При написании статей лучше сегментировать аудитории ресурсов на которых они будут публиковаться. Особенно если публикация статей преследует цель.
На Хабре преобладает аудитория hard-айтишников, на vc преобладает аудитория ближе к маркетингу и продажам, которым слова полевой транзистор и афинное преобразование - пустой звук.
Технические детали кому надо почитают на хабре. Гораздо интереснее было бы тут опубликовать какую выгоду это решение несёт для других участников рынка.
Ну так я посмотрю как вы будете дрочить на карму, если неудачное слово, и вы вылетаете в бан. Для анализа аудитории нужно смотреть на активность в комментариях.
Спасибо, интересен финансовый вопрос, покупать аппарат будут за бюджетные деньги (частников не берём), а платить будут люди (омс либо поверх омс). Соответственно ценообразование услуги будет зависить от итоговой цены. Конкретно против процессора ничего не имею,особенно если будет возможность его замены в случае непредвиденных ситуаций.
Вы пишете, что вычислительная сложность по сравнению с DFR снижена до O(n2) операций умножения (при O(n2 log n) операций сложения). Непонятно что имеется в виду, и за счёт чего мог получиться выигрыш. Ведь хорошо известно, что для операций умножения и сложения на современных архитектурах затрачивается практически одинаковое число тактов.
Вычислительную сложность (ну или теоретический FLOPS rate) считают как число всех операций: сложение и умножение, всё вместе. Поэтому я запутался в изложении. Какая была сложность изначальная, с учётом и сложений, и умножений?
Нативное (аппаратное) сложение на FPGA экономнее - это логично. Не на плисах - минимально. Фиксированная точка раньше не упоминалась, и вообще это меняет дело. Ведь fixed point - почти всюду (пока ещё) - не нативный формат. Фактически, это целые регистры с разметкой lsb/msb, с которыми и сложение и умножение производятся в софтвере. Так что тут уже зависит как оно реализовано.
Возможно я некорректно понял цели и задачи - но разве скорость реконструкции на современных машинах сильно кого - то не удовлетворяет?
К примеру Ingenuity 128 (не самая топовая машина) выдает реконструкции практически сразу. В чем практическая значимость в медицинской практике?
Них*я не понял, но очень интересно.
При написании статей лучше сегментировать аудитории ресурсов на которых они будут публиковаться. Особенно если публикация статей преследует цель.
На Хабре преобладает аудитория hard-айтишников, на vc преобладает аудитория ближе к маркетингу и продажам, которым слова полевой транзистор и афинное преобразование - пустой звук.
Технические детали кому надо почитают на хабре. Гораздо интереснее было бы тут опубликовать какую выгоду это решение несёт для других участников рынка.
На Хабре преобладает аудитория скорее бездарных хомячков и кармадрочеров. Не стоит путать аудиторию с авторами статей.
Ну так я посмотрю как вы будете дрочить на карму, если неудачное слово, и вы вылетаете в бан. Для анализа аудитории нужно смотреть на активность в комментариях.
Длинная статья, спасибо за труд. А проца подешевле не было с такими же характеристиками?
Комментарий недоступен
Спасибо, интересен финансовый вопрос, покупать аппарат будут за бюджетные деньги (частников не берём), а платить будут люди (омс либо поверх омс). Соответственно ценообразование услуги будет зависить от итоговой цены. Конкретно против процессора ничего не имею,особенно если будет возможность его замены в случае непредвиденных ситуаций.
Комментарий недоступен
Будет очень не плохо, если вы скинете багрепорты с другими процами. Не мне лично, но в целом, для индустрии будет неплохо
Комментарий недоступен
Круто. Жду ваш классный томограф в нашей районной поликлинике.
Вы пишете, что вычислительная сложность по сравнению с DFR снижена до O(n2) операций умножения (при O(n2 log n) операций сложения). Непонятно что имеется в виду, и за счёт чего мог получиться выигрыш. Ведь хорошо известно, что для операций умножения и сложения на современных архитектурах затрачивается практически одинаковое число тактов.
Комментарий недоступен
Вычислительную сложность (ну или теоретический FLOPS rate) считают как число всех операций: сложение и умножение, всё вместе. Поэтому я запутался в изложении. Какая была сложность изначальная, с учётом и сложений, и умножений?
Нативное (аппаратное) сложение на FPGA экономнее - это логично. Не на плисах - минимально. Фиксированная точка раньше не упоминалась, и вообще это меняет дело. Ведь fixed point - почти всюду (пока ещё) - не нативный формат. Фактически, это целые регистры с разметкой lsb/msb, с которыми и сложение и умножение производятся в софтвере. Так что тут уже зависит как оно реализовано.
Комментарий недоступен
Спасибо, теперь понятно! А в чём необходимость fixed point в данном случае?
Комментарий недоступен
Комментарий недоступен
Комментарий недоступен
Комментарий недоступен
Комментарий недоступен
Комментарий недоступен
Интересно, а CUDA применяется в этой области, или это уже вопрос программ для просмотра результатов ?
Комментарий недоступен
Возможно я некорректно понял цели и задачи - но разве скорость реконструкции на современных машинах сильно кого - то не удовлетворяет?
К примеру Ingenuity 128 (не самая топовая машина) выдает реконструкции практически сразу. В чем практическая значимость в медицинской практике?
Комментарий недоступен