目录写在前面成员变量的含义及作用构造与析构内存同步管理参考写在前面在Caffe源码理解1中介绍了Blob类，其中的数据成员有shared_ptr<SyncedMemory> data_;
shared_ptr<SyncedMemory> diff_;std::shared_ptr 是共享对象所有权的智能指针，当最后一个占有对象的shared_ptr被销毁或再赋值时，对象会被
文章目录一、异构计算简介1、集成显卡2、独立GPU3、异构计算3.1 异构计算目标3.2 需考虑因素二、其他说明 一、异构计算简介1、集成显卡众所周知，intel很多CPU包含有GPU，GPU和CPU将图像处理单元集成在同一芯片上，CPU通常包含多个内核，并且GPU也会集成在相同的芯片中，如果在同一个芯片上，CPU和GPU可以实现更快地进行相互间通信。如果使用CPU和GPU的异构代码，那将会同时
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2024-08-22 16:24:31
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1.1、 OpenGL 的原理1.1.1、 Linux 图形系统发展 地形渲染算法在绘图中使用了 OpenGL 去实现，OpenGL 是一个 开放的三维图形软件包，它独立于窗口系统和操作系统，以它为基础开发的应用 程序可以十分方便地在各种平台间移植。 X server 是 Linux 系统下图形接口服务器的简称，在应用程序需要系统提供 界面时，系统会建立若干个 X server，通过 X 协议跟窗
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2024-04-24 20:03:29
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新技术层出不穷并且快速迭代，对云计算硬件架构形成巨大挑战。该如何根本性地解决这一挑战?
一般来说，除了CPU，其他平台通常都不是图灵完备的，需要和CPU一起协作来完成工作任务的处理。在本书中，我们约定如下：如果一个任务由CPU执行，我们称之为软件执行；如果一个任务（或任务的一部分）由协处理器、GPU、FPGA或ASIC执行，我们可以统称之为硬件“加速”执
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2024-03-22 13:45:04
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1. GPU与CPU并行计算框架2. CUDA编程模型3 CUDA程序 1. GPU与CPU并行计算框架GPU并不是一个独立运行的计算平台，而需要与CPU协同工作，可以看成是CPU的协处理器，因此当我们在说GPU并行计算时，其实是指的基于CPU+GPU的异构计算架构。在异构计算架构中，GPU与CPU通过PCIe总线连接在一起来协同工作，CPU所在位置称为为主机端（host），而GPU所在位置称为
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2024-04-13 11:12:41
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1.每个GPU中都至少有一个命令队列。CPU可以通过Direct3D API用命令列表向该队列提交命令，而这些命令则指挥GPU执行某些操作。在命令没有到达队列首部以前，用户所提交的命令是无法被执行的。如果命令队列内为空，则GPU会因为没有任务要去处理而处于空闲状态；但若命令队列被装的太满，则CPU将在某个时刻因提交命令的速度追上GPU执行命令的速度而进入空闲状态。值得一提的是，这两种情景其实都没有
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2024-03-19 10:16:13
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所谓CPU绑定，其实就是对进程或者线程设置相应的CPU亲和力，确保进程或者线程只会在设置了相应标志位的CPU上运行，进而提高应用对CPU的使用率。如果应用可以在多个CPU上运行，操作系统会在CPU之间频繁切换应用，引起CPU缓存失效，降低缓存的命中率，导致CPU的使用率下降。所以，如果使用CPU绑定技术，在一定程度上会避免上述问题，提高系统性能，类似技术还有GPU绑定、mic绑定等等。1、安装ta
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2024-07-30 17:16:45
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最好的优化即是不要优化，从一开始就应该把优化当成是游戏设计中的一部分。移动平台特点和PC相比，移动平台上的GPU结构有很大的不同，资源非常有限，因为移动设备上的GPU架构更专注于更小的带宽。由于这些不同，一些游戏往往需要针对不同的芯片发布不同的版本。影响性的因素影响渲染效率的，主要有两个大课题CPU和GPU。GPU主要负责帧率，而GPU主要负责分辨率。 据此，造成瓶颈的主要有几个方面：CPU：过多
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2024-06-19 15:20:46
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作者：Tim Dettmers深度学习计算十分密集，所以我们需要一个快速多核CPU，还是说采购快速CPU可能是整个项目中的一种浪费？搭建一个深度学习系统时，最糟糕的事情之一就是把钱浪费在并非必需的硬件上。本文将一步步带我们了解一个高性能经济系统所需的硬件。研究并行化深度学习过程中，我搭建了一个GPU集群。为此，需要仔细挑选硬件。尽管经过了仔细的研究和逻辑推理，但是挑选硬件时还是会犯相当多
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2024-08-20 21:55:24
