专业人都喜欢说，移动工作站其实就是一台高性能的笔记本电脑。但其硬件配置和整体性能又比普通笔记本电脑高一个档次。显卡：作为图形工作站的主要组成部分，一块性能强劲的3D专业显卡的重要性，从某种意义上来说甚至超过了处理器。与针对游戏、娱乐市场为主的消费类显卡相比，3D专业显卡主要面对的是3维动画（如3DS Max、Maya、Softimage|3D）、渲染（如LightScape、3DS VIZ）、CA
一、GPU发展简史GPU英文全称Graphic Processing Unit,中文翻译为“图形处理器”，1998年后可以分为4个阶段。第一代GPU可以独立于CPU进行像素缓存区的更新，并可以光栅化三角面片以及进行纹理操作，但是缺乏三维顶点的空间坐标变换能力，这意味着“必须依赖于CPU执行顶点坐标变换的计算”。这一时期的GPU功能非常有限，只能用于纹理组合的数学计算或者像素颜色值的计算。1999年
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2024-02-27 13:22:35
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目录《GPU并行算法》读书笔记-chapter 3 CUDA线程模型SIMD模型SIMT模型kernel函数CUDA线程结构blockgrid线程的全局IDCUDA结构与GPU硬件的映射关系CUDA线程设计执行配置什么是执行配置如何设置执行配置参数重要知识点总结device函数自动生成kernelCUDA线程同步《GPU并行算法》读书笔记-chapter 3 CUDA线程模型SIMD模型SIMD（
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2024-05-02 16:11:14
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CUDA核函数 在GPU上执行的函数称为CUDA核函数（Kernel Function)，核函数会被GPU上多个线程执行，我们可以在核函数中获取当前线程的ID。// CUDA核函数的定义
__global__ void addKernel(int *c, const int *a, const int *b)
{
int i = threadIdx.x;
c[i] = a[i]
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2024-08-20 19:09:50
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简介在维格云中，记录排序以一个或多个维格云列为条件，按升级/降序排列。排序效果仅在当前视图中生效，不会影响其他的视图。自动排序设置排序条件后，文件默认开启自动排序，记录将按条件实时更新。每新增一条记录或修改记录内容后，记录将按排序条件更新至相应位置。如需关闭自动排序，点击「排序」后关闭右上角的「自动排序」选项。手动排序关闭「自动排序」选项，新增记录或修改记录内容，需再次点击「排序」后应用，才能生效
原创
2022-05-14 16:00:56
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运维工程师必须掌握的基础技能有哪些运维工程师(Operations)，负责维护并确保整个服务的高可用性，同时不断优化系统架构提升部署效率、优化资源利用率提高整体的ROI。这是百度百科对运维工程师的定义。网上有好多大佬对这个问题做了很详细的阐述，这里我简单说一下自己工作接触到的一些技能和工具。范围：linux运维网络方面我感觉网络是作为IT工作人员的基础中的基础，网络的使用贯穿了我们平时工作中，只是
1. CPU线程和GPU线程的区别
另外我们还需要深刻的理解的一个概念就是CPU线程和GPU线程的区别。
1.1. CPU线程
CPU线程在Windows操作系统中更多的是指一个存储了几乎所有CPU寄存器状态以及堆栈等资源信息的内核对象（可能还有内核安全信息等），是一个复杂的重量级的对象，并且在W
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2024-04-03 00:03:43
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在这篇文章中，我们主要介绍了打格点算法在分子动力学模拟中的重要价值，以及几种不同的实现方式。其中最普通的for循环的实现效率比较低下，从算法复杂度上
原创
2022-05-05 14:04:54
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软硬件的对应关系1. sp 是GPU的最小的硬件单元，对应的是CUDA core，软件上对应的是一个thread。2. sm是一个独立的CPU core，GPU的并行性由sm决定，一个sm包含的是： CUDA cores Shared Memory/L1Cache Register File Load/Store Units Special Function Units Warp Schedule
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2024-07-26 09:47:32
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CPU：擅长流程控制和逻辑处理，不规则数据结构，不可预测存储结构，单线程程序，分支密集型算法GPU：数据并行计算，规则数据结构，可预测存储模式一般而言，并行部分在GPU上运行，串行部分在CPU运行，CPU负责总体的程序流程，而GPU负责具体的计算任务，当GPU各个线程完成计算任务后，就将GPU计算结果拷贝到CPU端，完成一次计算任务。1、CUDA线程模型CUDA的线程模型从小往大来总结就是：Thr
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2024-05-16 12:43:43
