假定某计算机工程师想设计一个新CPU,其中运行的一个典型程序的核心模块需要执行一百万条指令,
(1)在非流水线处理器上执行该程序大约需要花多长时间?
(2)若新CPU是一个20级流水线处理器,执行上述同样的程序,理想情况下,它比非流水线处理器快多少?
(3)实际流水线并不是理想的,流水段之间的数据传送会有额外开销。这些开销是否会影响指令执行时间(instruction latency)和指令吞吐率(instruction throughput)?
(1)在非流水线处理器上执行该程序大约需要花多长时间?
(2)若新CPU是一个20级流水线处理器,执行上述同样的程序,理想情况下,它比非流水线处理器快多少?
(3)实际流水线并不是理想的,流水段之间的数据传送会有额外开销。这些开销是否会影响指令执行时间(instruction latency)和指令吞吐率(instruction throughput)?
B、在更好更快的计算机上能够帮助一个团队减少迭代(训练)的时间
C、在数据量很多的数据集上训练上的时间要快于小数据集
D、使用更新的深度学习算法可以使我们能够更快地训练好模型(即使更换CPU/GPU硬件)
(a)利用傅里叶变换性质,证明
(b)用归纳法证明
的傅里叶逆变换是
(a)证明:式(P5.56-1)可以按照两个逐次的一维傅里叶变换来计算,即先对m变换,而认为n是定的;
然后再对n变换。利用这一结果, 确定用x(e jω1 ejω2) 表示x[m, n] 的表达式。
(b)假设x[m,n]=a[m]b[n]其中a[m]和b[n]都是一个独立变量的函数。设A(e jω)和B(e jω)分别代表a[m]和b[n]的傅里叶变换,试用A(e jω)和B(e jω)来表示X(e jω,e jω2).
(c)求下列信号的二维傅里叶变换:
(i)x[m,n]=δ[m-1]δ[n+4]
(d)已知信号x[m,n]的傅里叶变换为
求x[m,n].
(e) 设x[m, n] 和h[m, n] 是两个信号, 它们的二维傅里叶变换分别为X(ejω1, e jω2) 和H(e jω1, e jω2) 试用X(e jω1, e jω2) 和H(e jω1, e jω2) 表示下列信号的傅里叶变换式:
(m)y[m,n]=x[m,n]h[m,n]
(1)求信号x(n)的频谱函数
(2)按因子D=2对x(n)抽取得到y(m),试求y(m)的频谱函数。
(3)证明:y(m)的频谱函数就是x(2n)的频谱函数。
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