CPU和GPU擅长和不擅长的方面 作者 赵军, 2008年6月19日 今天讨论的论题是CPU和GPU“擅长和不擅长”的各个方面，而不是谁取代谁的问题。我试着从它们执行运算的速度与效率的方面来探讨这个论题。CPU和GPU都是具有运算能力的芯片，CPU更像“通才”——指令运算(执行)为重+ 数值运算，GPU更像“专才”——图形类数值计算为核心。在不同类型的运算方面的速度也就决定了它们的能力
转载
2024-04-20 23:03:37
82阅读
摘要CPU与GPU之间有什么不同？为什么需要GPU编程，相比CPU编程，有什么优势？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。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。所以
转载
2024-03-08 09:30:47
39阅读
# PyTorch: CPU计算与GPU计算的比较
在深度学习的领域，选择合适的计算设备对于模型的训练速度、性能和效率至关重要。PyTorch作为一个流行的深度学习框架，支持CPU和GPU计算。本文将通过代码示例与图示的方式，比较CPU和GPU计算的优劣。
## 1. CPU与GPU的基本概念
CPU（中央处理器）擅长执行复杂的计算任务，适合处理各种通用计算。但是，GPU（图形处理单元）则被
原创
2024-09-06 04:27:59
497阅读
Intel x87 FPU专门用于执行标量浮点计算，可以对单精度浮点（32位）、双精度浮点（64位）以及扩展双精度浮点（80位）进行计算，并顺从IEEE754标准。x87 FPU可以工作在32位兼容模式下以及64位模式下，在这两种下，FPU的数据寄存器的个数都一样，只有8个。对x87 FPU的数据寄存器的访问方式与一般的寄存器有所不同，它是栈式访问。你通过 FLD在栈顶的数据寄存器索引为0，那么它
本文对比几个算法分别在CPU上计算，与GPU上计算的耗时。测试环境：CPU: Intel(R)_Core(TM)_i7-7700_CPU_@_3.60GHz x 8GPU: NVIDIA GeForce GTX 1050一，FFT计算的性能分析。1，dft离散傅里叶变换的公式如下。X为源数据，一个复数数组。Y = dft(X) 和 X = ifft(Y) 分别表示傅里叶变换和傅里叶逆变换
转载
2023-09-08 18:21:41
93阅读
半导体芯片下面分为数字芯片和模拟芯片，数字芯片占市场规模较大，约70%左右数字芯片细分包含逻辑芯片、存储芯片和微控制单元(MCU)逻辑芯片即计算芯片，包含了各种逻辑门电路，可以实现运算和逻辑判断功能。包括我们常听说的CPU、GPU、FPGA、ASICCPU(中央处理器，Central Processing Unit)冯·诺依曼计算机架构，包括运算器（也叫逻辑运算单元，ALU）、控制器（CU）、存储
转载
2024-06-05 22:47:00
161阅读
在本文中，通过在CPU、GPU CUDA和GPU CUDA +Tensor Cores中调用PyTorch线性转换函数来比较线性转换操作。下面是一个总结选择本文作者：Andrew Zhu。
原创
2024-05-15 11:45:24
203阅读
本次博客的内容没有逻辑上的先后之分，想到哪就写到哪，纯属对处理器性能指标的一个概述。FLOPS（是floating-point operations per second的缩写）表示每秒浮点运算次数”，“每秒峰值速度”，是“每秒所执行的浮点运算次数”的缩写，后面的代表秒的意思，这里的浮点运算包括了所有关于涉及到小数的运算，是一个衡量硬件性能的指标， 1GHz 就是每秒 十亿次运算，如果每次运算能完
以下是参考2009年出版的书比较的，不要忘了时代在进步哦1、线程  
转载
2023-07-26 22:23:52
241阅读
CPU即中央处理器，GPU即图形处理器。 具体可以看这篇文章：前面讲的比较专业，看着不太懂，后面这几段话可以理解，做了下摘抄。如下：所以与CPU擅长逻辑控制，串行的运算。和通用类型数据运算不同，GPU擅长的是大规模并发计算，这也正是密码破解等所需要的。所以GPU除了图像处理，也越来越多的参与到计算当中来。GPU的工作大部分就是这样，计算量大，但没什么技术含量，而且要重复很多很多次。就像你有个工作需
转载
2024-04-29 21:48:05
18阅读
ARM 浮点运算作者：程老师,华清远见嵌入式学院讲师。很多时候我们要处理的数据，不仅仅是整数和字符串，还有浮点数即小数。在多媒体数据处理方面表现的更多。是不是所有的CPU都支持，浮点运算呢?答案:不是。我们常常听到赢浮点和软浮点，这些到底说的是什么呢?下面我们就来一探究竟吧。在这里我们说的是ARM核浮点运算。(1)硬浮点(hard-float)编译器将代码直接编译成硬件浮点协处理器(浮点运算单元F
