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一、总论

智能体系结构(Intelligent Architecture)是我大三上学期报的一门选修课。这门课的主要实验目的是搭建一个人工神经网络(可能是卷积神经网络)的加速器。在接触这门课前我对于这个名词一无所知。

现在来看,大概是这个意思,人工神经网络是一种模拟人脑神经结构的数学模型,这个数学模型需要计算机辅助实现。但是这个数学模型跟计算机原有的冯诺依曼体系有些不搭配。我们常见的计算机一般将存储和数据处理分离,但是显然我们脑子不是这样的,我们的脑子的存储和数据架构并没有分开,而且存储的形式也不是一种固态的仓库,而更像是一种数据加工过程的趋势。所以我们考虑搭建新的硬件架构,去适应人工神经网络这个数学模型,一旦适应了,就起到了“加速”的作用,这也是被称为“加速器”的原因。


二、计算机的抽象

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一、面向对象基础

1.1 定义

class Point
    def initialize(x, y)
        @x = x
        @y = y
    end
end

point = Point.new(0, 1)
puts point.is_a? Point		# true

其中 initialize 方法充当了构造器,以 @ 开头的变量是实例变量,也就是说是 Java 中的属性。

我们利用 new 方法创造一个变量,类似于一个工厂方法。如果往深里探究,应该是 new 方法是一个类对象方法,也就是说,Point 可以作为一个类,同时它也是 Class 这个类的一个对象,他作为对象有一个方法是 new 。这个 new 会调用实例方法(就是 java 中的非静态方法) new ,然后完成构造。

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一、脚本语言

我似乎对于 Python 和 Ruby 强求太多了,我要让他们实现 C 的所有功能。他们确实可以实现所有的功能,但是他们的目的不是为了这个。

我也可以用 shell 实现很多复杂的算法,但是我绝对不会用他去写图着色或者动态规划。但是我使用 python 和 Ruby 的时候却又这种倾向。我不会强求 C 为我列出目录中的所有文件,但是我却会强求 python,可叹啊。

我之前似乎把语言看成了算法和架构的载体和实现,怪不得过得这么不幸福。


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一、除常数优化的定义

对于任何处理器,进行除法计算所需要的时间都远远高于乘法和移位运算(当然这两者也不在一个量级上),所以我们有一种想法,就是把除法转换成乘法和移位操作,也就是

这个式子是一个很容易看懂的式子,不幸的是,这个式子是没有办法直接应用到我们的处理器上的。

如果想要应用到我们的处理器上,需要做出很多的妥协和让步,本文其实是一篇论文的注释,对于具体内容,大家可以参考论文:Division by Invariant Integers using Multiplication


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吃一口桂花糕,喝一口鸭血粉丝汤,一边回味一边听南京白局。

听完了白局,出去爬个明城墙,从中山门进城,去博物院看展。你问我去看什么?当然是看金缕玉衣咯。

穿过明故宫,经过后宰门,翻过富贵山,来到玄武湖,再走出玄武门,来到马台街,找到老王馄饨摊,用挑子敲敲碗沿,来一句:

“老板,来der辣油唉~”

从隔壁狮子桥,打包一笼尹氏汤包,老板临走千叮万嘱:

“轻轻提,慢慢移,先开窗,后喝汤哦!”

踏过王谢曾住的乌衣巷,穿过常遇春驻过的常府街,经过邓愈住过的邓府巷,走过李煜呆过的唱经楼,路过李太白驻足的金陵酒肆…

《文心雕龙》在眼前浮现,《世说新语》在心间回荡,《红楼梦》在耳边萦绕,《儒林外史》在身边环绕,《丹凤街》在下一站到达,《半生缘》在此旧梦重温。

一言以蔽之:”旧时王谢堂前燕,飞入寻常百姓家”。

一、地理

之前对于南京的地理,都是一些零散的印象,比如秦淮河,比如紫金之巅,比如虎踞龙盘,比如六朝古都。这些概念并没有和客观世界的物理概念对应起来,借着这次机会,好好收拾一下这些早就在我脑子里存放了十几年的概念。

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正如上面这幅图上记录的,南京市是一个南北狭长的城市,但是对于旅游来说,景点一般就集中于上面这幅图的中心部位,也就是红圈里的几个区,这几个区并不大。之所以景点几种在这里,是因为红圈里的一部分是“古都”。

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一、个人感受

1.1 权衡

在我写这份报告的时候,已经是 6 月 30 号了,经历了一个学期的“折磨”,我面对终点,已经没啥感觉了,就想着赶快呼噜完了就完事了。其实做这个项目最大的体会就是“人力有穷,一切皆权衡”。我当时选择这个项目,其实就两个原因:

  • 做出来贼装逼
  • 据说可以从中体会很多知识

现在看来,确实这两点都达到了,对于装逼层面而言,确实只要跟人提起“我是做移植操作系统”的,基本上就没人可以在装逼方面压过你了。从中学到的知识也是很多很丰富的,可以说指导书许诺的东西,我已经拿到了,但是我从来没有想过,我会付出以下代价:

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