信号处理加速库AsdConvolveOperation C Demo【免费下载链接】sip本项目是CANN提供的一款高效、可靠的高性能信号处理算子加速库基于华为Ascend AI处理器专门为信号处理领域而设计。项目地址: https://gitcode.com/cann/sip介绍该目录下为信号处理加速库AsdConvolveOperation C调用示例。功能说明算子功能对给定的信号进行一维滤波操作。计算公式 $$ w[k] \sum_{j} u[j] \cdot v[k - j 1] $$ 其中w(k)为输出的k位置的元素u(j)为输入位置为j的一维信号v(k-j1)为位置为k-j1的滤波卷积核。一维信号为复数向量滤波卷积核为实数向量。使用说明环境配置配置CANN环境变量source [CANN安装路径]/set_env.sh默认source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.shSiP编译用户应进入SiP根目录执行如下指令进行信号处理加速库的编译并设置加速库环境变量。cd ${SiP_root_path} bash build.sh source output/set_env.sh特别说明上述编译方式仅支持编译通过git下载的加速库以zip压缩包方式下载的加速库不支持该编译方式由于编译过程需要联网下载依赖库因此编译环境需要联网该编译过程包括获取ascend-boost-comm昇腾分布式通信加速库组件并编译该组件和编译信号加速库两个步骤。更多命令介绍可查看SiP仓库build.sh文件。更多编译命令说明请参考编译与构建运行demo进入example目录并执行构建脚本。cd ${示例所在目录} bash build.sh额外说明示例中生成的数据不代表实际场景可根据具体使用场景进行数据修改。产品支持情况适用于Atlas A2/A3 训练系列产品、Atlas 800I A2 推理产品、Atlas A3 推理系列产品。场景说明提供示例代码分别对应不同场景编译运行时需要根据具体场景对应更改build脚本example_asd_convolve_complex32.cpp【注】默认编译脚本可编译运行该示例。输入TensorNameDataTypeDataFormatShapesignalcomplex32nd[n]输出TensorNameDataTypeDataFormatShapeoutputcomplex32nd[n]example_asd_convolve_complex64.cpp【注】将编译脚本中的 example_asd_convolve_complex32.cpp 替换为 example_asd_convolve_complex64.cpp 后替换后的编译脚本可编译运行。输入TensorNameDataTypeDataFormatShapesignalcomplex64nd[n]输出TensorNameDataTypeDataFormatShapeoutputcomplex64nd[n]【免费下载链接】sip本项目是CANN提供的一款高效、可靠的高性能信号处理算子加速库基于华为Ascend AI处理器专门为信号处理领域而设计。项目地址: https://gitcode.com/cann/sip创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考