以下内容为参会感想：2017 AWS技术峰会GPU（图形处理器）①显卡又称为“显示核心”、“视觉处理器”、“显示芯片”，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（平板、智能手机等）图像运算工作的微处理器。②其所有的运算采用并行的浮点运算。③GPU的主要供应商：Intel、NVIDIA（英伟达，AI基础计算架构提供商）、matrox等⑤GPU能够为深度学习模型的建立（训练过程）提供强大的计
探讨了关于AMD GPU体系结构中关于Early-Z可见性测试被限制的原因！通过分析，我们不但可以在编写程序的时候更深入地理解GPU运作的原理以及和D3D Graphics Pipline的联系，而且也可以在日后设计自己的GPU Implement中更全面的去权衡GPU Arch。
深度解析AMD GPU Hierarchical Z &
学习深度学习，显卡(GPU)可以说是比不可少的投资。本文试图探究哪个GPU才是学习入门性价比最高的？为什么深度学习需要GPU？我们先来比较一下CPU和GPU的不同，下图是一个简化的处理器内部结构图[1]，其中：DRAM即动态随机存取存储器，是常见的系统内存。Cache存储器：电脑中作高速缓冲存储器，是位于CPU和主存储器DRAM之间，规模较小，但速度很高的存储器。ALU算术逻辑单元是
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2024-05-05 19:31:55
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想要自己DIY一台电脑需要什么电脑配件，下面就为您带来电脑配件有哪些的相关介绍，希望以上的介绍能够解答您的疑问。电脑配件有哪些1、电脑主板，这块电路板上承载着CPU接口、GPU和内存插槽等一系列配件的接口插槽，而信号的输出输入也是需要通过主板上面的各种接口来实现的，是电脑的基础配件之一；2、CPU，中央处理器，是一个精密的集成电路，是电脑运算和控制的核心，信息处理和各部件之间的沟通都需要通过CPU
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2024-06-18 12:34:15
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TOPSTOPS是Tera Operations Per Second的缩写，1TOPS代表处理器每秒钟可进行一万亿次（10^12）操作。与此对应的还有GOPS（Giga Operations Per Second），MOPS（Million Operation Per Second）算力单位。1GOPS代表处理器每秒钟可进行十亿次（109）操作，1MOPS代表处理器每秒钟可进行一百万次（106）
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2024-05-23 14:16:25
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【GPU】GPU CUDA 编程的基本原理是什么?作者：董鑫想学好 CUDA 编程, 第一步就是要理解 GPU 的硬件结构, 说到底, CUDA 的作用就是最大程度压榨出 NVIDIA GPU 的计算资源.想要从零理解起来, 还有有些难度. 这里希望能够用最简单的方式把一些最基本的内容讲清楚. 所以, 本文以易懂性为主, 牺牲了一些完全准确性.GPU 结构这是 GPU 的基本结构. CUDA 编程
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2024-07-03 13:05:27
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本节主要讲述GPU的memory架构。优化基于GPU device的kernel程序时，我们需要了解很多GPU的memory知识，比如内存合并，bank conflit（冲突）等等，这样才能针对具体算法做一些优化工作。
1、GPU总线寻址介绍
假定X是一个指向整数（32位整数）数组的指针，数组的首地址为0x00001232。一个线程要访问元素X[0],
int
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精选
2012-09-08 13:12:28
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最近在看视频拼接的代码，师兄说要用CUDA加速，于是开始学习CUDA编程，课程链接：UdacityCS344CUDA线程架构CUDA架构由Grid、Block、Thread组成。threadIdx代表一个block内线程索引值，在不同线程内该索引值都不同，最多存在三维，用.x、.y、.z表示blockDim代表一个block内的线程总数，最多存在三维blockIdx代表一个grid内块的索引值gr
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2024-08-05 10:24:05
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1. GPU 架构这篇博客讲的很好了 CUDA Core: 表示在GPU设备上执行的核心数量,表示在GPU设备上执行的核心数量CUDA SM: Streaming Multiprocessor, SM是一个独立的处理器单元，具有自己的流处理器和寄存器文件，可以同时执行多个线程。在一个GPU中可能会有多个SM，每个SM可以同时执行许多线程。CUDA SMP: SMP是一种硬件特性，允许在同一时刻在一
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2024-03-27 06:36:46
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CUDA参考学习资料：CUDA编程-基础与实践 樊哲勇https://github.com/brucefan1983/CUDA-ProgrammingCUDA Best Practice Guide , NVIDIA Corp.CUDA C Programming Guide, NVIDIA Corp.1.CPU内核组成Fetch/Decode：取指令、译码单元ALU： 逻辑运算器(Arithme
