一、nova简介：行虚拟机创建，通过libvirt调用kvm创建虚拟机，nova之间通信通过rabbitMQ队列进行通信，起组件和功能如下：1.1：nova API的功能,nova API：1.2：nova schedulernova scheduler模块在openstack中的作用是决策虚拟机创建在哪个主机（计算节点）上。决策一个虚拟机应该调度到某物理节点，需要分为两个步骤：过滤（filter
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2024-10-21 18:07:04
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计算性能+图像增强+微调深度学习硬件其他芯片单击多卡并行分布式计算数据增广微调树叶分类狗的分类 深度学习硬件 上图为CPU，是任何计算机的核心。数据放入寄存器之后才能参与计算；CPU加速的两个方法是提升空间和时间的内存本地性；如果一个矩阵是按列存储，访问一行会比访问一列要快；提升CPU利用率并行来利用所有核：超线程不一定提升性能，因为他们共享寄存器； 上图为GPU 1.每个绿点可以算一个线程，G
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2024-04-28 14:21:28
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http://antkillerfarm.github.io/浮点运算和代码优化1.浮点运算问题浮点运算在工业中应用非常广泛，但嵌入式CPU通常没有对浮点运算提供直接的硬件支持。而采用标准库提供的软件计算方案，性能又很差。这时就需要使用浮点运算协处理器加速浮点运算。（486之前的PC，CPU和浮点运算协处理器FPU也是分开的，例如i486DX是有FPU的型号，而i486SX则是没有FPU的型号。）
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2024-06-13 09:33:50
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作者：知乎用户 CPU和GPU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU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。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。 于是CPU和GPU就呈现出非常不同的架构（示意图）：
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2024-01-04 09:27:53
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CPU和GPU擅长和不擅长的方面 作者 赵军, 2008年6月19日 今天讨论的论题是CPU和GPU“擅长和不擅长”的各个方面，而不是谁取代谁的问题。我试着从它们执行运算的速度与效率的方面来探讨这个论题。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
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2024-04-20 23:03:37
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摘要CPU与GPU之间有什么不同？为什么需要GPU编程，相比CPU编程，有什么优势？CPU和GPU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU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。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。所以
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2024-03-08 09:30:47
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GPU计算的目的即是计算加速。相比于CPU，其具有以下三个方面的优势：l 并行度高：GPU的Core数远远多于CPU（如G100 GPU有240个Cores），从而GPU的任务并发度也远高于CPU；l 内存带宽高：GPU的内存系统带宽几十倍高于CPU，如CPU （DDR-400）带宽是3.2GB/秒，而GPU内存系统带宽可达147.1GB/秒；l 运行速度快：G
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2024-03-25 17:30:25
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在《近距离看GPU计算》系列第一篇里我们介绍了GPU的一些基础知识及其如何从图形加速设备演化到通用计算平台。本文我们会具体从处理单元设计和存储层次结构两个方面探讨GPU不同于CPU的特点，再次确认我们反复申明的GPU更重视整体的Throughput而CPU更在乎具体任务的Latency。CPU和GPU从一开始就是为不同的目标而设计，CPU虽然也可以同时执行多个线程，但其旨在高效地处理串行指令，通过
并行计算相关技术并行计算的关键技术 并行计算的基本条件包括硬件（并行计算机）、并行算法设计和并行编程环境。目前，并行计算的关键技术主要包括四部分：体系结构、算法设计与分析、实现技术、应用。并行计算机的体系结构 开行计算机关注两个要点：第一，组成要素，即硬件，并行计算机体系结构组成要素包 括结点（Node) 、互联网络（Interconnect Network) 和内存（Memory) .结点可以由
# 实现GPU CPU Java计算并发
## 流程表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 初始化GPU和CPU资源 |
| 2 | 创建并发任务 |
| 3 | 分配任务给GPU和CPU |
| 4 | 等待任务执行完成 |
| 5 | 结果合并 |
