在刚过去VMworld大会上，NVIDIA发布了GRID2.0，透过虚拟化平台可以向任何地方、任何用户的任何联网装置提供加速的虚拟桌面与应用。上个月，NVIDIA携GRID 2.0在vForum大会上面向中国用户首次亮相，无论是性能还是服务的模式，GRID2.0相较过去1.0都有了很大的变化。同时也可以看出，NVIDIA也正在努力改变着作为硬件厂商在用户心中的印象，开始向服务商转型。"
深度学习最近取得的成功势不可挡：从图像分类和语音识别到图片标注、理解视觉场景、视频概述、语言翻译、绘画，甚至是生成图像、语音、声音和音乐！其成果令人震惊，因而需求就会增长。对于需要更多用于深度学习解决方案的硬件和优化型芯片的领域来说，数据中心只是其中的一个方面。还有很多消费类电子产品，比如智能相机、增强现实眼镜等设备，它们需要小功率，并且由于隐私问题，用户们可能不会想要采用云计算解决方案。 深
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2024-05-06 14:44:07
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1.DSA(直接写屏) 1.1介绍 使用GDI在屏幕上描画需要一个上下文转换，这会减慢描画速度。为了绕过繁琐的上下文转换，可以直接访问屏幕。这被称作直接屏幕访问。 直接写屏就是得到屏幕的显存地址，从而直接对显存进行操作，使用直接写屏是为了加快显示速度。 直接写屏一般会在游戏和视频中
主要内容1、共享存储器的多处理器2、并行处理存在的挑战问题共享存储器的多处理器根据所包含的处理器的数量，可以将现有的共享存储器的多处理器分为两类，而处理器的数量又决定了存储器的组织方式和互联策略。按照存储器的组织方式对多处理器进行命名。对称（共享存储器）多处理器（SMP）：又称集中式共享存储器多处理器，有时也称一致存储器访问（UMA）。特点：多处理器可以共享同一个集中式存储器，所有处理器平等访问它
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2024-07-06 23:07:39
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linux DSA 开发（一）本文主要是翻译，原文链接如下：https://www.kernel.org/doc/html/latest/networking/dsa/dsa.html纲要本文档描述了**分布式交换机架构 (DSA)**子系统的设计原则、限制、与其他子系统的交互、如何为该子系统开发驱动程序设计原则分布式交换机架构最早是用于支持使用 Linux 的 Marvell 以太网交换机的子系
最近在看关于GPU架构和渲染优化方面的内容，记录一下，不正确的地方请大神们斧正！本文将主要分为以下四个部分：CPU与GPUGPU并行结构GPU渲染管线GPU渲染优化一、CPU与GPU1.CPU与GPU结构对比下图仅仅是CPU和GPU架构的简化版，真实的架构非常复杂，而且每一步操作都需要多个组件协同进行。 CPU与GPU结构对比图
黄色的Control为控制器，用于协调控制整个
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2023-09-08 18:40:23
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从GeForce RTX 2080 Ti开始，GeForce RTX 2080、GeForce RTX 2070、GeForce RTX 2060、GeForce GTX 1660 Ti、GeForce GTX 1660……此前已有六款采用NVIDIA Turing架构的显卡面世，几乎涵盖了绝大部分玩家市场。如今，NVIDIA再出图灵新品——GeForce GTX 1650，对于需求较低的入门级游
IBM动态系统分析（DSA）收集和分析系统信息，以帮助诊断系统问题。DSA收集有关系统以下方面的信息：系统配置已安装的应用程序和修补程序设备驱动程序和系统服务网络接口和设置性能数据和运行过程详细信息硬件清单，包括PCI信息重要的产品数据和固件信息SCSI设备感应数据ServeRAID配置应用程序，系统，安全性，ServeRAID和服务处理器系统事件日志此外，DSA还创建了一个合并的日志，使用户可以
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2024-07-15 06:45:49
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哈希表Google 上机题哈希表的基本介绍google 公司的一个上机题:要求: Google 上机题有一个公司,当有新的员工来报道时,要求将该员工的信息加入(id,性别,年龄,住址…),当输入该员工的 id 时,要求查找到该员工的 所有信息.要求: 不使用数据库,尽量节省内存,速度越快越好=>哈希表(散列)哈希表的基本介绍散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据关键码值(Key
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2024-07-03 05:00:07
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目前市场上的NVIDIA显卡都是基于Tesla架构的，分为G80、G92、GT200三个系列。Tesla体系架构是一块具有可扩展处器数量的处理器阵列。每个GT200 GPU包含240个流处理器（streaming processor,SP），每8个流处理器又组成了一个流多处理器(streaming multiprocessor,SM)，因此共有30个流多处理器。GPU在工作时，工作负载由PCI-E
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2024-05-07 12:25:45
