1 简介 2006年，NVIDIA公司发布了CUDA，CUDA是建立在NVIDIA的GPU上的一个通用并行计算平台和编程模型，基于CUDA编程可以利用GPU的并行计算引擎来更加高效地解决比较复杂的计算难题。CUDA是NVIDIA公司所开发的GPU编程模型，它提供了GPU编程的简易接口，基于CUDA编程可以构建基于GPU计算的应用程序。CUDA提供了对其它编程语言的支持，如C/C++，Py
CPU与GPU的区别GPU的架构与CPU有极大的不同，这主要归因于两者不同的使用场合。试想一下，GPU面对3D游戏中成千上万的三角面，如果仅仅是逐一单个处理计算，损失的效率是极其惊人的。3D游戏中包含着大量的三角面这可以类比汽车工业的发展，在1913年前福特开发出汽车流水线前，汽车组装只能让一位位工人逐工序完成，年产不过12台，效率极低；而引入了流水线概念后，每位工人只需要做不停地做同一道工序，所
1. keras新版本中加入多GPU并行使用的函数下面程序段即可实现一个或多个GPU加速：注意：使用多GPU加速时，Keras版本必须是Keras2.0.9以上版本from keras.utils.training_utils import multi_gpu_model #导入keras多GPU函数
import VGG19 #导入已经写好的函数模型，例如VGG19
if G <= 1:
王玉伟，腾讯TEG架构平台部平台开发中心基础研发组，组长为专家工程师Austingao，专注于为数据中心提供高效的异构加速云解决方案。目前，FPGA已在腾讯海量图片处理以及检测领域已规模上线。 随着互联网用户的快速增长，数据体量的急剧膨胀，数据中心对计算的需求也在迅猛上涨。诸如深度学习在线预测、直播中的视频转码、图片压缩解压缩以及HTTPS加密等各类应用对计算的需求已远远超出了传统CPU处理器的
一直以来，FPGA的主要应用领域是电子工程。但当英特尔完成对 Altera（Altera 是最大的现场可编程门阵列制造商之一）的收购时，情况发生了一些细微改变。英特尔对 FPGA 所蕴藏的潜力有着强烈的嗅觉和敏锐的洞察力，收购完成后，即刻开始帮助微软公司建立数据中心并利用云服务给亚马逊提供相关帮助。但关于 FPGA 到底是什么，许多矿工可能仍然心存疑问。FPGA 有何优势？FPGA 有何劣势？FP
GPU的功耗远远超过CPUCache, local memory： CPU > GPU Threads(线程数): GPU > CPURegisters: GPU > CPU 多寄存器可以支持非常多的Thread,thread需要用到register,thread数目大，register也必须得跟着很大才行。SIMD Unit(单指令多数据流,以同步方式，在同一时间内
如果要做并行程序，就要使用CUDA，这个原本是要用C语言来写的，但是C语言的开发稍微有点麻烦，经常出现内存报错之类的bug，如果可以使用语法更加简单的python语言来开发，就会更加快捷方便，这时可以有一个选择，就是使用taichi语言，这里记录一些零散的笔记。简单Julia集示例 首先来看一个简单的例子，生成一个分形Julia集。# fractal.py
#导入taichi语言
impor
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2023-07-12 00:14:47
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买电脑时cpu怎么搭配显卡会更好呢很多想买电脑的人都会纠结要买什么显卡和cpu好呢?要怎么搭配才会更好。理论上，显卡和CPU搭配是没有要求的，只要主板兼容，都可以使用。一般来说，CPU和显卡两者搭配并不存在兼容问题，只要主板支持，就可以使用。比如，低端CPU不仅可以搭配低端显卡，也可以搭配中端，甚至是高端显卡，反之也是一样的。 旧时光 oldtimeblogCPU和显卡怎么搭配最好?关于CPU和显
CPU和GPU的不同 CPU,GPU,APU
APU： CPU和GPU的合体 【百度百科】 链接地址：APU
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2023-07-15 14:50:17
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电脑作为现代人们生活中必不可少的一部分，作为使用者我们有必要对它进行一个详细的了解。电脑中最重要的部件是什么？相信大多数人给出的答案不是CPU就是显卡(GPU)。没错，电脑所表现出的几乎所有性能几乎都受牵制于这两个主要部件的性能。下面就让创创来为大家科普部分知识。查看CPU与GPU天梯图我们可以大致这样理解：CPU=中央处理器，GPU=显卡。对于电脑小白来说，查询对比各个型号CPU，GPU的参数规
