## 如何实现“GPU属于什么架构”
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现“GPU属于什么架构”。以下是整个流程的步骤图：
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journey
title 实现"GPU属于什么架构"
section 了解GPU的架构
section GPU架构查询
section 实现代码
```
### 了解GPU的架构
在开始实现之前，我们需
显卡的基本构成 GPU 全称是Graphic Processing Unit，中文翻译为"图形处理器"。NVIDIA公司在发布GeForce 256图形处理芯片时首先提出的概念。GPU使显卡减少了对CPU的依赖，并进行部分原本CPU的工作，尤其是在3D图形处理时。GPU所采用的核心技术有硬件T&l、立方环境材质贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图、双重纹理四像素256位渲染引
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2023-10-08 22:34:58
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GPU即Graphic Processing Unit，图像处理器，是整个显卡的核心。显卡是由GPU、显存等等组成的。大部分情况下，我们所说GPU就等于指显卡，但实际情况是GPU是显卡的一个核心组成部分显卡和GPU区别：性质不同、组成不同、用途不同一、性质不同1、显卡：显卡是连接显示器和个人计算机主板的重要组件.2、GPU：GPU是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能
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2023-08-09 23:03:09
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文章目录各种硬件CPUGPUNPUFPGA各芯片架构特点总结国产化分析华为Atlas 300寒武纪比特大陆 各种硬件CPUCPU（Central Processing Unit）中央处理器，是一块超大规模的集成电路，主要逻辑架构包括控制单元Control，运算单元ALU和高速缓冲存储器（Cache）及实现它们之间联系的数据（Data）、控制及状态的总线（Bus）。 简单说，就是计算单元、控制单元
1.CPU和GPUCPU（CentralProcessing Unit）中央处理器，是一块超大规模的集成电路，主要逻辑架构包括控制单元Control，运算单元ALU和高速缓冲存储器（Cache）及实现它们之间联系的数据（Data）、控制及状态的总线（Bus）。简单说，就是计算单元、控制单元和存储单元。架构图如下所示CPU遵循的是冯·诺依曼架构，其核心是存储程序/数据、串行顺序执行。因此CPU的架构
深度学习相关问题记录(1)1 关于GPU，CUDA，cuDNN的理解参考博客： CPU(中央处理器，Central Processing Unit)：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 芯片GPU（图像处理器，Graphics Processing Unit）：擅长数据并行计算，规则数据结构，可预测存储模式，适合于大规模并行运算 GPU擅长的是海量
0、CUDA 10.1 发布，NVIDIA 推出的并行计算架构CUDA 10.1 发布了。CUDA（Compute Unified Device Architecture），是显卡厂商 NVIDIA 推出的运算平台。作为一种通用并行计算架构，CUDA 使 GPU 能够解决复杂的计算问题。 它包含了 CUDA 指令集架构（ISA）以及 GPU 内部的并行计算引擎。CUAD 10.1 包含了一个新的
一、CPU与GPU对比CPU是一个有多种功能的优秀领导者。它的优点在于调度、管理、协调能力强，计算能力则位于其次。而GPU相当于一个接受CPU调度的“拥有大量计算能力”的员工。下图是处理器内部结构图：DRAM即动态随机存取存储器，是常见的系统内存。Cache存储器：电脑中作高速缓冲存储器，是位于CPU和主存储器DRAM之间，规模较小，但速度很高的存储器。算术逻辑单元ALU是能实现多组算术运算和逻辑
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2023-11-02 13:43:56
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一、NVIDIA介绍NVIDIA，中文名英伟达，是一家人工智能计算公司，与ATI（后被AMD收购）齐名，专注于打造能够增强个人和专业计算平台的人机交互体验的产品（一家显卡厂商），是全球可编程图形处理技术领袖，发明了GPU，重新定义了现代计算机图形技术，并彻底改变了并行计算。其中 NVIDIA 组织的 NVIDIA GPU 技术大会 (GTC) 是AI和深度学习领域的大会，也是全球范围的GPU开发者
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2023-07-14 19:12:18
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# 架构属于什么专业？
架构，通常是指在软件工程领域中，对软件系统的整体设计和规划。它涉及到软件系统的各个组成部分如何相互协作，以及它们如何与外部系统交互。架构设计是软件开发过程中至关重要的一环，它决定了软件系统的可维护性、可扩展性和性能。
## 架构设计的重要性
在软件开发过程中，架构设计是一个关键的环节。一个好的架构设计可以使得软件系统更加健壮、灵活和易于维护。架构设计的主要目标是确保软
