这篇文章将简单地介绍NVIDIA公司推出的并行计算平台和编程模型 CUDA。 CUDA C++ 是使用 CUDA 创建大规模并行应用程序的方法之一。它使得我们可以使用C++编程语言来开发在GPU 上运行的数千个并行线程加速的高性能算法。下面我们将以两个float数组（数组大小为2^20）相加的场景为例，说明一段原本运行在CPU上的C++程序如何迁移到GPU上执行。前置工作以下相关代码的学习需要一台
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2024-10-14 15:39:14
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解析 GPUImage详细解析（一） 上一篇介绍的是GPUImageFramebuffer和GPUImageFilter。 简单回顾一下：GPUImageFilter就是用来接收源图像，通过自定义的顶点、片元着色器来渲染新的图像，并在绘制完成后通知响应链的下一个对象。GPUImageFramebuffer就是用来管理纹理缓存的格式与读写帧缓存的buffer。GPUImageVideoCamera
日常生活节奏快，工作压力大应该目前年轻人的共识。为了适应快节奏的生活，使得大家往往不得不接受996或者997甚至更长的工作时间。而随着更长的工作时间也导致大家在电脑显示器前的时间更长，从而带来更多的不良影响，这两年过劳死的事情也越来越多的出现在大家耳边。那么有什么可以办法可以提高大家工作效率又能缓解长时间工作对身体带来的影响呢？其实身边很多类似这样的产品，比如更加舒适可调节的办公桌椅。可升降办公的
GPGPU OpenCL编程步骤与简单实例 1.OpenCL概念OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架，此异构平台可由CPU、GPU或其他类型的处理器组成。OpenCL由一门用于编写kernels （在OpenCL设备上运行的函数）的语言（基于C99）和一组用于定义并控制平台的API组成。 OpenCL提供了两种层面的并行机制：任务并行与数据并行。2.OpenCL与CUDA的区别
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2024-06-28 20:21:55
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Hadoop第一篇:hadoop2.7.5单机版安装简介Hadoop主要完成两件事，分布式存储和分布式计算。Hadoop主要由两个核心部分组成：1.HDFS：分布式文件系统，用来存储海量数据。2.MapReduce：并行处理框架，实现任务分解和调度。HDFS是一个分布式文件系统，用来存储和读取数据的。文件系统都有最小处理单元，而HDFS的处理单元是块。HDFS保存的文件被分成块进行存储，默认的块大
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2024-02-05 10:33:31
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去年下半年看了相关目标检测的论文，一些传统的算法，一些CVPR,TPAMI,ECCV,ICCV,,NIPS,比较前沿的进展，主要都是基于深度学习卷积神经网络方面的，包括RCNN,SPP-NET,Fast-RCNN,Faster-RCNN,以及YOLO,SSD，然后明天准备正式开始搞学术了，争取早点把论文发出来。趁着放假回家的时间，做点前期准备工作，深度学习方面的框架有caffe，torch，mxn
最近，美美非常的爱吃栗子，剥栗子却有些麻烦，这个任务理所当然的交给了帅帅，每一次，帅帅都会把热气腾腾的栗子剥好，然后放进一个盘子里，而美美每次都会从盘子里拿一个栗子吃：我们来模拟一下这个情况，首先，我们定义一个盘子，用来存放我们的栗子：/**
* 定义一个盘子
*/
class Plate {
// 栗子存储的空间
private int[] cells = new int[
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2024-10-28 20:55:15
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三十年前，CPU 和其他专用处理器几乎处理所有计算任务。那个时代的显卡有助于加快 Windows 和应用程序中 2D 形状的绘制速度，但没有其他用途。快进到今天，GPU 已经成为业界最具主导地位的芯片之一。但具有讽刺意味的是，图形芯片的唯一功能是图形的日子已经一去不复返了，机器学习和高性能计算严重依赖于不起眼的 GPU 的处理能力。与我们一起探索这款单芯片如何从一个不起眼的像素推动器演变成一个强大
在 Linux 下的多个进程间的通信机制叫做 IPC，它是多个进程之间相互沟通的一种方法。在 Linux 下有多种进程间通信的方法：1.半双工管道、FIFO（命名管道）2.消息队列3.信号4.信号量5.共享内存6.套接字socket等。使用这些通信机制可以为 Linux 下的网络服务器开发提供灵活而又坚固的框架1. 半双工管道管道是一种把两个进程之间的标准输入和标准输出连接起来的机制。管道是一种历
前言： 首先我们要讲的是CPU方面的优化，其主要会包括以下方面，之后会不断完善。在这里你要知道一点，CPU是负责频率的！
DrawCalls（DC回调）GC（内存回收）和ScriptVSync Count （垂直同步）Physics日后会不断补上 进入主题 总算真正进入主题了
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2024-08-30 11:28:57
