ARM内核微处理器与嵌入式系统探索-安装Tensorflow-GPU实战
需积分: 46 13 浏览量
更新于2024-08-06
收藏 16.37MB PDF 举报
"该资源主要介绍了基于ARM内核的微处理器芯片,并结合电子科技大学无线通信与嵌入式系统实验室的背景,讲述了微处理器系统原理和嵌入式系统设计。此外,还提到了在win10环境下安装并使用tensorflow-gpu1.8.0+python3.6的详细过程,针对显卡MX250,CUDA9.0和CUDNN的配置进行了分析。"
文章详细阐述了微处理器和嵌入式系统在现代信息科学中的重要性。首先,它提到了现代信息科学的六大组成部分,即信息的生成、获取、存储、传输、处理及其应用,强调了嵌入式系统在计算机发展中的关键角色。接着,文章引用了IT行业的四大定律,如摩尔定律和贝尔定律,展示了微处理器技术的快速发展和成本下降趋势。
文章还探讨了"无所不在的计算机"概念,也就是所谓的普适计算,指出未来的计算机将更加小巧且广泛存在于日常生活之中。这在21世纪的嵌入式系统应用中得到了体现,其中超过90%的CPU用于嵌入式系统,分为模块级、板级和芯片级嵌入。特别是芯片级嵌入,已经成为最常见的形式,涉及到选择合适的处理器、内存以及I/O接口,并将软件固件化。
进一步,文章提到了IP级嵌入式系统,通过建立IP单元库,实现System-on-Chip (SoC)技术,将硬件和软件集成在单一芯片上。然而,SoC技术需要深厚的专业知识,包括系统知识、电路设计、晶圆工艺以及制造工艺。最后,文章通过示例展示了嵌入式系统的广泛应用,强调它们在现代社会中的互联特性。
关于在win10环境下安装和使用tensorflow-gpu1.8.0+python3.6的流程,虽然没有详细展开,但可以理解为该资源可能提供了配置GPU支持的深度学习环境的具体步骤,这对于利用ARM内核芯片进行高性能计算和机器学习应用至关重要。显卡MX250,配合CUDA9.0和CUDNN,能够有效地加速tensorflow的计算性能,使得在移动或低功耗平台上进行高效的深度学习成为可能。
2021-01-20 上传
2018-06-20 上传
2020-12-20 上传
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
七231fsda月
- 粉丝: 31
- 资源: 3992
最新资源
- 掌握Jive for Android SDK:示例应用的使用指南
- Python中的贝叶斯建模与概率编程指南
- 自动化NBA球员统计分析与电子邮件报告工具
- 下载安卓购物经理带源代码完整项目
- 图片压缩包中的内容解密
- C++基础教程视频-数据类型与运算符详解
- 探索Java中的曼德布罗图形绘制
- VTK9.3.0 64位SDK包发布,图像处理开发利器
- 自导向运载平台的行业设计方案解读
- 自定义 Datadog 代理检查:Python 实现与应用
- 基于Python实现的商品推荐系统源码与项目说明
- PMing繁体版字体下载,设计师必备素材
- 软件工程餐厅项目存储库:Java语言实践
- 康佳LED55R6000U电视机固件升级指南
- Sublime Text状态栏插件:ShowOpenFiles功能详解
- 一站式部署thinksns社交系统,小白轻松上手