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浅谈汽车电源系统的电气特性 被引量：1
1
作者 刘保国 刘振 南子渊 《汽车电器》 2023年第7期63-64,共2页
汽车电源系统的电气特性影响着汽车产品整车电气系统的性能。如何安全合理地对汽车电源进行有效管理和分配,改善电源系统的电气特性,使得众多电气子系统在任何负载情况下均可以正常可靠地工作是汽车电气系统设计开发的一项重要工作。本... 汽车电源系统的电气特性影响着汽车产品整车电气系统的性能。如何安全合理地对汽车电源进行有效管理和分配,改善电源系统的电气特性,使得众多电气子系统在任何负载情况下均可以正常可靠地工作是汽车电气系统设计开发的一项重要工作。本文通过对汽车电源系统的电气特性进行分析,提出一些改善电源系统电气特性的方法。该方法对汽车电气系统设计人员的电源系统设计工作有一定的指导意义。 展开更多
关键词 汽车电源系统 电气特性 改善方法
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基于自适应静态数据布局策略的深度学习张量程序自动生成框架
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作者 樊哲 南子渊 +2 位作者 郝一帆 杜子东 陈云霁 《高技术通讯》 CAS 2023年第11期1160-1171,共12页
如何确定静态数据布局是深度学习张量程序自动生成框架面临的重大挑战。Ansor作为目前应用最广泛、最具前景的此类框架,其根据预先指定的单一静态数据布局策略,训练性能预测模型,依据该模型搜索最佳性能的张量程序。但其存在单一策略非... 如何确定静态数据布局是深度学习张量程序自动生成框架面临的重大挑战。Ansor作为目前应用最广泛、最具前景的此类框架,其根据预先指定的单一静态数据布局策略,训练性能预测模型,依据该模型搜索最佳性能的张量程序。但其存在单一策略非最优和性能预测模型不准确的问题。为此,本文提出基于自适应静态数据布局(AL)策略的深度学习张量程序自动生成框架AL-Ansor。AL-Ansor在搜索过程中自适应地选取多种静态数据布局策略,共同训练性能预测模型,从而搜索得到性能更高的张量程序。本文以32核Intel Xeon CPU为目标硬件平台,在多个卷积层上进行实验,结果表明,在同样的搜索次数下,相较于基于3种指定静态数据布局策略的Ansor,AL-Ansor生成的张量程序分别有13.81%、12.41%和16.59%的平均性能提升。 展开更多
关键词 深度学习 张量程序自动生成框架 静态数据布局策略 自适应策略 性能预测模型
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