电脑作为现代人们生活中必不可少的一部分，作为使用者我们有必要对它进行一个详细的了解。电脑中最重要的部件是什么？相信大多数人给出的答案不是CPU就是显卡(GPU)。没错，电脑所表现出的几乎所有性能几乎都受牵制于这两个主要部件的性能。下面就让创创来为大家科普部分知识。查看CPU与GPU天梯图我们可以大致这样理解：CPU=中央处理器，GPU=显卡。对于电脑小白来说，查询对比各个型号CPU，GPU的参数规
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2024-03-21 14:58:42
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作者：小牛呼噜噜大家好，之前呼噜噜学过一点深度学习的知识，做了几个项目，发现CPU来训练就很慢，但是后来用装有GPU的电脑来训练，就明显快的飞起，感觉很神奇。 此时心里有个疑问，CPU造价那么昂贵，性能比起内存、机械硬盘、固态硬盘，快的不是一个数量级的，这个GPU竟然比CPU还要厉害？ 让我们一起进入计算机的世界，一起来看看GPU和CPU！CPU是什么？CPU,中央处理器(Central Proc
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2024-04-23 18:19:24
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GPU和CPU在计算能力、功耗和适用场景等方面有着明显的差异。在选择使用GPU还是CPU时，需要根据具体的任务需求和性能要求来进行综合考虑。通过合理地利用GPU和CPU的优势，可以更高效地完成各种计算任务。
原创
2024-04-11 10:01:20
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OpenCV全称是Open Source Computer Vision Library，是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。目前（2016.4.1
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  
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2023-07-26 22:23:52
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GPU的功耗远远超过CPUCache, local memory： CPU > GPU Threads(线程数): GPU > CPURegisters: GPU > CPU 多寄存器可以支持非常多的Thread,thread需要用到register,thread数目大，register也必须得跟着很大才行。SIMD Unit(单指令多数据流,以同步方式，在同一时间内
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2024-03-19 17:59:06
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# PyTorch中的GPU与CPU对比
在深度学习领域，计算资源的选择至关重要。常见的选择有中央处理器（CPU）和图形处理器（GPU）。在使用PyTorch进行模型训练时，这两种处理器各有特点，适合不同的应用场景。
## 1. CPU与GPU的基本概念
### 1.1 CPU（中央处理器）
CPU是计算机的核心部件之一，负责执行程序指令。它的设计更加关注于顺序执行，适合处理逻辑和复杂计算
首先说明一下cuda和cuDNN的概念CUDA的官方文档（参考资料1）是这么介绍CUDA的：a general purpose parallel computing platform and programming model that leverages the parallel compute engine in NVIDIA GPUs to solve many complex comput
学习于QiuooooooCPUDSP DSP虽然主频不如CPU,但是胜在乘法器多，随随便便带16个乘法器，还是浮点的。再来个4核，8核，还有特定的算法硬件加速，所以虽然主频只有1,2g但是运算能力还是比CPU强。当然现在出现了带专用乘法器的CPU，DSP也集
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2024-08-24 18:46:47
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把用keras自己搭建的模型训练后保存为有图结构的h5模型，然后基于h5去做推理预测全过程详解我是基于苏神的摘要生成代码，做长难句压缩任务，自己对代码进行了部分修改，然后训练的过程没有切换成tf，所以整个框架是keras的，训练成的模型文件是h5形式的。我的整个过程就是先保存为带有图结构的h5模型，然后根据h5进行了一遍推理，然后将h5转为pb，然后根据pb进行了一遍推理。这里就先讲一下依据h5进
东京工业大学全球科学信息中心 (GSIC) 的Tsubame 2.0系统在最近发布的Green500榜单上勇夺魁首，成为最节能的千万亿次超级计算机。Green500榜单每年发布两次，分别是在6月和11月，根据性能与功耗的比值来评选出500台最节能的超级计算机。 Tsubame 2.0是一款异构超级计算机(CPU/GPU相结合)，该计算机在日本被用来加速各种科学与工业研究。Tsubame 2.0的
张量处理单元（TPU）是一种定制化的 ASIC 芯片，它由谷歌从头设计，并专门用于机器学习工作负载。TPU 为谷歌的主要产品提供了计算支持，包括翻译、照片、搜索助理和 Gmail 等。Cloud TPU 将 TPU 作为可扩展的云计算资源，并为所有在 Google Cloud 上运行尖端 ML 模型的开发者与数据科学家提供计算资源。在 Google Next’18 中，我们宣布 TPU
