1.1、 OpenGL 的原理1.1.1、 Linux 图形系统发展 地形渲染算法在绘图中使用了 OpenGL 去实现，OpenGL 是一个 开放的三维图形软件包，它独立于窗口系统和操作系统，以它为基础开发的应用 程序可以十分方便地在各种平台间移植。 X server 是 Linux 系统下图形接口服务器的简称，在应用程序需要系统提供 界面时，系统会建立若干个 X server，通过 X 协议跟窗
显卡和CPU是电脑中最值钱的两个核心硬件，那么相信不少人都会有XX显卡怎么搭配CPU或者XXCPU需要搭配什么显卡的问题，那么显卡和CPU之间是否有搭配要求呢？好的CPU可以搭配差的显卡吗？高端显卡可以搭配低端CPU吗？显卡和处理器是否有搭配要求没有，正常来说只要主板兼容，那么显卡和CPU随便搭。因为显卡和CPU是不存在兼容问题的，低端的显卡可以配低端CPU也可以配旗舰级，反之是一样的。如果真的要
目前市面上介绍GPU编程的博文很多，其中很多都是照章宣科，让人只能感受到冷冷的技术，而缺乏知识的温度。所以我希望能写出一篇可以体现技术脉络感的文章，让读者可以比较容易理解该技术，并可以感悟到cuda编程设计及优化的原理。 谈到计算，我们一般都会先想到CPU。CPU的全称是Central Processing Unit，而GPU的全称是Graphics Processing Unit。在
端午回来，发的第一篇文章，还在谋划其他事情，大家共勉。现在电脑这么普及，应该每个人都知道 CPU ，即使不懂电脑的人都能憋出大招告诉你电脑里面有一个 CPU，CPU 是中...
原创
2021-07-28 15:48:55
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GPU的功耗远远超过CPUCache, local memory： CPU > GPU Threads(线程数): GPU > CPURegisters: GPU > CPU 多寄存器可以支持非常多的Thread,thread需要用到register,thread数目大，register也必须得跟着很大才行。SIMD Unit(单指令多数据流,以同步方式，在同一时间内
CPU（Central Processing Unit，中央处理器）是计算机的大脑，负责执行计算机程序中的指令。它从内存中读取指令和数据，并执行各种计算和逻辑运算。CPU的性能决定了计算机的运算速度。CPU由控制单元、算术逻辑单元和寄存器等部件组成。控制单元负责从内存中读取指令并解释执行，算术逻辑单元负责进行各种算术和逻辑运算，寄存器则用于临时存储数据和指令。当运行一个程序时，操作系统
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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CPU与GPU这两个处理器不是同步运行的，当CPU要GPU画第10个对象时，GPU可能还在画第一个对象。CPU与GPU不同步现象与是否使用Shader无关，无论是否使用Shader，CPU与GPU都不会同步运行。CPU 调用Direct3D和OpenGL的绘图函数来绘图时，这些指定不会被GPU马上运行，而是存放在某一块内存中，这快内存称为Command Buffer。GPU会一直从Command
现在说明一下 本文绝对没在本站里看贴 只是为了给自己收藏 没有吹 b的意思 给自己看而已 也不需要这个站对自己有什么好处目前人体姿态估计总体分为Top-down和Bottom-up两种，与目标检测不同，无论是基于热力图或是基于检测器处理的关键点检测算法，都较为依赖计算资源，推理耗时略长，今年出现了以YOLO为基线的关键点检测器。玩过目标检测的童鞋都知道YOLO以及各种变种目前算是工业落地较多的一类
文章目录一、异构计算简介1、集成显卡2、独立GPU3、异构计算3.1 异构计算目标3.2 需考虑因素二、其他说明 一、异构计算简介1、集成显卡众所周知，intel很多CPU包含有GPU，GPU和CPU将图像处理单元集成在同一芯片上，CPU通常包含多个内核，并且GPU也会集成在相同的芯片中，如果在同一个芯片上，CPU和GPU可以实现更快地进行相互间通信。如果使用CPU和GPU的异构代码，那将会同时
GPU即图形处理器，Graphics Processing Unit的缩写。CPU即中央处理器，Central Processing Unit的缩写。TPU即谷歌的张量处理器,Tensor Processing Unit的缩写。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算单元，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
