摘要：Gpu凭借着其超强的计算速度向我们展示了一个新的计算理念——GPGPU，它的前景十分广阔，有了它就好比每个个人电脑拥有者有了一台小型计算机，在科学计算或是在生活中发挥了强大的功能，解决了一些过去个人计算机所不能解决的问题。
译：The GPU show us a new ideal of supper speed calculate. General-Purpose com
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2024-03-27 08:40:23
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1. 列表1.1 列表含义List(列表)是Python使用最频繁的数据列表，在其他语言中叫数组，是专门用来存储一串数据，存储的数据称之为元素列表是一个线性的集合，它允许用户在任何位置插入、删除、访问和替换元素。列表实现是基于数组或基于链表结构的。当使用列表迭代器的时候，双链表结构比单链表结构更快。有序的列表是元素总是按照升序或者降序排列的元素。列表用[]定义，元素之间用,分割，列表的索引从0开始
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2024-10-29 08:37:46
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1.基本Kmeans算法[1] [cpp] view plaincopy
1. 选择K个点作为初始质心
2. repeat
3. 将每个点指派到最近的质心，形成K个簇
4. 重新计算每个簇的质心
5. until 簇不发生变化或达到最大迭代次数 时间复杂度：O(tKmn)，其中，t为迭代次数，K为簇的数目，m为记录数，n为维数 空间复
硬件组成一个电脑主机的硬件有哪些？CPU
CPU也就是中央处理器。整台计算机的大脑，控制一切。总线
CPU是大脑，那么总线就相当于神经，是CPU与其他设备的高速通道。内存
CPU可以计算东西，但无法保存数据，所计算过程中的所有数据，都需要依靠内存保存。输入输出设备
什么鼠标，显示器之类的，也是通过总线链接在一起的。CPU与内存CPU分为三个部分：运算单元、数据单元、控制单元。运算单元：用来计算。但
OpenMP（Open Multi-Processing）是一套支持跨平台共享内存方式的多线程并发的编程API，使用C,C++和Fortran语言，可以在大多数的处理器体系和操作系统中运行，包括Solaris, AIX, HP-UX,GNU/Linux, Mac OS X, 和Microsoft Windows。包括一套编译器指令、库和一些能够影响运行行为的环境变量
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2024-08-01 15:27:25
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探索未来计算：WONNX - 全新GPU加速的ONNX运行时库去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在计算机视觉和机器学习领域，高效的模型推理是关键。如今，我们向您隆重推荐 WONNX——一个由Rust语言编写、专为Web优化的GPU加速ONNX（开放神经网络交换）推理引擎。无论是服务器端的强大性能还是客户端的轻量级体验，WONNX都能提供卓越的支持。项目介绍WONNX是
## Java在GPU上的运行指导
随着机器学习和数据处理需求的提升，越来越多的开发者希望将Java程序放到GPU上运行，以提高计算性能。虽然Java本身并不直接支持GPU编程，但我们可以通过一些库和接口实现这一目标。本文将为你详细介绍如何在Java中使用GPU。
### 整体流程
下面是将Java程序与GPU结合的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-16 04:48:03
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并行计算，是将一个计算任务分摊到多个处理器上并同时运行的计算方法。由于单个CPU 的运行速度难以显著提高，所以计算机制造商试图将多个CPU 联合起来使用。在巨型计算机上早已采用专用的多处理器设计，多台计算机通过
网络互联而组成的并行
工作站也在专业领域被广泛使用。
台式机和笔记本电脑现在也已广泛地采用了
双核或
多核CPU。双核CPU 从外部看起来是一个CPU，但是内部有
**simulink仿真学习常用模块及具体案例实现（第一天）**simulink简介Simulink是美国Mathworks公司推出的MATLAB中的一种可视化仿真工具。Simulink是一个模块图环境，用于多域仿真以及基于模型的设计。它支持系统设计、仿真、自动代码生成以及嵌入式系统的连续测试和验证。 [1] .Simulink提供图形编辑器、可自定义的模块库以及求解器，能够进行动态系统建模和仿真
1.gpu解码器的基本调用流程 要做视频流解码，必须要了解cuda自身的解码流，因为二者是一样的底层实现，不一样的上层调用 那cuda的解码流程是如何的呢 在 https://developer.nvidia.com/nvidia-video-codec-sdk 下载 Video_Codec_SDK_8.0.14 解压开来 在sampls里面有几个针对不同场景应用的小例子
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2024-01-27 23:10:38
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近日，OpenAI 在其一篇题为《Block-Sparse GPU Kernels》的博文中发布了一个低级别神经网络架构的高度优化 GPU 内核，并且这个神经网络带有「块稀疏」（block-sparse）权重。根据已选的稀疏性，这些内核可以比 cuBLAS 或 cuSPARSE 运行快几个数量级，并在文本情感分析与文本、图像生成建模方面取得了当前最优结果。机器之心对博文进行了编译，GitH