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2024-03-19 10:47:27
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在GPU出现以前，显卡和CPU的关系有点像“主仆”，简单地说这时的显卡就是画笔，根据各种有CPU发出的指令和数据进行着色，材质的填充、渲染、输出等。较早的娱乐用的3D显卡又称“3D加速卡”，由于大部分坐标处理的工作及光影特效需要由CPU亲自处理，占用了CPU太多的运算时间，从而造成整体画面不能非常流畅地表现出来。那么，GPU的工作原理是什么？简单的说GPU就是能够从硬件上支持T&
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2024-05-23 14:16:32
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一、CUP和GPUCPU ：中央处理器(Central Processing Unit) 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）、高速缓存器（Cache）和它们之间通讯的数据、控制及状态的总线。 CPU的架构中需要大量的空间去放置存储单元和控制单元，相比之下计算单元只占据了
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2024-02-20 21:09:52
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在PC个人电脑时代，英特尔（Inter）是无可争议的芯片巨头，凭借着X86架构在数据中心CPU中的压倒性地位，一度垄断全球90%的市场份额。然而在人工智能时代，以英伟达（NVIDIA）为首的GPU、AI芯片企业疯狂涌入，改变了行业格局。NVIDIA简直是草根逆袭的典范，怎么说？英伟达成立于1993年，晚于超威半导体（AMD）24年、英特尔（INTC）25年。但截至2021年6月29日，英伟达市值已
1 GPU的介绍1.1 CPU到GPUCPU是人们熟知的，它具有高速的内部寄存器和高速缓冲器（Cache），现代CPU又加入了多级流水线，猜测、乱序执行，超线程等技术，加速其指令吞吐能力，具有快速的响应能力，但是对于大量数据的处理却相对还是不够用。举个例子：要做的事情简单概括一下，就是通过对数据进行相应的计算，把数据转换成一个又一个图片上的像素，然后将这张图片显示在屏幕上。整个流程中的计算并不复杂
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2024-03-06 11:20:20
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目录文章目录目录NVIDIA GPU 架构发展史N
原创
2022-04-07 11:32:34
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1. CPU 与 GPUCPU与GPU的不同设计目标的不同，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）：图片来自nVidia CUDA
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2024-04-24 10:13:53
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1 Transit 过境 juniper设备第一次进入console口必须配置密码2 help reference 命令显示相关配置选项的完整列表以及特定于命令语句的其他几个详细信息 3 ctrl+b 将光标向左移动一个字符 4 ctrl+a 将光标移动到命令行的开头 5 ctrl+f 将光标向右移动一个字符 6 ctrl+e 将光标移动到命令行的末尾 7 delete/backspace 删除光
GPU原理：GPU和CPU的区别是什么？什么时候考虑去使用GPU？ CPU结构图如下： CPU内部原件比例图Control: 控制器 ALU：计算单元 Cache: 缓存 DRAM:存储 每个控制器和每个存储单元组成一个小组件的话，可以跟随很多个计算单元。这是GPU不一样的地方。CPU是一个控制单元只能跟随少量的计算单元。CPU的发展如下图：处理器越来越小，处理速度越来越快，处理核变多，但是到了2
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2024-03-28 07:07:20
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本文主要介绍主流移动设备GPU，以及所支持的压缩格式1.GPU分类1.1 Imagination Technologies的PowerVR SGX系列代表型号：PowerVR SGX 535、PowerVR SGX 540、PowerVR SGX 543MP、PowerVR SGX 554MP等 代表产品 ：Apple iPhone全系、iPad全
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2024-03-15 10:20:19
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深度学习相关问题记录(1)1 关于GPU，CUDA，cuDNN的理解参考博客： CPU(中央处理器，Central Processing Unit)：擅长流程控制和逻辑处理，不规则数据结构，不可预测存储结构，单线程程序，分支密集型算法 芯片GPU（图像处理器，Graphics Processing Unit）：擅长数据并行计算，规则数据结构，可预测存储模式，适合于大规模并行运算 GPU擅长的是海量
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2024-04-02 22:14:11
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