如果要做并行程序，就要使用CUDA，这个原本是要用C语言来写的，但是C语言的开发稍微有点麻烦，经常出现内存报错之类的bug，如果可以使用语法更加简单的python语言来开发，就会更加快捷方便，这时可以有一个选择，就是使用taichi语言，这里记录一些零散的笔记。简单Julia集示例 首先来看一个简单的例子，生成一个分形Julia集。# fractal.py
#导入taichi语言
impor
转载
2023-07-12 00:14:47
255阅读
一直以来，FPGA的主要应用领域是电子工程。但当英特尔完成对 Altera（Altera 是最大的现场可编程门阵列制造商之一）的收购时，情况发生了一些细微改变。英特尔对 FPGA 所蕴藏的潜力有着强烈的嗅觉和敏锐的洞察力，收购完成后，即刻开始帮助微软公司建立数据中心并利用云服务给亚马逊提供相关帮助。但关于 FPGA 到底是什么，许多矿工可能仍然心存疑问。FPGA 有何优势？FPGA 有何劣势？FP
转载
2024-05-26 17:11:13
26阅读
1. keras新版本中加入多GPU并行使用的函数下面程序段即可实现一个或多个GPU加速：注意：使用多GPU加速时，Keras版本必须是Keras2.0.9以上版本from keras.utils.training_utils import multi_gpu_model #导入keras多GPU函数
import VGG19 #导入已经写好的函数模型，例如VGG19
if G <= 1:
转载
2023-11-23 20:17:56
63阅读
Pytorch的GPU版本安装查看cuda版本网站下载安装检查注意 今天在安装torchtext时，程序自动卸载了我原本安装的PyTorch 2.0.0与CUDA 11.8（cu118）版本的PyTorch，并自动安装了新的CPU版本的PyTorch 2.1.2。这可能是由于版本不兼容导致的。Anyway，我仍然需要重新安装适合GPU的PyTorch版本。结合我以前安装过程中绕的一些弯路，决定记
转载
2024-06-01 15:43:05
351阅读
文章目录1.计算机内存模型2.Java内存模型-JMM2.1概述2.2内存模型结构2.3内存间交互操作2.4先行发生原则：happens-before2.5原子性2.6可见性volatile之可见性：synchronized之可见性：2.7有序性volatile之有序性：synchronized之有序性：1.计算机内存模型计算机在执行程序时，每条指令都是在 CPU 中执行的，而执行指令过程中，势必
CPU和GPU的不同 CPU,GPU,APU
APU： CPU和GPU的合体 【百度百科】 链接地址：APU
----------------------------------------------------------------------------------------------------------
转载
2023-07-15 14:50:17
501阅读
王玉伟，腾讯TEG架构平台部平台开发中心基础研发组，组长为专家工程师Austingao，专注于为数据中心提供高效的异构加速云解决方案。目前，FPGA已在腾讯海量图片处理以及检测领域已规模上线。 随着互联网用户的快速增长，数据体量的急剧膨胀，数据中心对计算的需求也在迅猛上涨。诸如深度学习在线预测、直播中的视频转码、图片压缩解压缩以及HTTPS加密等各类应用对计算的需求已远远超出了传统CPU处理器的
转载
2024-05-30 10:22:33
144阅读
工程GIT地址：https://gitee.com/yaksue/yaksue-graphics简单讨论CPU和GPU间的交互《DX12龙书》在【4.2 CPU与GPU间的交互】章节中讨论了这个问题，简单来说： 为了最佳性能，CPU和GPU这两种处理器应该尽量同时工作，少“同步”。因为“同步”意味着一种处理器以空闲状态等待另一种处理器，即它破坏了“并行”。但有时，又不得不进行二者的同步，见《DX1
转载
2024-05-22 10:25:29
433阅读
作者: gideon hwuang默认情况下，硬件加速合成在目前的Flash Player的10版本当中是关闭的，这样做是正确的。您应该只需要使用GPU的撰写如果您的应用程序真正从中受益。 如果你想在新的测试版版本使这一新功能，到目前来说唯一的办法，，通过在您的HTML /javascript 嵌入程式码中修改一个属性。\。传统的参数定义Flash内容是"window", ， “opaque”和“
# Python中的CPU和GPU计算
在现代计算机科学中，CPU（中央处理单元）和GPU（图形处理单元）都是重要的计算组件。尽管这两者都能执行代码，但它们在处理任务的方式上存在显著的差异。本文将介绍这两种处理器的基本概念，比较它们的优缺点，并提供一些Python代码示例，帮助读者更好地理解如何在Python中利用CPU和GPU进行计算。
## CPU与GPU的基本概念
**CPU**是计算
1 简介 2006年，NVIDIA公司发布了CUDA，CUDA是建立在NVIDIA的GPU上的一个通用并行计算平台和编程模型，基于CUDA编程可以利用GPU的并行计算引擎来更加高效地解决比较复杂的计算难题。CUDA是NVIDIA公司所开发的GPU编程模型，它提供了GPU编程的简易接口，基于CUDA编程可以构建基于GPU计算的应用程序。CUDA提供了对其它编程语言的支持，如C/C++，Py
转载
2024-03-22 14:14:28
228阅读
主板、cpu、显卡可以说是电脑种最重要的硬件了，现在很多用户都喜欢自己搭配组装电脑，不仅可以根据自己的需要调整各种硬件搭配，装好后还很有成就感。那么主板、cpu、显卡这些硬件怎么搭配合理呢？ 在搭配兼容性上面，显卡与cpu、主板没有什么限制，随意搭配都可以。cpu搭配主板分平台，如AMD的cpu需要搭配一个AMD平台与针数都相同的主板，如果cpu支持超频，建议选择一个可超频的主板充分发
摘要随着大数据技术和人工智能技术的发展，越来越多的业务场景，如金融风控、在线广告、商品推荐、智能城市等，采用大量的机器学习技术来提升服务质量和智能决策水平。针对具体的任务，训练得到模型后，需要将其封装、部署上线，提供在线推理服务，解决实际业务问题。本文提出一种分布式机器学习模型在线推理系统的完整技术方案，该系统主要采用CPU/GPU 计算节点来提供推理任务的基础算力，通过Docker容器技术封装、
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
299阅读
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
转载
2024-04-24 20:03:29
371阅读
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
转载
2024-05-06 15:16:18
156阅读
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
转载
2023-10-02 23:04:07
13阅读
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
转载
2024-05-26 16:22:44
74阅读
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
转载
2024-03-19 17:59:06
115阅读
时隔近一年的时间，又开始继续小白探索......目录 （1）为什么我们要搞清楚这几个东西？ （2） 阿尔法狗是一个什么神奇的东西? （3）首先简单的介绍一下CPU和GPU的概念：（3.1）什么是 CPU？（3.1.1）CPU的基本结构以及工作原理（3.2）什么