转载
2024-05-16 06:47:03
277阅读
CPU和GPU都是具有运算能力的芯片，CPU更像“通才”——指令运算(执行)为重+ 数值运算，GPU更像“专才”——图形类数值计算为核心。在不同类型的运算方面的速度也就决定了它们的能力——“擅长和不擅长”。 芯片的速度主要取决于三个方面：微架构、主频、IPC(每个时钟周期执行的指令数)。 1．微架构从微架构上看，CPU和GPU看起来完全不是按照相同的设计思路设计的，当代CPU
转载
2024-05-23 13:56:59
0阅读
简介：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。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。通俗来说：CPU是全能教授，GPU是偏科的天才。教授 vs 小学生你可以简单的将C
转载
2023-12-23 21:34:27
165阅读
作者：知乎用户 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。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。 于是CPU和GPU就呈现出非常不同的架构（示意图）：
转载
2024-01-04 09:27:53
504阅读
GPU计算的目的即是计算加速。相比于CPU，其具有以下三个方面的优势：l 并行度高：GPU的Core数远远多于CPU（如G100 GPU有240个Cores），从而GPU的任务并发度也远高于CPU；l 内存带宽高：GPU的内存系统带宽几十倍高于CPU，如CPU （DDR-400）带宽是3.2GB/秒，而GPU内存系统带宽可达147.1GB/秒；l 运行速度快：G
转载
2024-03-25 17:30:25
232阅读
一、聊聊异构并行计算异构并行计算的本质是把任务分发给不同架构的硬件计算单元(比方说CPU、GPU、FPGA等)，让他们各司其职。同步工作。如同平时工作，把业务中不同类型的任务分给不同的计算资源运行。从软件的角度来讲 异构并行计算框架是让软件开发人员高效地开发异构并行的程序。充分使用计算平台资源。从硬件角度来讲 一方面，多种不同类型的计算单元通过很多其它时钟频率和内核数量提高计算能力另一方面，各种计
转载
2024-05-31 19:28:36
167阅读
最近在做利用GPU实现并行渲染的工作，前天同学问我CPU和GPU在多线程和并行计算方面的区别具体是什么，虽然做了几个月这方面的工作，但我一下子答却不知道从何答起，因此在这里做一下整理。一、CPU和GPU的区别CPU（(Central Processing Unit, 中央处理器）：CPU的结构主要包括运算器（ALU, Arithmetic and Logic Unit）、控制单元（CU, Cont
转载
2024-05-23 14:11:49
194阅读
部分数值由于厂家不同，略有出入 Nvidia Tesla T4Nvidia RTX 3090Ti该参数的作用架构 Turing架构Ampere架构VERSUS网评分52分94分综合评分 Tensor核心数320个Tensor Core656个Tensor Core张量核支持混合精度计算，动态调整计算以加快吞吐量，同时保持精度。CUDA数量256010725CUDA运算速度只和核心频率
转载
2023-07-12 14:09:20
1260阅读
深度学习训练和推理的过程中，会涉及到大量的向量(vector)，矩阵(matrix)和张量(tensor)操作，通常需要大量的浮点计算，包括高精度（在训练的时候）和低精度（在推理和部署的时候）。GPU， 作为一种通用可编程的加速器，最初设计是用来进行图形处理和渲染功能，但是从2007年开始，英伟达(NVIDIA)公司提出了第一个可编程通用计算平台（GPU），同时提出了CUDA框架，从此开启了GPU
转载
2023-12-30 23:01:06
168阅读
谈及“异构”计算，我们接触更多的是 " 通用计算“ ，及以传统CPU 架构为主的计算架构。随着业务和市场的需求，通用计算到了瓶颈阶段，传统CPU架构升级更新带来的性能提升已经无法满足业务对算力增长的需求，而异构计算是科技进入智能时代和全真互联网时代的算力基础。 那什么是异构计算呢？异构计算（Heterogeneous Computing）是用不同制程架构、不同指令集、不同功能的硬件组合起
转载
2024-03-19 13:59:29
181阅读
