1.利用TPU-MLIR实现LLM INT8量化部署
2.基本块定义
3.干货|开源MIT Min cheetah机械狗设计(十二)电机控制器FOC算法剖析
4.arraylist和linkedlist区别?线性线性
5.内存管理：malloc主分配过程_int_malloc

利用TPU-MLIR实现LLM INT8量化部署

       在年7月的进展中，我们已经成功将ChatGLM2-6B部署在BMX单芯片上，转向转采用F量化模式，源码源码有什用模型大小达GB，线性线性平均速度约为每秒3个token。转向转为了进一步优化效率并减小存储负担，源码源码有什用电子报纸源码我们转向INT8量化部署。线性线性

       然而，转向转传统的源码源码有什用TPU-MLIR INT8量化策略对大型语言模型（LLM）并不适用。PTQ校准和QAT训练在LLM上成本高昂，线性线性可能需要1-2天，转向转且量化带来的源码源码有什用误差在LLM中难以收敛，会导致精度大幅下降。线性线性因此，转向转我们采取了ChatGLM2的源码源码有什用W8A策略，只对GLMBlock中的Linear Layer权重进行通道级量化，运算时恢复到F，这样可以保持%以上的余弦相似度，几乎无精度损失。

       在TPU-MLIR编译器的lowering阶段，我们特别处理了MatMul算子，针对权重维数为2的线性层，将其转换为W8AMatMul算子。如ChatGLM2的一个MatMul示例中，量化后的权重存储空间从MB降至MB，Scale数据仅占0.MB，存储空间减半。购物车功能实现源码具体实现和源码可以在TPU-MLIR仓库查看。

       性能提升的关键在于W8AMatMul的后端优化。TPU架构中，W8A通过量化右矩阵数据，减少数据搬运时间，尤其当左矩阵数据量小而右矩阵数据量大时，性能提升更为显著。在LLM的推理过程中，prefill阶段的输入数据量取决于模型支持的最大文本长度，而decode阶段的输入固定，这决定了W8A在不同的阶段效果不同。

       将W8A应用到ChatGLM2-6B后的性能数据显示，这种策略显著地改善了模型的部署效率和存储效率。具体效果，通过详细的性能测试，我们可以看到显著的提升。

基本块定义

       基本块是程序中顺序执行语句的序列，其核心特征是具有单一入口和单一出口。在执行过程中，程序仅能从入口进入，至出口退出。这一特性确保了基本块中语句的有序执行，且一旦执行开始，即按照顺序执行至结束，不发生跳转。

       具体来说，全民经纪人网站源码基本块的入口是序列中的第一个语句，不允许通过跳转指令从程序的其他部分直接进入。相反，出口则是序列中的最后一个语句，标志着执行流将转向下一个基本块或程序的结束。这一设计确保了基本块内的控制流是线性的，避免了不必要的分支。

       基本块的简洁结构使其成为分析和优化程序代码的有力工具。在不同的表示层面上，如源代码、汇编语言或指令集，基本块都能以清晰的形式展现，便于理解和操作。

       在编程和编译器设计中，识别和利用基本块可以显著提升代码的可读性和可维护性。通过将复杂的控制流分解为一系列基本块，可以更有效地进行代码优化，如循环展开、死代码移除和局部变量分配等，从而提高程序的执行效率。

       总之，基本块作为程序结构中的基本单元，不仅简化了控制流的管理，也为后续的代码分析和优化提供了坚实的基础。通过对基本块的深入理解和利用，可以显著提升软件开发和编译器设计的嵩嵩报名系统源码效率与质量。

干货|开源MIT Min cheetah机械狗设计(十二)电机控制器FOC算法剖析

       电机控制器FOC算法详解

       在开源MIT Min cheetah机械狗设计系列的第十二部分，我们将深入探讨电机控制器的固件源码。核心部分包括四个关键环节：

编码器数据处理：滤波和偏差消除，确保编码器数据的准确性和稳定性。

FOC算法：焦点（FOC）算法用于精确控制电机，通过Park和Clark变换，结合PID控制，实现高效、精确的电机驱动。

PID控制算法：基于位置和速度指令，进行实时电流调整。

系统通信：电机控制器接收和上传状态，与SPIne固件通过特定命令和反馈进行交互。

       电机控制涉及逆变器、无刷电机、磁编码器等组件，核心算法通过将期望速度和转矩转换成电机能理解的控制信号，确保机械狗按照预期运行。

       编码器校准涉及相序判断和零位对齐，通过校正消除误差，确保位置信息的精确。编码器值误差消除则是通过滤波和线性化，将机械误差转换为可管理的电气误差。

       FOC算法部分，包括两相电流采样、DQ0变换、企业生产管理系统源码反变换，以及PID控制器的应用，保证了电机在各种条件下的稳定性能。整个控制流程在定时器驱动下运行，体现出了精细的算法设计与调试的重要性。

       后续章节将转向UPboard运动算法程序的解析，这个部分包含动力学模型、步态规划等复杂内容，将逐步揭示机械狗动力系统背后的精密构造。

arraylist和linkedlist区别?