是一个强大的数据处理和分析平台，它利用Apache Spark的强大功能，为开发者和数据科学家提供了一种简便的方式来交互式地操作、查询和挖掘大量数据。本文将深入探讨其核心技术、应用场景和独特优势，以帮助您更好地理解并充分利用这个项目。技术分析SparkDesk API 基于Apache Spark构建，Spark是目前最流行的分布式数据处理框架之一，以其高速计算和内存计算能力而著称。通过REST
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2024-10-13 14:42:17
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一.基本概念1.1 nvidia独立显卡 独立显卡是指以独立板卡形式存在，可在具备显卡接口的主板上自由插拔的显卡。独立显卡具备单独的显存，不占用系统内存，而且技术上领先于集成显卡，能够提供更好的显示效果和运行性能。显卡作为电脑主机里的一个重要组成部分，对于喜欢玩游戏和从事专业图形设计的人来说显得非常重要。以前民用显卡图形芯片供应商主要包括ATI和NVIDIA两家。 ubuntu需要自己安装nvid
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2024-05-02 16:53:26
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最近时间内ATI连续发布了两款采用最新RV670芯片的Radeon HD3870和Radeon HD3850显卡，而其中Radeon HD3850以极高的性能和相对非常低廉的价格受到了非常大的关注，可以说，HDReadon3850是继Readon9550之后有一款备受DIY玩家期待的显卡。《A饭N饭来PK!88GT和3850看谁更有性价比》新显卡推出后，显卡厂商必定
1，CUDA架构（1）一个GPU包含多个多核处理器； （2）一个多核处理器包含多个线程处理器 （3）线程处理器是最基本的计算单元，有自己的局部内存和寄存器2，thread, block, grid含义（1）thread对应硬件上的线程处理器； （2）grid对应一块GPU （3）block是由一个多核处理器中的多个线程处理器组合而成； （4）一个多核处理器可以划分为多个block； （5）执行一个
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2024-04-09 12:03:32
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ollama 在mac上可以使用GPU资源吗
在当前的计算环境中，特别是在处理机器学习和深度学习任务时，利用GPU资源能够显著提高运算效率。本文将详细探讨如何在Mac上使用GPU资源，特别是使用ollama工具的情况。接下来，我们将从备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、最佳实践和扩展阅读几个方面来组织我们的内容。
### 备份策略
在进行GPU计算之前，首先要确保我们有合适的备份策略，
泛舟湖上清波郎朗这可以满足您的要求，并且几乎可以在所有情况下使用：>>> all(x in ['b', 'a', 'foo', 'bar'] for x in ['a', 'b'])True该表达式'a','b' in ['b', 'a', 'foo', 'bar']无法按预期工作，因为Python将其解释为元组：>>> 'a', 'b'('a', 'b')&g
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2024-08-03 11:01:39
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显卡的处理器称为图形处理器（GPU），它是显卡的“心脏”，与CPU类似，只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的，这些计算是图形渲染所必需的。某些最快速的GPU集成的晶体管数甚至超过了普通CPU。GPU通用计算技术发展已经引起业界不少的关注，事实也证明在浮点运算、并行计算等部分计算方面，GPU可以提供数十倍乃至于上百倍于CPU的性能。为什么CPU与GPU不同，要做得很通用。CPU需要同时
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2024-05-23 14:12:45
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在数字化时代，图像处理技术已经渗透到我们生活的方方面面，从社交媒体上的滤镜应用到医学图像的精准分析，再到安全监控中的人脸识别，图像处理技术都发挥着至关重要的作用。Python，作为一种功能强大且易于学习的编程语言，为图像处理领域提供了丰富的工具和库，使得开发者能够轻松实现各种复杂的图像处理任务。在Python的图像处理世界里，OpenCV无疑是一颗璀璨的明星。OpenCV以其丰富的功能和强大的性能
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2024-08-01 00:18:03
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第一步装好驱动后，总算是可以正式开始安装环境了,首先安装CUDA 8.0。1.概述CUDA是NVIDIA推出的运算平台。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，想使用GPU就必须要使用CUDA。 安装前建议好好看下官方给的安装指南，虽然多，但是很详细，比一些教程讲的要好的多。 http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolki
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2024-06-28 17:50:45
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