vDSP:用于数字信号处理。 vForce:用于向量化的数学函数。 BNNS/BNNSGraph:基础神经网络子系统。 LAPACK/BLAS:用于线性代数计算。 vDSP使用 求平均数。 import Accelerate let values: [Float] = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] let mean = vDSP.mean(values) print import Accelerate let values: [Float] = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] let sd = vDSP.standardDeviation( import Accelerate let a: [Float] = [1, 2, 3] let b: [Float] = [4, 5, 6] let result = vDSP.add(a, b)
elementsIntB, &outputOk) /// outputOk == 0 说明一切计算正确 outputOk /// 这个结果就是我们想要的答案 [1, 3, 2] b simd + vecLib + vDSP dAbsoAbsolute = floats(count) vvrecf(&dAbsoAbsolute, &d, &count) /// [3, 5, 3, 0.5] dAbsoAbsolute 6、vDSP_vdist in return Float(point.y) } var distance:[Float] = [Float](repeating: 0, count: points.count) vDSP_vdist (&xs, 1, &ys, 1, &distance,1,vDSP_Length(points.count)) /// 遍历 distance.map {$0} /// 顺便帮忙在加深一下对 reduce
比如: 我们把两个数组 a 和 b 使用vDSP_vadd函数(Accelerte framework)相加, 把结果写到第三个数组 result 中: import Accelerate let [1, 2, 3, 4] let b: [Float] = [0.5, 0.25, 0.125, 0.0625] var result: [Float] = [0, 0, 0, 0] vDSP_vadd
同时,为了满足更高性能的应用,NB2中还加入Vision DSP用于独立CV处理,一方面卸载了CPU的算力,进而优化功耗;另一方面,VDSP与NPU的深度协同也将进一步优化视觉智能处理。
dsp0.fex Len: 0x3fc78 Vdsp0.fex Len: 0x4 BuildImg 0 Dragon execute image.cfg SUCCESS !
使用了 Accelerate 框架中的 vDSP 函数来高效地生成 Float 和 Double 类型的范围。 创建了一个 DataBuffer 类来管理底层的内存分配和释放。
HLnbFi9SD56oQkdrtd43Jb/1P13U2Y0jIoekX446Z+nmcBmQDIYenrr6DRGlWa+V6pmuc7jfW0/8olE7ZQn5y761jGtDCmlbv3r2VdsP