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AI引擎编程:卡恩进程网络演进

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:1.58 MB | 2023-09-13

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本白皮书探讨了如何基于卡恩过程网络 （KPN） 定义 AI 引擎图编程模型。KPN 模型有助于使数据流并行，从而提高系统的整体性能。对 AI 引擎阵列进行编程需要全面了解要实现的算法、AI 引擎的功能以及各个功能单元之间的整体数据流。AI 引擎内核是在 AI 引擎上运行的函数，构成数据流图规范的基本构建块。数据流图是具有确定性行为的 KPN。本白皮书还包括一个示例设计，用于说明具有四个 AI 引擎内核的数据流图，这些内核构成了数据流图规范的基本构建块。此示例还演示了设计中的数据流停滞，并提供了一个解决方案。
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