化环节。Softmax的核心在于 exp(x) 指数运算,而浮点指数计算在资源受限的MCU上通常是性能瓶颈。本文将深入对比...
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Cortex-M0/M3指数运算优化:硬件差异下的算法选择与创新实践
在嵌入式开发中,对ARM Cortex-M系列微控制器的硬件特性理解,直接决定了我们能否在资源受限的环境下高效地实现复杂数学运算。特别是对于指数运算( exp() ),Cortex-M0和Cortex-M3在硬件乘法器支持上的显著差异,会...
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Cortex-M0上玩转指数运算:精度与功耗的平衡艺术
在物联网(IoT)边缘设备的世界里,Cortex-M0这类极致低功耗、低成本的微控制器(MCU)是主力军。然而,它们在处理传感器数据时,常常会遇到一个棘手的挑战:复杂的数学变换,尤其是指数运算,如何在保证一定精度的前提下,最大限度地降低功...
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RISC-V向量扩展如何赋能Transformer推理加速:原理、实践与未来展望
Transformer模型,作为当下人工智能领域,特别是自然语言处理和计算机视觉的核心基石,其强大的能力背后是惊人的计算开销。无论是训练还是推理,动辄上亿甚至上千亿的参数量,都让传统的CPU捉襟见肘。我们都知道,像BERT、GPT这类大型...