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中科大_高性能处理器体系结构_L6_动态分支预测

体系结构

分支预测

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中科大计算机体系结构课程动态分支预测 gshare BHT BHR

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Lecture on

High Performance Processor Architecture

(CS05162)

An Hong

han@ustc.edu.cn

Fall 2007

University of Science and Technology of China

Department of Computer Science and Technology

Dynamic Branch Prediction Scheme

2013-01-29

CS of USTC AN Hong

Outline

 Bimodal Branch Prediction Scheme

 Two-Level Branch Prediction Scheme

 混合预测算法的例子：Alpha 21264的分支预测器

2013-01-29

CS of USTC AN Hong

Dynamic Prediction(1)：

利用单个分支自身历史（基于模式的预测）

 Dynamic Prediction ：Use run-time information to make

prediction

− example: Branch Prediction Buffer(1-位预测器)

2013-01-29

CS of USTC AN Hong

Dynamic Prediction： 1-bit BHT

 Branch History Table

− Lower bits of PC address index table of 1-bit values

− Says whether or not branch taken last time

− No address check

 Problem: in a loop, 1-bit BHT will cause two mispredictions :

− End of loop case, when it exits instead of looping as before

− First time through loop on next time through code, when it predicts exit

instead of looping

2013-01-29

CS of USTC AN Hong

Dynamic Prediction：

1-bit BHT （Branch Prediction Buffer）

 Pros:

− Small. 1 bit per entry

z can fit lots of entries

− Always returns a prediction

 Cons:

− aliasing between branches

− one bit of state mispredicts many branches

for (I =0; I<10; I++) {

a = a + 1;

}

Two mispredictions per loop invocation

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地上的太阳99

2019-09-07

这个真心不错

vocabulary_file/home/lmr/catkin_ws/src/VINS-Mono-master/pose_graph/../support_files/brief_k10L6.bin loop start load vocabulary [feature_tracker-2] process has finished cleanly log file: /home/lmr/.ros/log/f03b162a-2150-11ee-b55f-d4258b817ff4/feature_tracker-2*.log BRIEF_PATTERN_FILE/home/lmr/catkin_ws/src/VINS-Mono-master/pose_graph/../support_files/brief_pattern.yml no previous pose graph

- "vocabulary_file" 的路径是 "/home/lmr/catkin_ws/src/VINS-Mono-master/pose_graph/../support_files/brief_k10L6.bin"。 - 在 "loop start load vocabulary" 的过程中，它加载了一个文件 "/home/lmr/catkin_ws/...

C:\Users\86180\.cache\chroma\onnx_models\all-MiniLM-L6-v2\onnx\model.onnx

C:\Users\86180\.cache\chroma\onnx_models\all-MiniLM-L6-v2\onnx\model.onnx是一个路径，指向一个ONNX模型文件。根据提供的引用内容，我们可以看到与此路径相关的信息。引用提供了一些关于使用CPU能力的信息，但与...

@allure.title("验证周期MA批量同步") def test_schedule_ma_multiple(self): ma_count = 2 ma_list = [] vin_list = ["L6T79T2E1NP004452"] ecu_cmd_list = generate_ecu_cmd_list( [{"model": 0, "ecu": "VGM", "service": "22", "interval": 1, "did": "F1AE"}, {"model": 1, "ecu": "VGM", "service": "1902", "interval": 1, "input_parameter": "FF"}]) for i in range(ma_count): ma_list.append(create_schedule_or_event_ma("schedule", "2.0多任务周期同步" + str(randint(0, 100)), vin_list, ecu_cmd_list)) # 验证创建结果 assert len(ma_list) == ma_count # 车端请求云端:同步请求 res1 = vehicle_req_synchronization({"rvdc.eventId": rvdc_get_datetime(0, "TIMESTAMP"), "rvdc.requestId": 0, "rvdc.appId": 1, "rvdc.vin": self.vin, "rvdc.dataType": "maSynchronizationReq", "rvdc.payload.storageQuota": 25, "rvdc.payload.maFormatVersion": 0 }) assert res1.get("code") == 100000 # 车端请求云端:移除异常ma任务 res1 = vehicle_req_remove({"rvdc.eventId": rvdc_get_datetime(0, "TIMESTAMP"), "rvdc.requestId": 0, "rvdc.appId": 1, "rvdc.vin": self.vin, "rvdc.dataType": "rvdcRemoveMasResp", "rvdc.payload.masremoved": "true", }) assert res1.get("code") == 100000 # 因为是异步推送，验证推送结果 res = query_vehicle_cloud_log(**{"vin": self.vin, "type": "maSynchronization", "createTimeStart": "", "createTimeEnd": "", "maId": ma_list[0]}) res_log = res.get("data")["records"][0]["content"] res_content_json = json.loads(res_log) res2 = res_content_json["request"]["jsonObject"]["rvdc"]["payload"]["newMas"] assert ma_list[0] in res2 assert ma_list[1] in res2优化一下这段代码

