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ai源码 java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。rnn 分词 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，滤波 matlab 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打印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、鼠标css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。