       在Java的集合类中，List是不可或缺的存在，尤其在数据存储与操作方面极为便捷。尽管如此，许多开发者在面对ArrayList与LinkedList时仍常感到困惑，不清楚两者之间的区别。本文旨在从基础概念出发，解析它们在Java中的源码实现，并揭示两者间的差异，最后讨论使用时应注意的事项。

       本文将涵盖以下内容。

       首先，让我们了解线性表。线性表作为数据结构中的一种基本形式，其特点是数据元素按照线性顺序排列，每个元素只能有一个前驱和一个后继。在线性表中，常见的实现方式包括数组与链表。

       数组是一种固定长度的连续存储结构，元素类型统一，查找效率高，但插入与删除操作效率较低，且长度一旦确定无法更改。ArrayList正是基于数组的实现，它提供了一系列方便的操作，如插入、获取和扩容。

       相比之下，链表则无需连续内存存储数据。每个节点包含数据和指向下一个节点的指针，这使得链表在插入操作上效率更高，但查找操作效率较低。链表的类型分为单向链表和双向链表，其中双向链表在每个节点上还包含一个指向前一个节点的指针。

       在深入分析ArrayList的存储结构时，我们发现它底层使用的是数组。在初始化时，ArrayList会共享一个长度为0的数组DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA，直到第一个元素被添加时才进行首次扩容，以减少内存浪费。

       至于ArrayList的扩容机制，当数组空间不足时，它会进行自动扩容。扩容过程相对简单，主要通过增加数组容量，并将原有元素依次复制到新数组中。

       对于ArrayList的数据新增，若直接指定插入位置，还需将从指定位置开始的所有元素向后移动一位，以腾出空间。这种操作表明，虽然ArrayList在添加数据时效率较高，但随机插入新数据的效率较低。

       当涉及到数据获取时，ArrayList提供了一步到位的下标获取元素值功能，方便快捷。

       转向LinkedList，它基于链表线性结构实现。在无参构造中，LinkedList并未进行任何操作，但通过查看first和last变量，可以发现它们存储了链表的起始与结束节点。进一步分析发现，Node类的item用于存放元素值，next用于指向下一个节点，prev用于指向前一个节点，形成双向链表结构。

       在LinkedList中，数据获取涉及遍历查找指定位置的节点，效率相对较低。而数据新增则分为尾部新增和指定位置新增两种情况。尾部新增逻辑简单，而中间新增需要通过查找节点，然后修改前后节点的指针关系来实现。

       数据删除在LinkedList中同样通过遍历找到目标节点，然后调整前后节点的指针关系来完成。值得注意的是，删除操作在链表中相对简单，主要涉及修改指针指向。

       值得一提的是，LinkedList不仅实现了List接口，还实现了Deque接口，因此它不仅是一个List，还具有队列的功能，能实现先进先出的队列操作。

       综上所述，ArrayList与LinkedList各有优缺点。ArrayList在存储和访问数据方面表现出色，而LinkedList则在数据处理方面更为高效。在实际使用中，应根据具体需求合理选择合适的List结构，以充分发挥其优势。

内存管理：malloc主分配过程_int_malloc

       本文聚焦于malloc的具体分配过程，主要通过_int_malloc这一核心函数解析内存管理操作。_int_malloc函数贯穿了各种bin和特殊chunk，这些概念在前文已详尽介绍。下面，按照流程图将_int_malloc函数分解为数个部分，从实现逻辑角度逐一剖析。

       在内存管理中，CAS（Compare And Swap）操作频繁应用，用于在多线程环境下的高效数据交换。CAS允许在比较内存值与预期值一致时，将值替换为新值，确保数据一致性。在_malloc实现中，CAS确保了插入和删除操作在多线程环境下的线程安全性。

       以从fast bin中删除chunk为例，CAS操作通过硬件指令确保了原子性。底层实现采用内联汇编语言，GCC内联汇编语法的细节在相关资料中有详细描述。通过lock指令确保内存操作的原子性，cmpxchgl指令执行比较并替换操作。尽管CAS存在ABA等问题，但本文仅关注其核心原理及应用。

       当内存请求符合fast bin限制时，程序首先尝试从fast bin分配。分配成功后，将chunk从bin中删除并返回。若不满足fast bin条件，则转而检查small bin。small bin的处理类似于fast bin，但操作基于双向链表。

       若fast bin和small bin分配失败，程序执行内存整理合并操作，将fast bin中的chunk放入unsorted bin，通过malloc_consolidate函数实现。在尝试unsorted bin分配失败后，程序转向large bin进行分配。最后，如果large bin也无法满足内存需求，程序尝试从top chunk中分配。

       总结整个过程，malloc算法、数据结构与代码执行细节交织，深入理解需结合源码分析。本文通过线性展示，虽然无法完全复现代码执行流程中的循环和分支，但旨在提供宏观视角下内存管理过程的概览。若需更深入的执行细节，建议进一步阅读源代码。