排序算法分为两类：1、比较排序，时间复杂度在O(nlogn)-O(n^2)，主要有：冒泡排序，选择排序，插入排序、归并排序，堆排序，快速排序等。2、非比较排序，时间复杂度达到O(n)，主要有：计数排序，基数排序，桶排序等。一、冒泡排序：O(n^2)算法思路：1、比较相邻的元素，如果第一个比第二个大，就交换位置；2、对每一对相邻元素做同样的对比交换，直到最后一位，这样最后一位是最大元素；3、针对所有
TOP500是针对全球已知最强大的计算机系统做出排名与详细介绍的项目。此项目始于1993年，今年已经是第25年。TOP500每年公布两次最新的超级计算机排名，一次是在6月份的国际超级计算机大会（ISC），第二次则是在11月份的全球超级计算大会（SC）。近日举行的ISC会议上，最新一期Top500榜单公布了。这次，榜单顶部的排名变化较大，美国Summit超级计算机摘得桂冠，两个新系统进入前5。这是自
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
云计算（七）：计算的概述与未来算力的定义计算的分类计算的量度计算的发展云计算、超算和智算的关系与区别计算的未来冯诺依曼结构的瓶颈突破，存算一体技术或将改变计算架构摩尔定律的尽头，精度的极限，Chiplet可能是最现实技术路径量子计算光子计算神经拟态计算（类脑计算） 算力的定义算力是设备根据内部状态的改变，每秒可处理的信息数据量。——2018年诺贝尔经济学奖获得者William D. Northa
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2024-03-22 14:44:55
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系列文章目录在机器学习之Win10 64位下安装Cuda+Cudnn文中，我们已经简单的阐述了一下gpu在机器学习中性能好于cpu，但是到底有多大的差距呢？刚开始的同学没有一个直观的认识（主要是我自己也没有直观的认识），在此记录一下吧。 我们采用同样的一个简单的基于VGG16的图像分类代码来对比一下，如果有误导或者理解不到位的地方，恳请指正，谢谢！服务器虽然有点旧，但是还是可以看出问题的！ 图像分
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2024-03-07 19:29:57
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# 深度学习 GPU算力对比科普文章
在现代深度学习中，计算性能的提升主要得益于图形处理单元（GPU）的快速发展。深度学习任务通常涉及大量的矩阵运算，这对于GPU来说是其擅长的领域。然而，不同型号和品牌的GPU在性能和适用性方面存在显著差异。本篇文章将探讨不同GPU的算力对比，并通过代码示例帮助读者理解如何在代码中使用这些硬件资源。
## 深度学习与GPU的关系
深度学习是机器学习的一个分支
# 深度学习显卡算力对比：科普与代码示例
随着人工智能技术的飞速发展，深度学习已成为研究和应用的热点。深度学习模型通常需要大量的计算资源，而显卡（GPU）因其并行计算能力而成为深度学习的首选硬件。本文将对比不同显卡的算力，并提供简单的代码示例，帮助读者理解显卡在深度学习中的作用。
## 显卡算力对比
显卡的算力主要取决于其核心数量、核心频率、内存大小和带宽等参数。以下是几款常见显卡的参数对比
原创
2024-07-29 09:51:39
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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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前言恒源智享云是一个专注 AI 行业的共享算力平台，旨在为用户提供高性比价的GPU云主机和存储服务，让用户拥有高效的云端编程和训练体验，不再担忧硬件迭代/环境搭建/数据存储等一系列问题。一、进入官网新手注册可领代金券。1.创建实例在 用户中心 中左侧选择 实例与数据 - 我的实例。在实例列表上方点击 创建实例在 购买实例 页面选择计费方式与主机配置。计费模式：支持 包月、包周 和 按量 三种模式，
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2023-10-27 17:19:13
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近年来，人工智能在经历了两次大的低潮后又成为科技界的大热门，这和深度学习这个分支的勃兴有很大的关系。在训练深度神经网络的时候，人们也越发认识到，具有大的数据吞吐量，且可以并行计算的GPU比CPU拥有更快的训练速度，更低的功耗，这一度让CPU的王者英特尔感到异常紧张和失落。 好在，人工智能硬件平台争夺的序幕才刚刚拉开。随着时间的推移，人们很快发现相比GPU和CPU，FPGA具有的低能耗、高性能以及可