## 操作步骤
### 步骤1: 初始化GPU和CPU资源
```java
// 引用形式的描述信息：
原创
2024-06-01 05:06:27
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Datanode中读取数据块的两种方式1.普通方式 Datanode读取数据块的普通方式在操作系统层面有四步： (1)Datanode首先将数据块从磁盘存储读入操作系统的内核缓冲区 (2)在将数据跨内核推到Datanode进程 (3)然后Datanode会再次跨内核将数据推回内核中的套接字缓冲区 (4)最后将数据写入网卡缓冲区 显然，上面的步骤(2)和步骤(3)进行了两次多余的数据拷贝操作，此
Intel x87 FPU专门用于执行标量浮点计算，可以对单精度浮点（32位）、双精度浮点（64位）以及扩展双精度浮点（80位）进行计算，并顺从IEEE754标准。x87 FPU可以工作在32位兼容模式下以及64位模式下，在这两种下，FPU的数据寄存器的个数都一样，只有8个。对x87 FPU的数据寄存器的访问方式与一般的寄存器有所不同，它是栈式访问。你通过 FLD在栈顶的数据寄存器索引为0，那么它
# OpenStack配置计算节点CPU
## 介绍
OpenStack是一个开源的云计算平台，它可以帮助管理和部署大规模的云基础设施。在OpenStack中，计算节点是一个重要的组件，它负责运行虚拟机实例和处理计算资源的分配。
本文将介绍如何配置OpenStack计算节点的CPU，以及相关的代码示例。我们将通过安装和配置Nova Compute服务来实现这一目标。
## 准备工作
在开
原创
2024-01-28 07:04:19
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目录前言一、GPU 的发展图形渲染的过程二、GPU架构现代GPU的核心优化1、芯片瘦身2、多核并行和 SIMT3、GPU 里的“超线程” 三、GPU与CPU的区别前言GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）是计算机里的另一个处理器，同样可以进行计算；其是显卡中的最核心组件，由于显卡主要是通过GPU来工作的，因而通常有人把GPU直接当做显卡。为什么
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2024-02-14 09:51:04
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# PyTorch: CPU计算与GPU计算的比较
在深度学习的领域，选择合适的计算设备对于模型的训练速度、性能和效率至关重要。PyTorch作为一个流行的深度学习框架，支持CPU和GPU计算。本文将通过代码示例与图示的方式，比较CPU和GPU计算的优劣。
## 1. CPU与GPU的基本概念
CPU（中央处理器）擅长执行复杂的计算任务，适合处理各种通用计算。但是，GPU（图形处理单元）则被
原创
2024-09-06 04:27:59
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以下是参考2009年出版的书比较的，不要忘了时代在进步哦1、线程  
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2023-07-26 22:23:52
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CPU VS GPU 关于绘图和动画有两种处理的方式：CPU（中央处理器）和GPU（图形处理器）。在现代iOS设备中，都有可以运行不同软件的可编程芯片，但是由于历史原因，我们可以说CPU所做的工作都在软件层面，而GPU在硬件层面。 总的来说，我们可以用软件（使用CPU）做任何事情，但是对于图像处理，通常用硬
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2024-05-01 20:24:37
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要说到设计的复杂程度，那还是CPU了！这个不用讨论，很简单的道理你看看显卡芯片的更新速度和CPU的更新速度就可见一斑了。还是简单说说他们的设计原理吧。CPU: 但是，现在我要问一句：“什么是CPU？”我相信大多数人并不知道什么是CPU。当然，你可以回答CPU是中央处理器，或者来一句英文： Central Processing Unit。是的，没错。
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2024-08-30 11:10:23
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最近在了解GPU架构这方面的内容，由于资料零零散散，所以准备写两篇博客整理一下。GPU的架构复杂无比，这两篇文章也是从宏观的层面去一窥GPU的工作原理罢了 GPU根据厂商的不同，显卡型号的不同，GPU的架构也有差别，但是大体的设计基本相同，原理的部分也是相通的。下面我们就以NVIDIA的Fermi架构为蓝本，从降低延迟的角度，来讲解一下GPU到底是如何利用数据的并行处理来提升性能的。有关
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2024-04-30 19:26:10
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CUDA的全称是Computer Unified Device Architecture（计算机统一设备架构）。CUDA不只是一种编程语言，它包括NVIDIA对于GPGPU的完整的解决方案：从支持通用计算并行架构的GPU，到实现计算所需要的硬件驱动程序、编程接口、程序库、编译器、调试器等。NVIDIA提供了一种较为简便的方式编写GPGPU代码：CUDA C。我们将一个cuda程序分为两部分：主机端
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2024-06-16 09:10:59
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