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先吐槽一下自己的理解路程： （1）自己先看过移动GPU相关的术语和解释，只get到了多线程和并行等之类的名词，至于多线程是怎么一步一步来产生使用优化的？？？！！！！！ 还是稀里糊涂的 （2）后来看《Real-time rendering 4th》 中文版，由于自己对名词的混淆，感觉自己全乱了，我擦！！！！！！！ （3）怎么办 ？看原著！！！！！！！ 抱着有道词典，开始啃相关的内容，有了新的感悟，将
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2024-04-15 22:38:52
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一、概述 线程束是GPU的基本执行单元。GPU是一组SIMD 向量处理器的集合。每一组线程或线程束中的线程同时执行。在理想状态下，获取当前指令只需要一次访存，然后将指令广播到这个线程所占用的所有SP中。 当使用GPU进行编程时，必须使用向量类型指令，因为GPU采用的是
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2024-04-25 19:22:32
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GPU线程以网格（grid）的方式组织，而每个网格中又包含若干个线程块，在G80/GT200系列中，每一个线程块最多可包含512个线程，Fermi架构中每个线程块支持高达1536个线程。同一线程块中的众多线程拥有相同的指令地址，不仅能够并行执行，而且能够通过共享存储器（Shared memory）和栅栏（barrier）实现块内通信。这样，同一网格内的不同块之间存在不需要通信的粗粒度并行，而一个块
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2024-03-04 12:56:24
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调用`glRenderbufferStorage`函数可以创建一个深度和模板渲染缓冲对象：glRenderbufferStorage(GL_RENDERBUFFER, GL_DEPTH24_STENCIL8, 800, 600); 创建一个渲染缓冲对象与创建纹理对象相似，不同之处在于这个对象是专门被设计用于图像的，而不是通用目的的数据缓冲，比如纹理。这里我们选择GL_DEPTH24_STENCIL
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2024-09-05 14:38:05
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一、问题描述本地电脑编译的“人证比对”工程，拿到其他电脑运行，不能调用CUDA核，只能在CPU上进行运算，因此，识别速度非常慢。本地电脑-A：rtx2060, 显卡驱动，cuda10.1其他电脑-B：geforce1060，显卡驱动二、解决过程1. 因为B机器上使用的Openpose工程可以正常使用cuda，怀疑是工程配置问题。 （1）在A电脑的Openpose工程下，使
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2024-03-22 09:40:11
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线上故障之-CPU飙高序列化问题引起的应用服务CPU飙高序列化问题引起的应用服务CPU飙高FULL GC引起的应用服务CPU飙高gc问题导致调用端出现RpcException问题排查批处理数据过大引起的应用服务CPU飙高操作步骤结论优化方案问题引申parallelStream()最佳实践非标导入引发CPU彪高背景排查思路问题再现改善措施慢sql引起的数据库服务器CPU飙高一、摘要二、事故背景三、
深入理解 Go 语言线程调度• 进程：资源分配的基本单位 • 线程：调度的基本单位 • 无论是线程还是进程，在 linux 中都以 task_struct 描述，从内核角度看，与进程无本质区别 • Glibc 中的 pthread 库提供 NPTL（Native POSIX Threading Library）支持 进程切换开销• 直接开销 • 切换页表全局目录（
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2024-10-07 09:21:02
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如何使用Python线程和GPU
在Python开发中，使用线程和GPU可以提高代码的执行效率和运行速度。本文将向你介绍如何在Python中使用线程和GPU，并提供详细的步骤和代码示例。
## 线程与GPU的使用流程
下面是使用线程和GPU的一般流程，你可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 导入所需的库和模块 |
| 步骤二 | 设
原创
2024-02-12 06:41:05
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多线程和多进程的基本原理首先当在计算机上面打开多软件时，比如浏览网页，听音乐和打字，仔细一想为什么这么多软件能够同时进行？ 其实这些涉及多线程，多进程，同样在编写一个爬虫程序的时候，为了提升爬取的效率会涉及多线程和多进程，相信很多搞scrapy分布式的道友都不能解释为什么用了多线程或者多进程就能加快，本篇文章不讲代码主要讲原理1.多线程的含义 讲多线程之前要
1. 背景上一篇文章“浅析GPU通信技术：GPUDirect P2P”中我们提到通过GPUDirect P2P技术可以大大提升GPU服务器单机的GPU通信性能，但是受限于PCI Expresss总线协议以及拓扑结构的一些限制，无法做到更高的带宽，为了解决这个问题，NVIDIA提出了NVLink总线协议。本篇文章我们就来谈谈NVIDIA提出的NVLink总线协议，看看它到底是何方神圣。2
