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
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2023-11-29 19:45:22
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作者：小牛呼噜噜大家好，之前呼噜噜学过一点深度学习的知识，做了几个项目，发现CPU来训练就很慢，但是后来用装有GPU的电脑来训练，就明显快的飞起，感觉很神奇。 此时心里有个疑问，CPU造价那么昂贵，性能比起内存、机械硬盘、固态硬盘，快的不是一个数量级的，这个GPU竟然比CPU还要厉害？ 让我们一起进入计算机的世界，一起来看看GPU和CPU！CPU是什么？CPU,中央处理器(Central Proc
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2024-04-23 18:19:24
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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
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2024-03-19 17:59:06
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GPU和CPU设备的架构是不同的，主要有以下几点：1、CPU的设计是用来运行少量比较复杂的任务，主要针对执行大量离散而不相关任务的系统；而GPU的设计主要用来执行大量比较简单的任务，主要针对解决那些可以分解成成千上万个小块并可独立运行的问题，因此，CPU适合运行操作系统和应用程序软件，即便有大量的各种各样的任务，也可妥善处理。2、两者支持的线程方式不同。CPU的每个核只有少量的寄存器，为了能执行不
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2023-07-30 09:34:12
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计算20000次10000点的fft，分别使用CPU和GPU,得 the running time of cpu is : 2.3696s the running time of gpu is : 0.3425s 相同的参数matlab处理的时间为 1.2865s ，理论上gpu最快，cpu次之，m
原创
2021-08-26 09:56:29
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刚刚谈论过AMD Zen全新架构处理器翻倍提升的(官方)性能，现在我们又第一次看到了它的真身，确切地说是内核照片。这种东西以往都是发布后才能见到的，但这次不小心被AMD自己泄露了出来。在AMD 2016年度股东大会的一份幻灯片中，赫然出现了一张晶圆局部照片，但其中的处理器不是AMD任何已有的产品，分析来看几乎百分之百可以确定就是Zen。 AMD全新ZEN CPU真身首曝放大来看看： AMD全新
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2024-09-05 15:45:19
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部分引用，部分原创。ASIC原本就是专门为某一项功能开发的专用集成芯片，比如交换机大量使用，比如通信公司的波分复用WDM的光网络OTN平台中，大量使用了ASIC，传输速率达到了400G。 FPGA基本就是高端的CPLD，两者非常接近。这种器件是用逻辑门来表述性能的。本身他就是一堆的逻辑门，通过硬件描述语言，比如verilogHDL把它转成电路连接，从最基本的逻辑门层面上连接成电路（参见数字电路书
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2024-09-03 19:06:50
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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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电脑作为现代人们生活中必不可少的一部分，作为使用者我们有必要对它进行一个详细的了解。电脑中最重要的部件是什么？相信大多数人给出的答案不是CPU就是显卡(GPU)。没错，电脑所表现出的几乎所有性能几乎都受牵制于这两个主要部件的性能。下面就让创创来为大家科普部分知识。查看CPU与GPU天梯图我们可以大致这样理解：CPU=中央处理器，GPU=显卡。对于电脑小白来说，查询对比各个型号CPU，GPU的参数规
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2024-03-21 14:58:42
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之前一直不能很好区别GPU和FPGA的特点，今天小结一下。GPU优势1.从峰值性能来说，GPU（10Tflops)远远高于FPGA(<1TFlops); 2.GPU相对于FPGA还有一个优势就是内存接口, GPU的内存接口（传统的GDDR5，最近更是用上了HBM和HBM2）的带宽远好于FPGA的传统DDR接口（大约带宽高4-5倍）; 3.功耗方面，虽然GPU的功耗远大于FPGA的功耗，但是如
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2023-08-31 16:55:55
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CPU是一种微处理器，用于执行程序根据操作(如算术、逻辑、控制和输入-输出)给出的指令。相反，GPU最初设计用于在电脑游戏中渲染图像。CPU强调低延迟，而GPU则强调高吞吐量。CPU Vs GPU 内容比较表格定义区别关键不同结论1. 比较表格 从上图中可以看出区别：CPU：注重低延迟，擅长处理穿行的指令；核心少但每个核心功能强大；并且内存消耗大等。GPU：注重高吞吐量；擅长处理并行的指令；核心
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2023-07-10 17:30:50
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cpu和gpu的区别和联系是什么一、总结一句话总结：CPU：复杂任务，核少，做串行，计算能力只是CPU很小的一部分，处理复杂逻辑； GPU：简单任务，核多，做并行（大吞吐量），做显卡的图象单元计算。从硬件来分析，CPU和GPU似乎很像，都有内存、cache、ALU、CU，都有着很多的核心，但是二者是有区别的。但以核心为例，CPU的核心比较重，可以用来处理非常复杂的控制逻辑，预测分支、乱序执行、多级
GPU和CPU在计算能力、功耗和适用场景等方面有着明显的差异。在选择使用GPU还是CPU时，需要根据具体的任务需求和性能要求来进行综合考虑。通过合理地利用GPU和CPU的优势，可以更高效地完成各种计算任务。
原创
2024-04-11 10:01:20
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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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本讲义是关于从头开始构建YOLO v3检测器的简要说明，详细介绍了如何从配置文件创建网络架构，加载权重和设计输入/输出管道。看懂后文说明的先决条件对于后文的阅读，如果不熟悉一下概念的同学，请先复习：你应该了解卷积神经网络是如何工作的。这还包括剩余块、跳过连接和上采样的知识。什么是对象检测、边界框回归、IoU 和非最大抑制。基本 PyTorch 用法。您应该能够轻松创建简单的神经网络。对象检测概述对
OpenCV全称是Open Source Computer Vision Library，是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。目前（2016.4.1
# 理解CPU和GPU架构的差别
在现代计算机系统中，CPU（中央处理器）和GPU（图形处理器）的架构和工作机制是两者之间的重要差别。作为一名刚入行的小白，了解这一点对于你后续的开发工作非常重要。本文将逐步引导你理解CPU和GPU的差异，分析它们的工作原理，并通过代码示例加以说明。
## 文章结构
1. CPU与GPU概述
2. 流程步骤
3. 逐步实现
4. 饼状图展示
5. 结论
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一、概念1、CPU(Central Processing Unit-中央处理器),是一块超大规模的集成电路，是一台计算机的运算核心（Core）和控制核心（ Control Unit）。它的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。 2、GPU（Graphics Processing Unit-图形处理器），是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上图像
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2023-07-18 01:48:37
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# PyTorch中的GPU与CPU对比
在深度学习领域，计算资源的选择至关重要。常见的选择有中央处理器（CPU）和图形处理器（GPU）。在使用PyTorch进行模型训练时，这两种处理器各有特点，适合不同的应用场景。
## 1. CPU与GPU的基本概念
### 1.1 CPU（中央处理器）
CPU是计算机的核心部件之一，负责执行程序指令。它的设计更加关注于顺序执行，适合处理逻辑和复杂计算
首先说明一下cuda和cuDNN的概念CUDA的官方文档（参考资料1）是这么介绍CUDA的：a general purpose parallel computing platform and programming model that leverages the parallel compute engine in NVIDIA GPUs to solve many complex comput