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Dylan Patel、Gerald Wong、George Cozma2023年5月18日目录云原生——是市场营销的花边新闻吗？安培 One 系列——Siryn封装和热设计性能——虚伪和不公平的比较核心微架构IPO，超大规模内部芯片，以及超威/英特尔的竞争安培计算公司专门为云数据中心市场生产 CPU。该公司已经成功地吸引了大量的客户，包括阿里巴巴、谷歌、微软、腾讯和甲骨文在内的几家主要云计算供应
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2024-10-27 14:43:33
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GPFS是IBM公司通过完善和发展其Tiger Shark文件系统发展而来。GPFS通过共享磁盘结构来实现其强大的扩展性。一个GPFS系统由许多集群节点组成，GPFS文件系统和应用程序在上面运行。这些节点通过交互网络架构（Switch Fabric)网络连接磁盘。所有节点对所有磁盘拥有相同的访问权。文件被分割存储在文件系统中所有的磁盘上。这种条带化的存储不仅能
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2023-10-18 13:28:05
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GPU和CPU设备的架构是不同的，主要有以下几点：1、CPU的设计是用来运行少量比较复杂的任务，主要针对执行大量离散而不相关任务的系统；而GPU的设计主要用来执行大量比较简单的任务，主要针对解决那些可以分解成成千上万个小块并可独立运行的问题，因此，CPU适合运行操作系统和应用程序软件，即便有大量的各种各样的任务，也可妥善处理。2、两者支持的线程方式不同。CPU的每个核只有少量的寄存器，为了能执行不
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2023-07-30 09:34:12
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首先需要解释CPU和GPU这两个缩写分别代表什么。CPU即中央处理器，GPU即图形处理器。其次，要解释两者的区别，要先明白两者的相同之处：两者都有总线和外界联系，有自己的缓存体系，以及数字和逻辑运算单元。一句话，两者都为了完成计算任务而设计。 两者的区别在于存在于片内的缓存体系和数字逻辑运算单元的结构差异：CPU虽然有多核，但总数没有超过两位数，每
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2023-07-04 14:16:29
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一、概念（Center Processing Unit）即中央处理器，GPU（Graphics Processing Unit）即图形处理器。 二、CPU和GPU的相同之处两者都有总线和外界联系，有自己的缓存体系，以及数字和逻辑运算单元，两者都为了完成计算任务而设计。三、CPU和GPU的不同之处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，并辅助有很
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2023-10-02 23:04:07
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异构计算主要是指使用不同类型指令集和体系架构的计算单元组成系统的计算方式。常见的计算单元类别包括CPU、GPU等协处理器、DSP、ASIC、FPGA等。异构计算是一种并行和分布式计算，它或是用能同时支持simd方式和mimd方式的单个独立计算机，或是用由高速网络互连的一组独立计算机来完成计算任务。具体来说，异构计算是在运算中既使用处理器，又使用
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2023-10-18 00:01:00
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区别于 SIMD，SIMT 的每个 SM 都有独立的 Branch（分支）能力，每个 Thread 都有自己独立的指令地址和寄存器状态，这意味着每个 Thread 会使用各自的 Data 执行指令分支，使得 Threads 的编程更加灵活。H100 相对于 A100 有了质的飞跃。Kepler 的架构设计思路是减少 SM 单元数（在这一代中叫 SMX 单元），增加每组 SM 单元中的 CUDA core 数，每个 SM 单元的 CUDA core 数由 Fermi 架构的 32 个增至 192 个。
一、概念数字减影血管造影技术（Digital Subtraction Angiography，简称 DSA）是一种使X射线序列图片中的血管可视化的强大的技术，在临床已应用20多年，是血管疾病无创诊断与介入治疗手术导航的重要依据，广泛应用于X射线序列成像中的血管的可视化系统中。DSA 技术在图像质量、判断血流方向和优势供血等方面是其他检查手段所不能比拟的。二、血管造影技术的基本原理和应用血管造影术的
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2024-06-08 17:03:25
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DSA数字签名算法基于SHA1哈希算法，关于SHA1的实现看另一篇文章。 文章目录一、什么是DSA二、DSA签名算法流程（1）DSA 签名过程：（2）DSA验证过程：三、具体实现过程（附代码）（1）参数设置（2）乘法逆元（3）签名（4）验证四、跟着demo去debug五、完整代码 一、什么是DSA数字签名标准(DSS)由NIST公布，该标准能够使接收者能够验证数据的完整性和数据发送者的身份而
