#ifndef

一个简单的结构:

      #ifndef x

   #define x  

      ...


   #endif


属于预处理命令中的条件编译(其他两个:1.宏定义; 2.文件包含),它们均以#号开头,条件编译用来决定那些代码被编译,哪些是不被编译的,条件可以为表达时的值,或者某个特定的宏是否被定义,来确定编译条件。


预处理器把源代码分割或处理成为特定的符号用来支持宏调调用,先于编译器对源代码进行处理,预处理还会删除程序中的注释和多余的空白字符,所以,为了程序的可维护性,不要担心空白过多,或注释过多,条件编译可以使目标程序变小,运行时间变短。


这种结构,一般用在头文件中,如


头文件:

#ifndef  _RANDOM_H_

#define  _RANDOM_H_ 1

typedef int *callback_random(char *random,int len);

void &n bsp;  set_callback(callback_random *cb);

int     genrate_random(char *random,int len);


#endif


#ifndef x//先测试x是否被宏定义过

#define x

程序段1 //如果x没有被宏定义过,定义x,并编译程序段1

#endif

程序段2 //如果x已经定义过了则编译程序段2的语句,“忽视”程序段1。


源程序功能:如果用户定义了随机数回调函数则使用用户自己定义的,否则使用默认的回调函数。#endif用于中止条件块。



内容概要:本文详细比较了GPU、TPU专用AI芯片在大模型推理优化方面的性能、成本及适用场景。GPU以其强大的并行计算能力和高带宽显存,适用于多种类型的神经网络模型和计算任务,尤其适合快速原型开发和边缘计算设备。TPU专为机器学习设计,擅长处理大规模矩阵运算密集型任务,如Transformer模型的推理,具有高吞吐量和低延迟特性,适用于自然语言处理和大规模数据中心的推理任务。专用AI芯片通过高度定制化架构,针对特定神经网络模型进行优化,如卷积神经网络(CNN),在处理特定任务时表现出色,同时具备低功耗和高能效比的优势,适用于边缘计算设备。文章还介绍了各自的优化工具和框架,如CUDA、TensorRT、TPU编译器等,并从硬件成本、运营成本和开发成本三个角度进行了成本对比。 适合人群:从事人工智能、深度学习领域的研究人员和技术人员,尤其是对大模型推理优化感兴趣的读者。 使用场景及目标:①帮助读者理解GPU、TPU和专用AI芯片在大模型推理中的优缺点;②为选择适合的硬件平台提供参考依据,以实现最优的推理性能和成本效益;③介绍各种优化工具和框架,帮助开发者高效部署和优化模型。 其他说明:本文不仅涵盖了硬件架构特性,还深入探讨了优化技术和应用场景,旨在为读者提供全面的技术参考。在选择硬件平台时,需综合考虑具体任务需求、预算限制及开发资源等因素。
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