显卡一直是游戏玩家们关心的硬件大户，无论是自己装机还是购买笔记本电脑，显卡的型号和性能往往是最受关注的指标之一。显卡除了影响游戏性能，更主要的作用在于对图形的处理能力，哪怕不玩游戏，我们日常使用的操作系统，没有显卡也是无法正常工作的。显卡的重要性不言而喻，那么对于电脑硬件并不怎么了解的玩家而言，面对某些装机配置单可能就有疑惑了——为什么显卡的那一栏是空白的呢？这其实并不是这台电脑不需要显卡的意思，
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2024-10-09 13:36:46
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进程、线程与CPU前言CPU调度单核与多核进程与线程串行、并行与并发同步与异步Python的多线程与多进程 前言关于进程、线程及串行、并行等概念，我们很有可能感到混淆难辨，因此将一些相关概念记录在此，以备不时之需。本篇博客包含CPU调度、单核与多核、进程与线程、串行并行与并发、同步与异步、Python的多线程与多进程、等内容。CPU调度CPU调度的任务是从就绪队列中选择一个等待进程，并为其分配C
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2024-10-24 15:22:20
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关于弄深度学习选GPU总结 对于笔记本的话你会发现1060的基本7千到8千，而1070没有低于10000的，而1080没有低于两万的！！！！！！！不是加了一点点。 显存大小：一次性加载到显卡上的数据量。运行计算机视觉模型时，显存越大越好，特别是如果你想参加 CV Kaggle 竞赛的话。对于自然语言处理和数据分类，显存没有那么重要。 
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2024-05-25 09:05:08
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GPU 计算与 CPU 相比能够快多少？在本文中，我将使用 Python 和 PyTorch 线性变换函数对其进行测试。以下是测试机配置： CPU：英特尔 i7 6700k (4c/8t) GPU：RTX 3070 TI（6,144 个 CUDA 核心和 192 个 Tensor 核心） 内存：32G 操作系统：Windows 10。无论是cpu和显卡都是目前常见的配置，并不是顶配（等4090能够
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2024-03-30 09:35:53
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存储器中对数据的存储是以字节（Byte）为基本单位的，当CPU处理的位数和数据类型的宽度不一致或者处理的位数大于一个字节的时候，需要考虑处理数据的存顺序。举例来说：1）32位的处理器，存储8位的char型数据；2）32位的处理器，存储32位的int型数据；而大小端只是表示存储数据的两种顺序方式，默认内存的读写方式是从低位到高位，处理数据是低位在地址低位，还是高位在地址低位，分为小端和大端两种模式。
大家知道手机的性能很大程度上是由手机的CPU来决定的，大家也知道手机CPU的核心数是有差别的，然而很遗憾的是，大部分用户并不知道手机CPU有大核、小核的区分，那让我们来了解一下吧。什么是大核CPU？手机CPU的大小核概念是Arm公司在2011年提出的，在此之前CPU只有核心数的差别。然而，手机的应用场景区别于过去所有的计算场景，它在某些时刻需要爆发力(极致但是短暂的高性能)，以便给用户最快的反馈。
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2023-06-28 12:28:39
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一、什么是GPU?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，每个核都有足够大的缓存和足够多的数字
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2024-03-15 10:17:13
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CPU即中央处理器(Central Processing Unit)GPU即图形处理器(Graphics Processing Unit)TPU即谷歌的张量处理器(Tensor Processing Unit)NPU即神经网络处理器(Neural network Processing Unit)概括三者区别：CPU虽然有多核，但一般也就几个，每个核都有足够大的缓存和足够多的数字和逻辑运
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2024-03-18 09:35:31
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简介2021年8月19日，Intel召开了一年一度的架构日活动，其中Alder Lake Soc是Intel首个采用混合架构的CPU产品，可以采用若干个性能核（P-core）Golden Cove和能效核（E-core）Grace Mont进行搭配，以适应不同的应用场景，如PC、服务器或者终端设备。大小核结构在终端设备以ARM公司的big.LITTLE为主，已经十分流行，而Intel这次除了提出了
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2023-07-25 20:37:17
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手机 CPU为什么要区分大小核？过去的智能手机CPU其实并没有大小核概念的，尤其是在手机双核CPU出现时两颗核心架构和规模都是一样的，就像电脑上的双核CPU，没有特别针对性的设计大核小核，但是因为智能手机CPU的性能不断提升，核心数越来越多，手机的发热和耗电也在显著增加，再这样下去就无法承受，为了同时满足CPU高性能和低功耗的要求，手机CPU厂商就开始尝试设计大小核并各自分工。举个例子来说，华为最