CPU的定义 CPU（中央处理器）是一种主要充当每个嵌入式系统的大脑的设备。它由用于临时存储数据和执行计算的ALU（算术逻辑单元）和执行指令排序和分支的CU（控制单元）组成。它还与计算机的其他单元（例如存储器，输入和输出）交互，用于执行来自存储器的指令，这是接口也是CPU的关键部分的原因。I / O接口有时包含在控制单元中。它提供地址、数据和控制信号，同时接收在系统总线的帮助下处理的指令、
原创
2022-03-03 09:07:59
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GPU的功耗远远超过CPUCache, local memory： CPU > GPU Threads(线程数): GPU > CPURegisters: GPU > CPU 多寄存器可以支持非常多的Thread,thread需要用到register,thread数目大，register也必须得跟着
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2018-09-03 14:12:00
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一、CPU 是怎么设计的作为一台计算机的大脑，首先它需要一块很大的存储单元，方便快速存取。为了管控不同硬件以及对不同类型数据的输入和计算，它也需要一个更强大的控制单元和能进行各种复杂类型计算的计算单元二、GPU怎么设计的GPU 设计出来的时候就是为了计算像素点这种简单，但是计算量很大的事情，所以在设计时将更多的空间留给了运算单元，以便于同时进行大量的计算。...
原创
2021-06-17 14:04:49
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一、CPU 是怎么设计的作为一台计算机的大脑，首先它需要一块很大的存储单元...
原创
2022-03-28 14:18:28
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# PyTorch中的CPU和GPU计算
在深度学习领域，计算效率是一个至关重要的因素。PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，为用户提供了简单易用的接口来利用CPU和GPU进行高效的计算。本文将为你讲解如何在PyTorch中选择CPU和GPU，以及它们之间的区别，并通过代码示例进行说明。
## CPU与GPU的区别
CPU（中央处理单元）是计算机的核心，它负责执行计算机指令。通常情况下
整理了一下CPU、GPU、TPU的简单原理区别，内容整理自Google Cloud、CSDN、知乎等。 目录一、CPU二、GPU适合运算的程序类型三、TPU 一、CPUCPU 是一种基于冯·诺依曼结构的通用处理器，与软件和内存协同工作。 (Google Cloud官网的示意图，仅用于概念演示目的，并不反映真实处理器的实际行为。)CPU 最大的优点是它的灵活性。CPU采用冯·诺依曼结构，可以为数以百
CPU
和显卡的合理搭配
我需要什么样的 CPU
？需要配什么样的显卡？怎么样才能尽量用最少的投资升级来获得高性价比的系统，这是一个
DIYer
们长久以来不断争论的话题。如今，
CPU
、显卡的进化速度越来越快。我们的老
AMD XP
、老
P4
如何升级？升级
CPU
作者：壮怀、竹刚AIGC 中的 Stable Diffusion 文生图模型是开源流行的跨模态生成模型，用于生成给定文本对应的图像。但由于众所周知的原因，GPU 资源出现了一卡难求的现状，如何通过云计算快速提升业务规模，降低文生图的计算成本，以及更好的保护自定义的扩展模型？针对文生图模型特性和规模化场景，本文提供了一种新的思路，通过云原生部署方式提供推理服务 API，使用 CPU 矩阵计算能力针对
可先阅读这篇文章仅需1/5成本：TPU是如何超越GPU，成为深度学习首选处理器的https://baijiahao.baidu.com/s?id=1610560990129941099&wfr=spider&for=pc什么是CPU?中央处理器（CPU），是电子计算机的主要设备之一，电脑中的核心配件。其功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。CPU是计算机中负责读取指令
