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
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2024-05-22 17:32:16
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2024-05-02 06:48:30
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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
引言 随着大数据时代的到来，地理空间数据的处理和分析往往面临数据密集和计算密集的挑战。极大的数据量与的极高的计算复杂度使得部分地理空间计算算法的可扩展性低、可应用性低。地理空间领域中广泛使用的栅格数据(如遥感影像、街景图像、土地覆盖与土地利用数据、数字高程模型等)大都是由规则排列的网格组成，每个网格的处理与分析具有一定的独立性，因此栅格计算算法可并行性往往较高。使用并行计算工具解决栅格计算的性
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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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
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2024-05-06 15:16:18
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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
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2024-04-24 20:03:29
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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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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
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2024-07-01 19:43:09
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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
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2024-02-27 06:56:29
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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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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
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2024-05-26 16:22:44
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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
融合架构的目标降低超负荷工作的数据中心的压力，但是如果没有合适的系统来补充现有的IT投资，这一切都是浪费。本文涵盖准备对进行数据中心进行融合或超融合改造需要了解的基本原理。融合是将数据中心多层结构(通常是计算，网络和存储)预先打包或整合为一个系统。 融合架构的目标是简化IT结构，提升效率，从而减轻数据中心过载以及人手不足的压力。但采用融合与超融合系统的挑战之一就是在选对合适的时机。除找准时机外，企
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2024-03-25 21:54:25
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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
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2024-08-22 16:24:31
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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
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2024-08-13 09:47:52
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1. CPU - 中央处理器：全能指挥官角色定位：计算机系统的“大脑”和“控制中心”。它负责执行操作系统、应用程序的各种指令，管理整个
# 在PyTorch中使用GPU和CPU的指南
## 引言
随着深度学习的发展，利用GPU加速模型训练已经成为必然选择。然而，很多初学者在如何在PyTorch中切换GPU与CPU时常常感到困惑。本文将帮助你理解并实现如何在PyTorch中使用GPU和CPU，并提供详细的代码示例和注释。
## 流程概述
在本指南中，我们将按照以下流程进行：
| 步骤 | 描述
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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