1. CPU一般来说CPU运算能力最弱，CPU虽然主频最高，但是单颗也就8核、16核的样子，一个核3.5g，16核也就56g，再考虑指令周期，每秒最多也就30g次乘法。还是定点的。 2. DSPDSP虽然主频不如CPU,但是胜在乘法器多，随随便便带16个乘法器，还是浮点的。再来个4核，8核，还有特定的算法硬件加速，所以虽然主频只有1,2g但是运算能力还是比CPU强。当然现在出现了带专用乘法器的CP
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2024-03-17 14:51:14
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通俗易懂告诉你CPU/GPU是什么？CPUCPU( Central Processing Unit, 中央处理器)就是机器的“大脑”，也是布局谋略、发号施令、控制行动的“总司令官”。CPU的结构主要包括运算器（ALU, Arithmetic and Logic Unit）、控制单元（CU, Control Unit）、寄存器（Register）、高速缓存器（Cache）和它们之间通讯的数据、控制及
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2024-07-27 13:20:18
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写在最前能有如此方便的，避免走弯路的，深度学习环境配置教程，首先要感谢实验室颜神@stary_yan 与进神的配置指南。然后在他们的基础上再将其细化修改，变得更加清晰。哪怕你和我一样都是命令行小白，只要有一台带GPU的电脑，也能配置出自己的GPU版的Tensorflow+Keras环境，来跑深度学习代码。准备材料敏捷的手指对深度学习的热情一台Win10的带GPU的电脑（要联网）所需要的文件的百度网
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2024-04-17 15:10:48
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1. keras新版本中加入多GPU并行使用的函数下面程序段即可实现一个或多个GPU加速：注意：使用多GPU加速时，Keras版本必须是Keras2.0.9以上版本from keras.utils.training_utils import multi_gpu_model #导入keras多GPU函数
import VGG19 #导入已经写好的函数模型，例如VGG19
if G <= 1:
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2024-04-23 10:56:28
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4.1 keras指定运行时显卡及限制GPU用量#!/usr/bin/env python
# encoding: utf-8
"""
@version: python3.6
@author: Xiangguo Sun
@contact: sunxiangguo@seu.edu.cn
@site:
@software: PyCharm
@file: 2CLSTM.py
@time: 17-7-
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2024-05-27 21:00:27
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之前一直不能很好区别GPU和FPGA的特点，今天小结一下。GPU优势1.从峰值性能来说，GPU（10Tflops)远远高于FPGA(<1TFlops); 2.GPU相对于FPGA还有一个优势就是内存接口, GPU的内存接口（传统的GDDR5，最近更是用上了HBM和HBM2）的带宽远好于FPGA的传统DDR接口（大约带宽高4-5倍）; 3.功耗方面，虽然GPU的功耗远大于FPGA的功耗，但是如
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2023-08-31 16:55:55
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摘要：1.以动态图形式计算一个简单的加法2.cpu和gpu计算力比较（包括如何指定cpu和gpu）3.关于gpu版本的tensorflow安装问题，可以参考另一篇博文：正文：1.在tensorflow中计算3.+4.##1.创建输入张量
a = tf.constant(2.)
b = tf.constant(4.)
##2.计算结果
print('a+b=',a+b)输出：a+b= tf.Tens
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2023-10-26 09:22:05
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CPU是一种微处理器，用于执行程序根据操作(如算术、逻辑、控制和输入-输出)给出的指令。相反，GPU最初设计用于在电脑游戏中渲染图像。CPU强调低延迟，而GPU则强调高吞吐量。CPU Vs GPU 内容比较表格定义区别关键不同结论1. 比较表格 从上图中可以看出区别：CPU：注重低延迟，擅长处理穿行的指令；核心少但每个核心功能强大；并且内存消耗大等。GPU：注重高吞吐量；擅长处理并行的指令；核心
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2023-07-10 17:30:50
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