国产化服务器最近玩了玩GPU卡在鲲鹏920处理器上的透传测试，记录一下测试的结果。测试准备拿到服务器配上带外，看一下服务器的型号，验证是真的国产化不是x86 既然都拿到了国产化服务器了，不如操作系统也用国产化的银河麒麟v10 SP1: 银河麒麟官方网站，想了解国产化操作系统可以看看.来搞吧?使用lscpu看一下我们的Model确实是kunpeng-920。 鲲鹏920处理器，基于7nm工艺、ARM
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2024-05-22 13:06:35
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GPU性能参数：
计算能力（吞吐量）：
通常关心的是32位浮点计算能力。16位浮点训练也开始流行，如果只做预测的话也可以用8位整数。单位为GFLOP/s，算力指标，表示每秒的浮点操作数量每秒浮点运算量，是衡量GPU硬件计算能力的指标。显存大小：
当模型越大，或者训练时的批量越大时，所需要的GPU内存就越多。其主要功能就是暂时储存GPU要处理的数据和处理完毕的数据**。显存
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2023-07-12 09:54:01
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自主机器autonomous machines，我们上边所说的机器人就是一种自主机器，它能够自主的去完成很多任务，其能够完成的任务复杂度，与其本身集成的算法有关，也与其“大脑”（核心处理器）的计算能力有关，算法越智能，处理能力越强，机器人反应能力越快，就越聪明。边缘人工智能AI at the edge，一个常见的生活场景，微信在进行语音转文字的时候，如果不联网，是无法进行的，联网的原因
闵大荒之旅（三）---- 抄抄改改opencv之GPUvsCPU
在使用cuda进行编程之前，我们不妨再来看看OpenCV中的效果是什么样子的，那么这一次，我将使用OpenCV来进行HOG+SVM的行人检测。 事实上，HOG+SVM在行人检测上的应用在网上已经有了非常丰富的资料，可以说，这个技术相对来说是比较成熟的，那么此次应用OpenCV进行行人检测的实现主要目的如下： 1
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2024-05-23 14:11:33
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FPGA异构计算架构对比分析AI芯片主要分为CPU 、GPU、FPGA以及ASIC。其中以CPU、GPU、FPGA、ASIC的顺序，通用性逐渐减低，但运算效率逐步提高。FPGA，即现场可编程门阵列，它是在PAL、GAL、CPLD等可编程器件癿基础上进一步发展的产物。为解决能耗限制，无法使处理器核心同时运作，及性能提升有限的问题，业界提出的另一个方案就是采用“定制计算”，也就是为特定的工作场景和负载
1.本文关注的是如何利用GPU实现矢量，矩阵的基本代数运算，然后在此基础上实现复杂运算（如线性方程组求解）。2.图形硬件做通用计算主要目的是加速，来自其具备的以下主要优势：一定的并行性：RGBA4颜色通道同时计算；一个时钟周期可以同时获得2个甚至多幅纹理。高密集的运算：GPU内部存储器位宽大于CPU上的位宽，（GeForce FX 256位），适应传输大块数据。减少了GPU与CPU的数据通：当整个
、Pentium III Xeon CPU1999年，英特尔发布了Pentium III Xeon处理器。在Pentium III发布后不久，Intel也推出了面向服务器和工作站----Pentium III Xeon处理器，除早期的几款型号采用0.25微米技术外，Pentium III Xeon均采用0.18微米工艺制造，Slot 2架构和SECC封装形式，内置32KB一级缓存及256KB/51
背景 目前国内信创（信息技术应用创新产业）趋势发展正猛，借此机会，众多国内服务器，芯片厂商都推出了国产服务器和国产芯片。同时各大云计算厂商也推出了信创云（服务器），但是针对 ARM 和 X86 两种架构的 CPU 算力，很多人都存在疑问，今天我们就一起来对某主流云厂商的 ARM 和 X86 架构云服 ...
项目背景如何在各种异构设备上部署深度学习模型？这个灵魂拷问往往是很多深度学习模型落地的拦路虎。因为部署这事实在有点复杂，一会儿是环境不匹配，要重新编译；一会儿是算子不支持，要重写算子……唉我们不就是想把跑好的模型装到手机上/树莓派/平板上看看效果嘛，为什么这么难~~不过没关系，最近，救星来了！FastDeploy是飞桨社区最新推出的一款简单易用的推理部署工具箱。覆盖业界主流优质预训练模型并提供开箱
# 背景 目前国内信创（信息技术应用创新产业）趋势发展正猛，借此机会，众多国内服务器，芯片厂商都推出了国产服务器和国产芯片。同时各大云计算厂商
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2021-06-08 23:05:52
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