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Nvidia称Optimus是一个革命性的技术，它可以延长笔记本电脑续航时间，同时获得很好的性能。这种技术使得硬件能够自己选择使用那个显卡来计算。一般使用GPU计算的应用、视频、3D游戏等会被安排在高性能的NVIDIA GPU上执行，一些像Office、Web冲浪，电子邮件类似的应用会被安排在集成显卡上执行。 如果你的笔记本有两块显卡，一块是Intel的集成显卡（IGP），一块是Nvidia的独
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2024-03-26 16:27:54
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背景显卡安装一直是Ubuntu下解不开的疼。在百度上，随便以“Ubuntu”和“NVIDIA”等为关键词进行搜索，可以检索到一大堆与此相关的内容。然而看来看去，大部分的博客都集中在如何关闭nouveau并安装显卡驱动的套路上。博主并不是想表达这些方法没有用，而是想表达在用这些方法中都存在大量的坑，一招不审就很容易出现：1. 登录界面循环卡死，无法登录；
2. 开机直接黑屏，无法进入图形界面；
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2024-05-17 15:15:05
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从零开始写一个武侠冒险游戏-6-用GPU提升性能(1)----把帧动画的实现放在GPU上概述我们之前所有的绘图工作都是直接使用基本绘图函数来绘制的, 这样写出来的代码容易理解, 不过这些代码基本都是由 CPU 来执行的, 没怎么发挥出 GPU 的作用, 实际上现在的移动设备都有着功能不弱的 GPU(一般都支持 OpenGL ES 2.0/3.0), 本章的目标就是把我们游戏中绘图相关的大部分工作都
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2024-08-06 18:20:42
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在微服务架构中，一个系统往往由十几甚至几十个服务组成，若将这些服务全部注册到同一个 Eureka Server 中，就极有可能导致
Eureka Server 因不堪重负而崩溃，最终导致整个系统瘫痪。解决这个问题最直接的办法就是部署 Eureka Server 集群。在 Eureka 实现服务注册与发现时一共涉及了 3 个角色：服务注册中心、服务提供者以及服务消费者，这三个角色分工明确，各司其职
硬盘的DOS管理结构 1.磁道，扇区，柱面和磁头数 硬 盘最基本的组成部分是由坚硬金属材料制成的涂以磁性介质的盘片，不同容量硬盘的盘片数不等。每个盘片有两面，都可记录信息。盘片被分成许多扇形的区 域，每个区域叫一个扇区，每个扇区可存储128×2的N次方（N＝0.1.2.3）字节信息。在DOS中每扇区是128×2的2次方＝512字节，盘片表 面上以盘片中心为圆心
出于3D计算机图形学和图形渲染方面的个人兴趣，脑子里便萌生出了自己实现一个渲染器的想法，主要是借助pathtracing这种简单的算法，外加GPU加速来实现，同时也希望感兴趣的朋友们能够喜欢，也欢迎提出一些更好的看法~~。（本人水平有限，若有错误也请指正~）首先列个提纲......：1）局部光照与全局光照简介2）GPU并行运算在图形渲染的应用————————————————————————————
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2024-10-24 10:17:50
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第10章 流
GPU上执行大规模数据并行计算性能高于cpu上执行，此外，NVIDIA 图形处理器还支持一种并行性（Parallelism）。这种并行性类似于cpu多线程应用程序中的任务并行性（Task Parallelism）。任务并行性是指并行执行两个或者多个不同的任务，而不是在大量数据上执行同一个任务。
在并行环境中，任务可以是任意操作。如一个线程绘制GUI
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2024-04-18 12:34:16
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在计算机科学和工程的学习路径中，理解CPU的工作原理已有许多优质资源可供参考，但GPU的内部工作机制却不为人知，因其高度的商业竞争性和技术保密。今天，我们将深入探讨一个名为“tiny-gpu”的项目，这是一个用Verilog编写的简化GPU实现，旨在为初学者揭开GPU工作的神秘面纱。代码仓库：https://github.com/adam-maj/tiny-gpu项目概览tiny-gpu项目通过精
资源关系：这里使用的主机名跟我待会使用的主机名不一样，毕竟生产环境，集群配置涉及到主机名和ip都会相应的变化。但是效果是一样的。主机名ip zk110.62.2.1jdk8zookeepernamenode1journalnode1 resourc
目录查看系统显卡安装显卡驱动安装cuda, cudnnnvidia-docker & deeop 镜像notepadqq安装docker中matplotlib画图中文乱码windows下压缩的文件夹在ubuntu下解压缩后出现乱码ubuntu下查看markdown文件ubuntu下用U盘复制大文件时出错：file is too large修改apt下载文件的源virtualbox安装增强
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2024-05-10 16:09:20
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