res = query_vehicle_cloud_log(vin="L6T79T2E1NP004452", type="maSynchronization") res_log = res.get("data")["records"][0]["content"] res_content_json = json.loads(res_log) res2 = res_content_json[...

if((L4==1&&L5==1&&L6==1&&L7==1)||(L5==1&&L6==1&&L7==1)||(L4==1&&L5==1&&L6==1)) { ccr1=600; ccr2=600; ccr3=600; ccr4=600; CAR_left_w(); if(L2==1||L3==1||L4==1||L5==1||L6==1) continue; }

1. L4、L5、L6和L7都等于1；或者 2. L5、L6和L7都等于1；或者 3. L4、L5和L6都等于1 则执行大括号内的代码块。在执行代码块之前，ccr1、ccr2、ccr3和ccr4都被赋值为600，然后调用了一个名为CAR_left_w()的函数。 ...

L6服务器和L10服务器

L6服务器和L10服务器的主要区别在于处理器的性能和内存容量。L10服务器通常拥有更强大的处理器和更大的内存容量，因此能够处理更大规模、更复杂的任务。同时，由于L10服务器的性能更高，因此其成本也更高。

python实现灰度图像每个像素的灰度值为1个字节（8位），按照从低到高记为L1、L2、…、L8。将图像I1中每个像素的L1、L2、…、L8分别用图像I2的替换，用numpy对计算进行优化，输出8个图像

l1_1, l2_1, l3_1, l4_1, l5_1, l6_1, l7_1, l8_1 = cv2.split(img1) l1_2, l2_2, l3_2, l4_2, l5_2, l6_2, l7_2, l8_2 = cv2.split(img2) # 将灰度值合并 img_list = [cv2.merge((l1_2, l2_1, l3_1, l4_1, l5_1, ...

mikrotik routeros x86 6.44.1,已激活l6授权 ,可升级,永久使用

MikroTik RouterOS 是一款功能强大的路由器操作系统， ...总之，RouterOS x86 6.44.1 L6 授权是一种可靠的、灵活的、高性能的网络操作系统，适用于各种规模的网络。它的永久使用和免费升级使其成为网络管理的首选工具。

yahboom@Transbot:~/dev/catkin_ws$ catkin_make Base path: /home/yahboom/dev/catkin_ws Source space: /home/yahboom/dev/catkin_ws/src Build space: /home/yahboom/dev/catkin_ws/build Devel space: /home/yahboom/dev/catkin_ws/devel Install space: /home/yahboom/dev/catkin_ws/install #### #### Running command: "make cmake_check_build_system" in "/home/yahboom/dev/catkin_ws/build" #### #### #### Running command: "make -j6 -l6" in "/home/yahboom/dev/catkin_ws/build" ####

这段输出来自 `catkin_make` 命令，它用于编译 ROS packages。在这个例子中，`catkin_make` 在 `/home/yahboom/dev/catkin_ws`...`-j6` 表示使用 6 个 CPU 核心并行编译，`-l6` 表示在编译过程中限制系统负载不超过 6。

matlab中l2,l6

在MATLAB中，l2和l6通常用来表示范数（norm）的计算方式。 l2范数，也称为欧几里得范数（Euclidean norm），是向量中各个元素的平方和的平方根。在MATLAB中，可以使用norm函数来计算l2范数。例如，对于向量x，可以...

计算并输出k以内最大的l6个能被5或9整除的自然数之和

要计算并输出k以内最大的l6个能被5或9整除的自然数之和，需要按照以下步骤进行操作： 1. 首先定义一个变量total_sum，用来存储满足条件的自然数之和，初始值为0。 2. 枚举自然数i，从k开始向下递减，直到l6个数...

yolov5l6.pt

is-qzss-l6-003

IS-QZSS-L6-003是关于"日本区域导航系统"（QZSS）六号卫星的命名。QZSS是一个由日本独立开发的卫星定位系统，旨在提高全球卫星导航系统(GNSS)的性能并增加可靠性。該系统将于2020年完整启用，并由4颗卫星支持，以...

ros-6.44.6-x64-l6-60m.zip

其中，ROS代表RouterOS操作系统，6.44.6代表版本号，x64表示支持64位处理器架构，l6表示该版本为Level 6许可证，60m表示该版本支持最多60个用户连接。文件压缩包通常用于将多个文件或者文件夹打包成一个单独的文件...