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光线跟踪是从三维场景生成二维图像的一种方式。主要思想为：在场景中选择一个位置放上一台假想的相机，该相机包含一个光传感器来生成图像，需要判断那些光将接触到这个传感器。图像中每个像素与命中传感器的光线有相同的颜色和强度。传感器中命中的光线可能来自场景中的任意位置，想象从该像素发出一道射线进入场景中，跟踪该光线穿过场景，直到光线命中某个物体。&nb
技术社群的这篇文章《算力未来，GPU or CPU ？》给我们讲解了大模型的时代，CPU和GPU的选择问题，从基础层面，让我们了解CPU和GPU的技术栈知识，可以让我们更系统地了解相关技术方案。大模型相关历史文章可参考，《大模型监管数据安全性的探讨》《一文了解GPU技术》《金融大模型应用的机遇与挑战》《0基础建设大模型需要多少资源？》《从实践中感知大模型的发展和进程》在当今科技迅猛发展的时代，计算
摘要：美国印第安纳大学计算机博士Eric Holk最近开发了一个应用程序来运行GPU，挖掘出了GPU芯片的潜力，使GPU能同时执行成千上万个任务。
GPU代表的是图形处理单元，但是，这些小小芯片除了处理图形功能，还有其它用处。比如，Google使用GPU来为人脑建模，Salesforce则依赖GPU分析Twitter微博数据流。GPU很适合并行处理运算，
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2024-05-24 22:42:20
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以前，我从某些书籍上有看到编译器在优化代码的时候会改变C++代码的执行顺序；其实CPU为了优化执行的效率也可能会动态改变代码执行顺序。 以下内容来自《程序员的自我修养--链接、装载与库》 一段典型的double-check的singleton代码如下： volatile T* pInst = 0;
T* GetInstance()
{
if (pInst ==
cpu的瓶颈使用top命令，查看cpu使用率增加压力后，使用命令vmstat查看CS（上线文切换），如果变化异常，说明CS出了问题增加压力后，使用命令vmstat查看r(cpu等待队列)，如果数值较高，说明cpu等待队列增加，cpu的问题压力和内存使用率用命令查看内存占用，top,再按M，按占着内存排序（按P，是按cpu占用排序，按T是按运行时间）用命令 top -Hp pid号 看详细信息用命令
# PyTorch如何区分GPU和CPU
随着深度学习的迅猛发展，PyTorch作为一个强大的深度学习框架，广泛应用于各种机器学习和深度学习项目。在实际应用中，计算资源的配置尤为重要，尤其是CPU和GPU的使用。有效地区分和使用这两种计算资源，可以大幅提升模型训练和推理的效率。本文将探讨如何在PyTorch中区分GPU和CPU，并结合一个实际项目方案给予读者参考。
## 1. 项目背景
在深
原创
2024-09-20 06:50:06
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计算机组成原理解读——CPUCPU全名Central Processing Unit，又叫中央处理器，主要由运算器和控制器组成1、门电路CPU属于超大规模集成电路，CPU就是电路1.1、基础门电路基础门电路是实现基础逻辑运算的门电路基础门电路主要有：与、或、非、或非、异或、与非1.2、算术逻辑单元（ALU）也叫操作元件（组合逻辑元件），他是在执行指令阶段，进行算数运算和逻辑运算的组合逻辑电路ALU
import os if Bert_Use_GPU: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1' #使用GPU0,1 else: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1' #使用CPU
原创
2021-08-25 14:50:25
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文章目录一.内存接口的概念二.存储控制器（内存控制器）2.1 什么是存储控制器？2.2 S3C2440存储控制器介绍2.3 存储控制器如何处理不同位宽的外设2.4 怎么确定芯片的访问地址？三.时序问题一.内存接口的概念S3C2440是SOC，所以会有很多外设，一般驱动外设的方法可以分为：通过CPU访问相应的的寄存器，然后通过控制器驱动外设CPU直接访问外设地址，驱动外设后一种访问方式是CPU直接对
重 叠 GPU 和 CPU 执 行 相对而言，实现GPU和CPU执行重叠是比较简单的，因为所有的内核启动在默认情况下都是异步的。因此，只需简单地启动内核，并且立即在主机线程上实现有效操作，就能自动重叠GPU和CPU执行。 接下来的示例主要包含两个部分：1.内核被调度到默认流中；2.等待GPU内核时执行主机计算。#include <stdio.h>
#include <cuda
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2024-02-24 23:04:57
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原标题：CPU和GPU有什么区别？在台式计算机和笔记本电脑中，在其硬件组件之间，有一个CPU和另一个GPU。在智能手机和平板电脑中也会重复的配置。我们都非常清楚，两者都是处理器，但它们彼此之间有何不同？”。CPU是中央处理单元，GPU是图形处理单元。这些硬件组件的构造非常相似，并且都是由集成电路组成的处理器，其中晶体管专用于基于二进制数的数学计算。然而，CPU(中央处理单元)基本上专用于一般处理，
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2024-01-29 00:37:26
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