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  • L1 L2 缓存

    千次阅读 2018-10-31 22:13:44
    因为各级存储硬件的参数和性能不同所以在计算机硬件当中分为以下几种: 由此可见顶级空间小但处理... 寄存器:即L1缓存,与cpu同材质构成,所以数据读写无延迟。典型容量是:在32位cpu中为32*32,在64位cpu中为6...

    因为各级存储硬件的参数和性能不同所以在计算机硬件当中分为以下几种:

    由此可见顶级空间小但处理速度最快,下层容量大但处理速度时间较长。

    存储器系统采用分层结构,顶层的存储器速度较高,容量较小,与底层的存储器相比每位的成本较高,其差别往往是十亿数量级的。

            寄存器:即L1缓存,与cpu同材质构成,所以数据读写无延迟。典型容量是:在32位cpu中为32*32,在64位cpu中为64*64,在两种情况下容量均<1KB。

            高速缓存:即L2缓存,二级缓存就是一级缓存的缓冲器:一级缓存制造成本很高因此它的容量有限,二级缓存的作用就是存储那些CPU处理时需要用到、一级缓存又无法存储的数据。同样道理,三级缓存和内存可以看作是二级缓存的缓冲器,它们的容量递增,但单位制造成本却递减。需要注意的是,无论是二级缓存、三级缓存还是内存都不能存储处理器操作的原始指令,这些指令只能存储在CPU的一级指令缓存中,而余下的二级缓存、三级缓存和内存仅用于存储CPU所需数据。

            内存:是系统存储主力,通常都是临时存储以备cpu调用,但是断电后数据将不会保存。

            EEPROM(Electrically Erasable PROM,电可擦除可编程ROM)和闪存(flash memory)也是非易失性的,但是与ROM相反,他们可以擦除和重写。不过重写时花费的时间比写入RAM要多。在便携式电子设备中中,闪存通常作为存储媒介。闪存是数码相机中的胶卷,是便携式音译播放器的磁盘,还应用于固态硬盘。闪存在速度上介于RAM和磁盘之间,但与磁盘不同的是,闪存擦除的次数过多,就被磨损了。

            CMOS与BIOS电池:还有一类存储器就是CMOS,它是易失性的,许多计算机利用CMOS存储器来保持当前时间和日期。CMOS存储器和递增时间的电路由一小块电池驱动,所以,即使计算机没有加电,时间也仍然可以正确地更新,除此之外CMOS还可以保存配置的参数,比如,哪一个是启动磁盘等,之所以采用CMOS是因为它耗电非常少,一块工厂原装电池往往能使用若干年,但是当电池失效时,相关的配置和时间等都将丢失。

     

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  • L1L2RedisCache L1L2RedisCache是实现的强烈关注性能。 它利用作为1级高速缓存和作为2级高速缓存,与1级驱逐经由管理。 L1L2RedisCache在很大程度上受在过去几年中提供的开发见解的启发。 它试图将这些概念简化为...
  • 智能驾驶L1L2L3L4到底是什么意思,再不知道就OUT啦2018-08-21 02:46 来源: mrwaterfat最近小编在和朋友聊天中,什么全速自适应巡航ACC-SG、自动紧急刹车AEB-C/I/P、前碰撞预警FCW、半自动泊车系统APA2.0、追尾预警...

    智能驾驶L1L2L3L4到底是什么意思,再不知道就OUT啦

    2018-08-21 02:46 来源: mrwaterfat

    最近小编在和朋友聊天中,什么全速自适应巡航ACC-SG、自动紧急刹车AEB-C/I/P、前碰撞预警FCW、半自动泊车系统APA2.0、追尾预警RCW、交通标识识别TSR等术语,头都大了,而且这些都是L1智能驾驶。还有L2L3L4智能驾驶。今天就聊聊智能驾驶L1L2L3L4到底是什么意思,我们以长安汽车智能驾驶技术为例子。

    (1)L1级驾驶辅助技术已普及应用

    长安汽车已完成全速自适应巡航ACC-SG、自动紧急刹车AEB-C/I/P、前碰撞预警FCW、半自动泊车系统APA2.0、追尾预警RCW、交通标识识别TSR、自动灯光控制FAB、行车记录仪DVR、全景显示AVM等14项以上技术首次量产开发,其中并线辅助LCDA、追尾预警RCW、限速标识识别TSR、自动远光灯FAB、准高清全景、行人自动紧急制动AEB-P等6项技术做到了中国品牌首发,其他各系统性能均达到中国品牌领先或一流水平。

    (2)L2级自动驾驶技术即将量产

    长安汽车已完成集成式自适应巡航、全自动泊车等PA级自动驾驶关键技术量产开发,2018年下半年即将实现量产。

    (3)L3级有限自动驾驶技术正在快速推进工程化开发

    长安汽车深入系统工程、环境感知、中央决策、功能安全、人机交互、测试评价、控制执行等7大领域研究,已掌握关键核心技术30项以上,开发中59项,实现了八大核心功能,目前已进入量产化开发阶段。预计到2020年,实现L3级量产。