YOLOv5n6、YOLOv5s6、YOLOv5l6、YOLOv5x6五种模型介绍

YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测模型，由Ultralytics公司开发。...它的性能介于YOLOv5m6和YOLOv5l6之间。总之，选择哪种模型应该根据具体应用场景和要求来决定，需要在准确度和速度之间做出平衡。

yolov5中的n/s/m/l/x/n6/s6/m6/l6/x6或c/c6是什么意思？

相比于n/s/m/l/x模型只会下采样到32倍并采用3个预测特征层，n6/s6/m6/l6/x6会下采样64倍，并且有4个预测特征层。此外，c和c6不是标准的YOLOv5模型命名，可能是某些特定场景或版本的自定义模型。总的来说，这些...

解释这段代码：import os.path as osp import pandas as pd import torch from sentence_transformers import SentenceTransformer from torch_geometric.data import HeteroData, download_url, extract_zip from torch_geometric.transforms import RandomLinkSplit, ToUndirected url = 'https://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-latest-small.zip' root = osp.join(osp.dirname(osp.realpath(file)), '../../data/MovieLens') extract_zip(download_url(url, root), root) movie_path = osp.join(root, 'ml-latest-small', 'movies.csv') rating_path = osp.join(root, 'ml-latest-small', 'ratings.csv') def load_node_csv(path, index_col, encoders=None, kwargs): df = pd.read_csv(path, index_col=index_col, kwargs) mapping = {index: i for i, index in enumerate(df.index.unique())} x = None if encoders is not None: xs = [encoder(df[col]) for col, encoder in encoders.items()] x = torch.cat(xs, dim=-1) return x, mapping def load_edge_csv(path, src_index_col, src_mapping, dst_index_col, dst_mapping, encoders=None, kwargs): df = pd.read_csv(path, kwargs) src = [src_mapping[index] for index in df[src_index_col]] dst = [dst_mapping[index] for index in df[dst_index_col]] edge_index = torch.tensor([src, dst]) edge_attr = None if encoders is not None: edge_attrs = [encoder(df[col]) for col, encoder in encoders.items()] edge_attr = torch.cat(edge_attrs, dim=-1) return edge_index, edge_attr class SequenceEncoder(object): # The 'SequenceEncoder' encodes raw column strings into embeddings. def init(self, model_name='all-MiniLM-L6-v2', device=None): self.device = device self.model = SentenceTransformer(model_name, device=device) @torch.no_grad() def call(self, df): x = self.model.encode(df.values, show_progress_bar=True, convert_to_tensor=True, device=self.device) return x.cpu() class GenresEncoder(object)

这段代码是一个Python脚本，主要用于加载MovieLens数据集中的电影和评分数据，并将其转换为图形数据，以便进行图形嵌入。其中，使用了以下库： - os.path：用于处理文件路径的库。 - pandas：用于处理数据的库。...

l_All=list(range(1,10001)) l0=1 l1=1 l2=1 l3=1 l4=1 l5=1 l6=1 l7=1 l8=1 l9=1 for i in l_All: x=0 while x<len(str(i)): if str(i)[x]==0: l0+=1 if str(i)[x]==1: l1+=1 if str(i)[x]==2: l2+=1 if str(i)[x]==3: l3+=1 if str(i)[x]==4: l4+=1 if str(i)[x]==5: l5+=1 if str(i)[x]==6: l6+=1 if str(i)[x]==7: l7+=1 if str(i)[x]==8: l8+=1 if str(i)[x]==9: l9+=1 x+=1 print([l0,l1,l2,l3,l4,l5,l6,l7,l8,l9]) 检查一下这个代码

这段代码的功能是统计从1到10000之间的数字中，每个数字包含的0-9...print([l0, l1, l2, l3, l4, l5, l6, l7, l8, l9]) ``` 这样修改后的代码将统计从1到10000之间的数字中，每个数字包含的0-9的个数，并打印出结果。

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