这里介绍两个可以免费使用GPU的地方。百度飞桨AI Studio百度飞桨AI Studio提供的BML Codelab环境可以免费使用GPU。并且百度飞桨AI Studio中也开源了很多项目。只需要运行感兴趣的项目就会自动将该项目fork到自己的项目列表中。后面可在个人中心“我的项目”中查看。每天运行项目获得免费的GPU使用时长。运行环境时会跳出可选的运行环境。每日运行项目即送8点算力，可使用高级
如果事态就这么自然地发展，Fermi将不断蚕食原本属于CPU的领地—其实它本来就是CPU中的浮点运算单元，只不过变得异乎寻常的强大而已。加上NVIDIA摆脱了通用标准的制约，形成一个强大的封闭平台，这样将会与Intel的CPU中心平台和AMD的双线兼顾平台，形成角度不同的三国鼎立。 很显然，像Off ice办公软件、Web浏览器、IM即时通讯这样的商务软件不会消耗多少CPU资源，再低端的处理器都
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2024-03-17 10:33:47
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GPU 编程可以称为异构编程，最近由于机器学习的火热，很多模型越来越依赖于GPU来进行加速运算，所以异构计算的位置越来越重要；异构编程，主要是指CPU+GPU或者CPU+其他设备（FPGA等）协同计算。当前的计算模型中，CPU主要用来进行通用计算，其更多的是注重控制，我们可以通过GPU和FPGA等做专用的计算。CPU负责逻辑性强的事物处理和串行计算，GPU则专注于执行高度线程化的并行处理任务（大规
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2023-07-07 22:57:20
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项目github地址: aoce我是去年年底才知道有GPUImage这个项目,以前也一直没有在移动平台开发过,但是我在win平台有编写一个类似的项目oeip(不要关注了,所有功能都移植或快移植到aoce里了),移动平台是大势所趋,开始是想着把oeip移植到android平台上,后面发现不现实,就直接重开项目,从头开始,从Vulkan到CMake,再到GPUImage,开发主力平台也从Visual
1、GPU的起源GPU缩写为Graphics Processing Unit的，一般称为视觉处理单元。GPU被广泛用于嵌入式系统、移动电话、个人电脑、工作站和电子游戏解决方案当中。现代的GPU对图像和图形处理是十分高效率的，这是因为GPU被设计为很高的并行架构这样使得比通用处理器CPU在大的数据块并行处理算法上更具有优势。1985年 8月20日 ATi公司成立，同年10月ATi使用ASIC技术开发
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2023-10-01 15:26:17
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GPU架构及CUDA基础理解cuda core，sm，sp显存显存（Global Memory）：显存是在GPU板卡上的DRAM，类似于CPU的内存，就是那堆DDR啊，GDDR5啊之类的。特点是容量大（可达16GB），速度慢，CPU和GPU都可以访问。计算单元计算单元（Streaming Multiprocessor）：执行计算的。每一个SM都有自己的控制单元（Control Unit），寄存器（
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2023-08-24 22:07:21
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一篇文章理解CUDA架构、编程与进阶使用一、CUDA架构二、CUDA编程基础1.矩阵加法2.矩阵乘法三、CUDA进阶 I——利用共享内存加速访存1.CUDA内存读写速度比较2.申请共享内存四、CUDA进阶 II——利用stream加速大批量文件IO读写耗时1. 认识CUDA stream2. CUDA stream API介绍五、CUDA进阶 III——调用cuBLAS库API进行矩阵计算 本文
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2023-10-07 18:04:39
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基本概念：GPU: Graphic Processing Unit;图形处理单元；GPGPU: General Purpose computations on GPU；通用计算图形处理单元；CPU与GPU的相同点：（1）都是计算机体系结构中的重要组成部分；（2）都是超大规模集成电路元件；（3）都能够完成浮点运能功能；
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2023-09-19 00:23:21
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文章目录一、微架构二、主频三、IPC(每个时钟周期执行的指令数)四、总结 一、微架构笔者主要从它们执行运算的速度与效率的两方面探讨这个论题。 CPU和GPU都是具有运算能力的芯片，CPU更像“通才”——指令运算(执行)为重+ 数值运算，GPU更像“专才”——图形类数值计算为核心。在不同类型的运算方面的速度也就决定了它们的能力——“擅长和不擅长”。芯片的速度主要取决于三个方面：微架构，主频和IPC
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2023-07-30 22:19:04
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概述今天主要介绍一下GPU、CPU和两者之间的区别。1、CPU即中央处理器CPU( 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
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2023-05-26 14:40:59
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GPU是一个外围设备，本来是专门作为图形渲染使用的，但是随着其功能的越来越强大，GPU也逐渐成为继CPU之后的又一计算核心。但不同于CPU的架构设计，GPU的架构从一开始就更倾向于图形渲染和大规模数据的并行计算处理。而大规模的并行计算，离不开大规模的数据传输，只有深入了解了GPU的存储体系，才能真正发挥GPU的威力，写出高性能的软件产品。但是由于GPU存储体系相关的资料非常少，加之非常分散，所以在
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2023-07-30 18:27:42
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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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一 检查nvidia显卡类型及驱动版本1 检查nvidia显卡类型lspci | grep -i nvidia(base) windmil@windmil-Inspiron-7472:~$ lspci | grep -i nvidia
01:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation GP108M [GeForce MX150] (rev a1)检查类型为 GeF
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2024-07-06 21:03:04
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1、分层模式2、客户端-服务端模式3、主从设备模式4、管道-过滤器模式5、代理模式6、点对点模式7、时间总线模式8、mvc模式9、黑板模式10、解释器模式分析：1、分层 应用：桌面应用，电商web应用 常见4层，ui，服务层（应用层），逻辑层，持久层（数据层）2、客户端-服务器 应用：邮件，文件共享，在线应用
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2024-01-24 15:34:37
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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
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2024-06-30 13:06:54
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概念 GPU(Graphics Processing Unit)，也即显卡，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、智能手机等）上作图像运算工作的微处理器。它已经是个人PC和移动设备上不可或缺的芯片，有界面有显示的地方，一般就离不开它。高清电视、智能手机、个人电脑。GPU的产生是为了解决图形渲染效率的问题，但随着技术进步，GPU越来越强大，尤其是shader出现之后（这个允
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2023-08-15 12:37:52
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最近正在学习CUDA，这篇文章是对于GPU体系架构的笔记，参考了中科大的CUDA网课。总结如有错误或疏漏，欢迎各位指出。1.为什么需要GPU呢？在现代社会中，我们对于应用的需求越来越高，而计算机技术又是由应用进行驱动（Application Driven），我们急需强大的处理信息（计算）能力。由于这种对于计算能力的强烈需求，GPU应运而生。GPU（Graphic Processing Unit）
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2023-09-27 21:32:30
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一、GPU 简介、二、GPU 系统架构、1、传统 GPU 系统架构、2、移动设备 GPU 系统架构
原创
2022-05-04 17:53:25
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最近研究GPU架构，关于GPU的基本原理（顶点->纹理->像素->光栅 这个pipeline）可以参考我之前阅读的一些文章，相信读了他们，会对什么是GPU，GPU的工作原理等之类的问题有了一定的感性认识，具体如下：
1 GPU大百科全书系列
http://vga.zol.com.cn/251/2511984.html
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2023-10-06 23:08:57
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