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2023-09-19 07:09:29
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需要理清楚的概念所谓的CPU所谓的CPU，它的全称是Central Processing Unit / Processor，即中央处理器。一般公司在购买服务器时都会评估一台服务器中要几颗CPU，每颗CPU是几核的（CPU颗数越多，核数越多，一般处理能力越强）。所谓的物理核数（物理CPU核数）根据每种品牌的型号不同，每颗CPU的核数也是不一样的。其中核数指的是每颗CPU中的数据处理单元数量。也就是说
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2024-03-18 15:58:01
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萌新、小白不管在那个复方都最容易被蒙骗和吃亏，在硬件行业更是如此，因为硬件保质能力远强于一般的产品，这里能做很多文章，之前我们也科普过CPU最容易被蒙骗的地方是分类和命名， 而今天而我们在针对萌新科普一下显卡(GPU)的知识，也是从小白最基础，也是最容易被骗的分类开始。很多人认为显卡的电脑中最重要的硬件，因此对显卡也最为关注，其实也确实如此，因为显卡的强弱提升是最容易被用户所感知的，显卡的性能给你
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2024-05-13 03:33:22
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时隔5年后，美国暂时夺回了世界超级计算机领域的头把交椅。美国当地时间6月8日，美国能源部下属橡树岭国家实验室宣布，他们研发出的超级计算机“顶点”（Summit），浮点运算速度峰值可达每秒20亿亿次，接近“神威·太湖之光”超级计算机的两倍。据悉，这台超级计算机由IBM公司负责制造，搭载了近28000块英伟达GPU，逾9000个IBM传统处理器的超级计算机。GPU即图像处理器。理解 GPU 和 CPU
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2024-04-18 10:31:18
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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，每个核都有足够大的缓存和足够多的数字和逻辑运算单元，并
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2024-03-01 10:56:03
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# MySQL 2核CPU和4核CPU性能比较
在进行数据库优化时，选择合适的硬件配置是非常重要的一环。本文将以MySQL数据库为例，比较在2核CPU和4核CPU下的性能差异。我们将通过代码示例和分析来说明这两种情况下的性能表现。
## MySQL性能优化
MySQL是一个流行的关系型数据库管理系统，广泛应用于各种Web应用程序中。在高负载情况下，数据库的性能优化显得尤为重要。其中，硬件配置
原创
2024-04-26 06:19:10
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四核手机在前两个月被炒得火热，但是其实现在四核手机并没有实用性，只是手机厂商特意制造出来的鳌头，四核卖点逐渐淡化出手机厂商的宣传中。 不久前，四核处理器还是超级智能手机的终极配置，但现在，它似已风光不再。手机厂商已经将宣传的重点转向其他的领域了。 在科技行业，以硬件参数为卖点的产品终究无法逃离降价漩涡，超级智能手机如是，它所标
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2024-07-22 09:02:36
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一、IP核的概念 IP核，全称知识产权核（英語：Semiconductor intellectual property core），是在集成电路的可重用设计方法学中，指某一方提供的、形式为逻辑单元、芯片设计的可重用模組。
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2024-04-30 17:26:03
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文章目录1.显卡和GPU的区别2.显卡中关键参数的介绍3.GPU中关键参数的含义介绍4.其他FP32:78TFLOPs什么意思FP32 的解释TFLOPs 的解释Tera的解释双精度浮点运算1. 双精度浮点数的定义2. 双精度与单精度的比较3. 双精度浮点运算的重要性4. 硬件支持Nvlink 的介绍Nvlink 的主要特性应用场景总结 1.显卡和GPU的区别显卡和GPU常常被提及，但它们的概念
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2024-10-25 09:32:56
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1.2 并行计算机的分类使用多种资源获取更高性能并不是最新的技术，这个技术最早开始于20世纪60年代。因此，定义一种描述并行计算机架构特征的方法是非常重要的。1966年，Michael Flynn引入了一种计算机体系结构分类方法：根据能够并发处理的数据量和同时执行的不同指令数目进行分类。根据这两个条件，计算机体系结构可以分为四类：单指令单数据（Single Instruction Si
GPU最初是为图形渲染而设计的，但是由于其卓越的并行计算能力，它们很快被引入深度学习中。深度学习的迅速发展离不开计算机图形处理单元（GPU）的支持，而GPU中的张量核心则被誉为深度学习的秘密武器。深度学习中的大规模矩阵和张量运算是计算密集型的，正是GPU的张量核心赋予了GPU这一计算工具在深度学习中的强大性能。张量核心简介张量核心是GPU（图形处理单元）中的特殊硬件单元，专门用于高效执行矩阵和张量