Pytorch的GPU版本安装查看cuda版本网站下载安装检查注意 今天在安装torchtext时，程序自动卸载了我原本安装的PyTorch 2.0.0与CUDA 11.8（cu118）版本的PyTorch，并自动安装了新的CPU版本的PyTorch 2.1.2。这可能是由于版本不兼容导致的。Anyway，我仍然需要重新安装适合GPU的PyTorch版本。结合我以前安装过程中绕的一些弯路，决定记
原标题：三月台式电脑CPU性能排行榜， 2019年3月最新版CPU天梯图天简单常规更新下台式电脑CPU天梯图最新版，另外聊聊三月装机CPU选购建议。CPU天梯图三月版由于这次天梯图更新，并没有什么热门新CPU发布上市，因此下面主要快来看看CPU天梯图最新版的精简版和完整版。一、CPU天梯图精简版精简版天梯图，主要罗列Intel和AMD近两三代的处理器产品，一些架构太老的产品，如今购买意义不大，就不
工程GIT地址：https://gitee.com/yaksue/yaksue-graphics简单讨论CPU和GPU间的交互《DX12龙书》在【4.2 CPU与GPU间的交互】章节中讨论了这个问题，简单来说： 为了最佳性能，CPU和GPU这两种处理器应该尽量同时工作，少“同步”。因为“同步”意味着一种处理器以空闲状态等待另一种处理器，即它破坏了“并行”。但有时，又不得不进行二者的同步，见《DX1
在进行CPU性能优化的时候，我们经常先需要分析出来我们的应用程序中的CPU资源在哪些函数中使用的比较多，这样才能高效地优化。一个非常好的分析工具就是《性能之巅》作者 Brendan Gregg 发明的火焰图。我们今天就来介绍下火焰图的使用方法，以及它的工作原理。 一、火焰图的使用为了更好地展示火焰图的原理，我专门写了一小段代码，int main() {
for (i = 0; i
部分引用，部分原创。ASIC原本就是专门为某一项功能开发的专用集成芯片，比如交换机大量使用，比如通信公司的波分复用WDM的光网络OTN平台中，大量使用了ASIC，传输速率达到了400G。 FPGA基本就是高端的CPLD，两者非常接近。这种器件是用逻辑门来表述性能的。本身他就是一堆的逻辑门，通过硬件描述语言，比如verilogHDL把它转成电路连接，从最基本的逻辑门层面上连接成电路（参见数字电路书
该项目允许在单个插槽中独立扩展 CPU 和 GPU 容量，看起来这家芯片制造商正准备与竞争对手 Nvidia 较量AMD 开始使用混合计算电机，Intel 称之为 XPU，AMD 称之为 APU，而 Nvidia 并没有真正拥有。
安装linux对应版本的头文件和内核调试信息查看版本号 uname -r安装完成如下 linux-he
原创
2022-11-04 09:49:47
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Arthas(阿尔萨斯)是阿里巴巴开源的 Java 诊断工具，深受开发者喜爱。当你遇到以下类似问题而束手无策时，Arthas 可以帮助你解决：这个类从哪个 jar 包加载的？为什么会报各种类相关的 Exception？我改的代码为什么没有执行到？难道是我没 commit？分支搞错了？遇到问题无法在线上 debug，难道只能通过加日志再重新发布吗？线上遇到某个用户的数据处理有问题，但线上同样无法 d
概要：CPU和GPU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。京举办的NVIDIA GTC China会议中，无论是AI智能运算，还是服务器数据中心、智能城市，甚至还有去年很火热但是已经很多人已经支撑不下去的虚拟现实，看起来在很多内心中依然是属于图形行业代表的NVIDIA已经变得越来越丰满，不过在这些新闻的背后，似乎还有更大胆的预言：摩尔定律已死，GPU最终会取代C
http://antkillerfarm.github.io/浮点运算和代码优化1.浮点运算问题浮点运算在工业中应用非常广泛，但嵌入式CPU通常没有对浮点运算提供直接的硬件支持。而采用标准库提供的软件计算方案，性能又很差。这时就需要使用浮点运算协处理器加速浮点运算。（486之前的PC，CPU和浮点运算协处理器FPU也是分开的，例如i486DX是有FPU的型号，而i486SX则是没有FPU的型号。）