    (4)L4级自动驾驶技术将在2018年开始示范运营

    长安汽车通过融合V2X、自动驾驶、远程自动泊车、手机远程控制、人工智能等技术,长安汽车将于2018年下半年实现半封闭园区自动驾驶汽车示范运行,达到自动驾驶L4级水平。预计到2025年,实现L4级量产。

    小编了解到最近新上市的车型,如新75的APS自动泊车技术,和睿骋CC的AEB自动紧急制动系统,就是L1的智能驾驶,大家快去4S店体验下吧。

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  • CUP 三级缓存L1 L2 L3 cahe详解

    千次阅读 2021-07-30 11:08:38
    三级缓存(L1L2、L3)是什么? 以近代CPU的视角来说,三级缓存(包括L1一级缓存、L2二级缓存、L3三级缓存)都是集成在CPU内的缓存,它们的作用都是作为CPU与主内存之间的高速数据缓冲区,L1最靠近CPU核心;L2其次...

    一   三级缓存(L1、L2、L3)是什么?

    以近代CPU的视角来说,三级缓存(包括L1一级缓存、L2二级缓存、L3三级缓存)都是集成在CPU内的缓存,它们的作用都是作为CPU与主内存之间的高速数据缓冲区,L1最靠近CPU核心;L2其次;L3再次。运行速度方面:L1最快、L2次快、L3最慢;容量大小方面:L1最小、L2较大、L3最大。CPU会先在最快的L1中寻找需要的数据,找不到再去找次快的L2,还找不到再去找L3,L3都没有那就只能去内存找了。

     L1和L2cache是每个cpu核独享的,L3cache是多个cpu核共享。L1cache中又分为L1D(L1 Data Cahce)和L1I(L1 Instruction Cache)

    一级缓存(L1 Cache)

    一级缓存这个名词出现应该是在Intel公司Pentium处理器时代把缓存开始分类的时候,当时在CPU内部集成的CPU缓存已经不能满足整机的性能需求,而制造工艺上的限制不能在CPU内部大幅提高缓存的数量,所以出现了集成在主板上的缓存,当时人们把CPU内部集成的CPU缓存成为一级缓存,在CPU外部主板上的缓存称为二级缓存。

            而一级缓存其实还分为一级数据缓存(Data Cache,D-Cache,L1d)和一级指令缓存(Instruction Cache,I-Cache,L1i),分别用于存放数据及执行数据的指令解码,两者可同时被CPU访问,减少了CPU多核心、多线程争用缓存造成的冲突,提高了处理器的效能。一般CPU的L1i和L1d具备相同的容量,例如I7-8700K的L1即为32KB+32KB。

    二级缓存(L2 Cache)

    随着CPU制造工艺的发展,本来处于CPU外部的二级缓存也可以轻易地集成进CPU内部,这种时候再用缓存是否处于CPU内部来判断一二级缓存已经不再确切。集成进CPU的L2二级缓存运行速率渐渐可以跟上CPU的运行速度了,,其主要作用为当CPU在L1中没读取到所需要的数据时再把数据展示给CPU筛选(CPU未命中L1的情况下继续在L2寻求命中,缓存命中的工作原理我们稍后再讲)。

    L2二级缓存比L1一级缓存的容量要更大,但是L2的速率要更慢,为什么呢?首先L2比L1要更远离CPU核心,L1是最靠近CPU核心的缓存,CPU需要读取L2的数据从物理距离上比L1要更远;L2的容量比L1更大,打个简单的比喻,在小盒子里面找东西要比在大房间里面找要方便快捷。这里也可以看出,缓存并非越大越好,越靠近CPU核心的缓存运行速率越快越好,非最后一级缓存的缓存容量自然是够用即可。

           L2二级缓存实际上就是L1一级缓存跟主内存之间的缓冲器,在2006年的时间点上,Intel和AMD当家在售的几款处理器可以看出他们对最后一级缓存不同的见解:Intel Core Duo不同于它的前辈Pentium D、EE,采用了双核心共享的2M L2二级缓存,是属于当时最先二级缓存架构,即“Smart Cache”共享缓存技术,这种技术沿用到以后的Intel推出的所有多核心处理器上;而AMD Athlon 64 X2处理器则是每个CPU核心都具备独立的二级缓存,Manchester核心的处理器为每核心512KB、Toledo核心为每核心1MB,两个核心之间的缓存的数据同步是通过CPU内置的SRI(系统请求接口)控制,这样的数据延迟及占用资源情况都要比Intel的Pentium D、EE核心要好,但还是比不上Core为代表的Smart Cache缓存共享。