参考资料：NVIDIA CUDA Programming Guide, NVIDIA. (https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/)国科大《并行与分布式计算》课程、NVIDIA 在线实验平台
文章目录GPU & CUDAG80 Graphics ModeG80 CUDA ModeCUDA Programming Mode
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2023-10-02 18:52:31
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1. Java 简介Java由Sun Microsystems公司于1995年5月推出，是一种面向对象的编程语言。在2009年4月20号，ORACLE （甲骨文）收购了 Sun 公司，也就是说 Java 这门语言现在归属于 ORACLE 这家公司门下。在 Java 这门语言体系当中，最基础的部分就是 Java SE 部分，Java 的标准版本。它包括Java最基础的一些结构，包括面向对象的一些特性
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2023-09-25 20:26:56
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cuda入门——GPU 的硬件架构
这里我们会简单介绍，NVIDIA 目前支持 CUDA 的 GPU，其在执行 CUDA 程序的部份（基本上就是其 shader 单元）的架构。这里的数据是综合 NVIDIA 所公布的信息，以及 NVIDIA 在各个研讨会、学校课程等所提供的数据，因此有可能会有不正确的地方。主要的数据源包括 NVIDIA 的 CUDA Programming
1、GPU架构概述GPU是一种众核架构，非常适合解决大规模的并行计算。GPU是CPU的协处理器，必须通过PCIe总线与基于CPU的主机（Host）相连来进行操作，形成异构架构，如下图所示。其中CPU为主机端（Host），负责逻辑控制、数据分发，GPU为设备端（Device），负责并行数据的密集型计算。其中，ALU为算数运算单元。GPU架构是围绕一个流式多处理器（SM）的可扩展阵列搭建的。下图是英伟
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2023-06-06 06:46:54
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1 GPU基本概念1.1 CUDACUDA（Compute Unified Device Architecture），是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 CUDA核心数量决定了GPU并行处理的能力，在深度学习、机器学习等并行计算类业务下，CUDA核心多意味着性能好一些。1.2 Tensor(张量) 内
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2023-07-14 19:15:41
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ARM是什么？ARM是微处理器行业的一家知名企业，设计了大量高性能、廉价、耗能低的RISC处理器、相关技术及软件。技术具有性能高、成本低和能耗省的特点。适用于多种领域，比如嵌入控制、消费/教育类多媒体、DSP和移动式应用等。1991 年 ARM 公司成立于英国剑桥，主要出售芯片设计技术的授权。采用 ARM技术知识产权（ IP ）核微处理器，即我们通常所说的 ARM 微处理器，已遍及工业控制、消费类
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2023-08-08 00:45:11
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一、Linux介绍1.1 Linux简介严格的来讲，Linux 不算是一个操作系统，只是一个 Linux 系统中的内核，即计算机软件与硬件通讯之间的平台；Linux的全称是GNU/Linux，这才算是一个真正意义上的Linux系统。GNU是Richard Stallman组织的一个项目，世界各地的程序员可以变形GNU程序，同时遵循GPL协议，允许任何人任意改动。但是，修改后的程序必须遵循GPL协议
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2023-10-23 10:33:03
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Q&A什么是驱动？驱动本质上是一个软件程序，是内核与硬件之间通信的桥梁，为应用程序屏蔽了硬件细节。内核可以通过驱动程序去初始化、释放设备，内核可以通过驱动程序与设备做双向的数据交互，驱动程序同时需要检测和处理设备出现的错误。有了驱动，内核可以把硬件当做一个文件去直接操作。驱动分为几类？驱动的分类主要取决于设备的分类，Linux系统将设备分为三种：1. 字符设备；2. 块设备；3. 网络接口
学习GPU编程近半个月了，一直专注与编程的手段、方法、技巧等细节，却还没有从宏观看一下GPU是个什么样子。 GPU就是显卡，graphic processor unit的缩写，在早期主要用于视频加载、3D图形处理等显示方面的应用，特点是一个GPU里有很多运算单元可以同时工作，相比于CPU的双核或者4核是一大亮点。尽管GPU在高速缓存、寄存器数量、时钟频率等方面远不及CPU，但多核（上百个
主参考：ubuntu16.04安装tensorflow-gpu-1.7.1-cuda 9.0+cudnn v7.1+Anaconda3辅助参考：ubuntu16.04下安装CUDA，cuDNN及tensorflow-gpu这里系统各项环境为：ubuntu16.04系统，显卡为GTX1080.装的是9.0的CUDA+7.1的CUDNN开始安装步骤前，需要先确认自己电脑配置：1.查看显卡（确认你有一个