    三级缓存(L3 Cache)

    最初出现L3三级缓存的应该是AMD的K6-III处理器,当时受限于制造工艺,L3只能集成在主板上。然后Intel首次出现L3三级缓存的是Itanium安腾服务器处理器,接着就是P4EE和至强MP。L3三级缓存的出现其实对CPU性能提升呈一个爬坡曲线——L3从0到2M的情况CPU性能提升非常明显,L3从2M到6M提升可能就只有10%不到了,这是在近代CPU多核共享L3的情况下;当L3集成进CPU正式成为CPU内部缓存后,CPU处理数据时只有5%需要在内存中调用数据,进一步地减少了内存延迟,使系统的响应更为快速。

    Intel Nehalem L3 SmartCache示意图

    同理,L3即为L2与主内存之间的缓冲器,主要体现在提升处理器大数据处理方面的性能,对游戏表现方面有较大的帮助。那么也许有人就会问了,是不是选择CPU的时候看准L3买,哪个CPU的L3大就买哪个?非也,只有同架构的情况下这种比较才具有意义,先举个比较久远的例子:Intel具备1MB L3的Xeon MP处理器仍然不是AMD没有L3的皓龙处理器对手,再来个现有的:Intel I7-8700K 12MB L3和AMD Threadripper 1950X 32MB L3相比,自然是32MB比12MB大,但是平均下来也是一个核心2MB L3,性能就见仁见智了。

            由于数据的局限性,CPU往往需要在短时间内重复多次读取数据,内存的运行频率自然是远远跟不上CPU的处理速度的,怎么办呢?缓存的重要性就凸显出来了,CPU可以避开内存在缓存里读取到想要的数据,称之为命中(hit)。L1的运行速度很快,但是它的数据容量很小,CPU能在L1里命中的概率大概在80%左右——日常使用的情况下;L2、L3的机制也类似如此,这样一来,CPU需要在内存中读取的数据大概为5%-10%,其余数据命中全部可以在L1、L2、L3中做到,大大减少了系统的响应时间,总的来说,所有CPU读取数据的顺序都是先缓存再内存。

    二   MESI缓存一致性

    cpu中的高速缓存分成四种状态分别是:

    M(Modified):已修改-数据被修改了
    E(Exclusive):独占的-数据是此cpu核独占的
    S(Shared):共享的-此数据是多个cpu核所共享的
    I(Invalid):失效的-此数据被其他cpu核所修改了,失效

     上图中,假使有一个数据int a = 1,这个数据被两个线程读取到了,线程1在cpu核心1上面执行,线程2在cpu核心2上面执行,此时数据a的状态在cup核心1和cpu核心2上面就是S(Shared)共享的,
    线程1执行指“a=a+1”,此时数据a在cpu核心1中的状态就是M(Modified)修改的,数据a在cpu核心2上面的状态就变成了I(Invalid)失效的,此时如果cpu核心2再去读取a的数据,会发现a数据的状态是Invalid,那么就会直接去内存读取。
    如果数据a,只在cpu核心1的高速缓存里面,而在cpu核心2的高速缓存里面没有,此时数据a在cpu核心1中就是E(Exclusive)独占的。

    每个cpu核心与其他cpu核心交互,还要与一些内存等等数据通信,这样复杂度会很高。如果有一根总线,所有的cpu都与这根总线通信,复杂度就会降低很多,而真实的cpu的核心也是这样的,最新的Intel处理器中,有一种快速通道互联的技术。

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  • L1L2以及Smooth L1是深度学习中常见的3种损失函数,这3个损失函数有各自的优缺点和适用场景。 首先给出各个损失函数的数学定义,假设 xxx 为预测值与Ground Truth之间的差值: L1 loss表示预测值和真实值之差的...

    L1,L2以及Smooth L1是深度学习中常见的3种损失函数,这3个损失函数有各自的优缺点和适用场景。

    首先给出各个损失函数的数学定义,假设 x x x 为预测值与Ground Truth之间的差值:

    • L1 loss表示预测值和真实值之差的绝对值;也被称为最小绝对值偏差(LAD),绝对值损失函数(LAE)。总的说来,它是把目标值 y i y_i yi 与估计值 f ( x i ) f(x_i) f(xi) 的绝对差值的总和最小化。
      在这里插入图片描述

    • L2 loss表示与测值和真实值之差的平方;L2范数损失函数,也被称为最小平方误差(LSE)。它是把目标值 y i y_i yi 与估计值 f ( x i ) f(x_i) f(xi) 的差值的平方和最小化。一般回归问题会使用此损失,离群点对次损失影响较大。
      在这里插入图片描述

    • SmoothL1与L1类似,但在预测值与真实值差异非常小时,调整为 0.5 x 2 0.5x^2 0.5x2

    但是,L1和L2有各自的缺点不足,而SmoothL1综合了二者的优点:

    • L2损失函数相比于L1损失函数的鲁棒性更好。因为L2范数将误差平方化(如果误差大于1,则误差会放大很多),模型的误差会比L1范数大的多,因此模型会对这种类型的样本更加敏感,这就需要调整模型来最小化误差。但是很大可能这种类型的样本是一个异常值,模型就需要调整以适应这种异常值,那么就导致训练模型的方向偏离目标了。
    • L2对离群点非常敏感,会出现与真实值差异较大的预测值主导loss的情况,最终造成梯度爆炸;
    • L1对离群点相对鲁棒 ,但其导数为常数,且在0处不可导;这会导致训练后期预测值与真实值差异很小时,L1难以继续收敛;
    • SmoothL1结合了L2和L1的优点,对噪声鲁棒,在0处可导可以收敛到更高的精度;

    从3个损失函数各自的导数也能看出其特征:

    • 对于L2损失函数,其导数与 x x x成正比;这就导致训练初期,预测值与真实值差异过大时,损失函数的梯度非常大,梯度爆炸导致训练不稳定;
    • 对于L1损失函数,其导数为常数;这就导致训练后期,预测值与真是差异很小时,损失函数的导数绝对值仍然为1,而如果learning rate不变,损失函数将在稳定值附近波动,难以继续收敛达到更高精度;
    • 对于SmoothL1损失函数,在 x x x较小时对梯度会变小,而在 x x x很大时其梯度的绝对值达到上限1,梯度不会爆炸。可以说,SmoothL1避开了L1和L2损失的缺陷,因此SmoothL1用的也比较广泛。
      最后,3种损失函数的图像如下:
      在这里插入图片描述

    什么是正则化

    在机器学习中,我们非常关心模型的预测能力,即模型在新数据上的表现,而不希望过拟合现象的的发生,我们通常使用正则化(regularization)技术来防止过拟合情况。正则化是机器学习中通过显式的控制模型复杂度来避免模型过拟合、确保泛化能力的一种有效方式。如果将模型原始的假设空间比作“天空”,那么天空飞翔的“鸟”就是模型可能收敛到的一个个最优解。在施加了模型正则化后,就好比将原假设空间(“天空”)缩小到一定的空间范围(“笼子”),这样一来,可能得到的最优解能搜索的假设空间也变得相对有限。有限空间自然对应复杂度不太高的模型,也自然对应了有限的模型表达能力。这就是“正则化有效防止模型过拟合的”一种直观解析。
    在这里插入图片描述

    L2正则化

    在深度学习中,用的比较多的正则化技术是L2正则化,其形式是在原先的损失函数后边再加多一项: 1 / 2 λ θ i 2 1/2λθ^2_i 1/2λθi2 ,那加上L2正则项的损失函数就可以表示为: L ( θ ) = L ( θ ) + λ ∑ i n θ i 2 L(θ)=L(θ)+λ∑^n_i θ^2_i L(θ)=L(θ)+λinθi2,其中θ就是网络层的待学习的参数,λ则控制正则项的大小,较大的取值将较大程度约束模型复杂度,反之亦然。

    L2约束通常对稀疏的有尖峰的权重向量施加大的惩罚,而偏好于均匀的参数。这样的效果是鼓励神经单元利用上层的所有输入,而不是部分输入。所以L2正则项加入之后,权重的绝对值大小就会整体倾向于减少,尤其不会出现特别大的值(比如噪声),即网络偏向于学习比较小的权重。所以L2正则化在深度学习中还有个名字叫做“权重衰减”(weight decay),也有一种理解这种衰减是对权值的一种惩罚,所以有些书里把L2正则化的这一项叫做惩罚项(penalty)。

    我们通过一个例子形象理解一下L2正则化的作用,考虑一个只有两个参数 w 1 w_1 w1 w 2 w_2 w2的模型,其损失函数曲面如下图所示。从a可以看出,最小值所在是一条线,整个曲面看起来就像是一个山脊。那么这样的山脊曲面就会对应无数个参数组合,单纯使用梯度下降法难以得到确定解。但是这样的目标函数若加上一项 0.1 × ( w 1 2 + w 2 2 ) 0.1×(w^2_1+w^2_2) 0.1×(w12+w22),则曲面就会变成b图的曲面,最小值所在的位置就会从一条山岭变成一个山谷了,此时我们搜索该目标函数的最小值就比先前容易了,所以L2正则化在机器学习中也叫做“岭回归”(ridge regression)。
    在这里插入图片描述

    参考文献

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  • 关于L1 L2 Cache

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  • 集客代维L1L2考试题库.pdf
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  • 该文档为截止2019年3月最新的GPS L1L2频段的空间接口文档,方便GPS接收机开发人员查阅并进行开发。
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