GPU最初是为图形渲染而设计的，但是由于其卓越的并行计算能力，它们很快被引入深度学习中。深度学习的迅速发展离不开计算机图形处理单元（GPU）的支持，而GPU中的张量核心则被誉为深度学习的秘密武器。深度学习中的大规模矩阵和张量运算是计算密集型的，正是GPU的张量核心赋予了GPU这一计算工具在深度学习中的强大性能。张量核心简介张量核心是GPU（图形处理单元）中的特殊硬件单元，专门用于高效执行矩阵和张量
GPU 计算与 CPU 相比能够快多少？在本文中，我将使用 Python 和 PyTorch 线性变换函数对其进行测试。以下是测试机配置： CPU：英特尔 i7 6700k (4c/8t) GPU：RTX 3070 TI（6,144 个 CUDA 核心和 192 个 Tensor 核心） 内存：32G 操作系统：Windows 10。无论是cpu和显卡都是目前常见的配置，并不是顶配（等4090能够
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2024-03-30 09:35:53
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程序、线程、进程程序跑起来变成了进程，进程里面又有若干个线程 main（）函数就是主线程程序：program 静态的代码。进程：process 跑起来的代码（运行起来的程序）是动态的。线程：thread 一个进程里面有若干个线程，独立的代码执行路径一个进程里面至少有两个线程main（）——主线程gc（）——垃圾回收器线程 main线程结束gc线程也就结束了核心概念线程是独立的执行路径程序运行即使没
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2024-09-27 09:21:41
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CPU即中央处理器(Central Processing Unit)GPU即图形处理器(Graphics Processing Unit)TPU即谷歌的张量处理器(Tensor Processing Unit)NPU即神经网络处理器(Neural network Processing Unit)概括三者区别：CPU虽然有多核，但一般也就几个，每个核都有足够大的缓存和足够多的数字和逻辑运
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2024-03-18 09:35:31
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一、什么是GPU?首先需要解释CPU和GPU这两个缩写分别代表什么。CPU即中央处理器，GPU即图形处理器。其次，要解释两者的区别，要先明白两者的相同之处：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。一句话，两者都为了完成计算任务而设计。两者的区别在于存在于片内的缓存体系和数字逻辑运算单元的结构差异：CPU虽然有多核，但总数没有超过两位数，每个核都有足够大的缓存和足够多的数字
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2024-03-15 10:17:13
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首先需要解释CPU和GPU这两个缩写分别代表什么。CPU即中央处理器，GPU即图形处理器。其次，要解释两者的区别，要先明白两者的相同之处：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。一句话，两者都为了完成计算任务而设计。两者的区别在于存在于片内的缓存体系和数字逻辑运算单元的结构差异：CPU虽然有多核，但总数没有超过两位数，每个核都有足够大的缓存和足够多的数字和逻辑运算单元，并
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2024-03-01 10:56:03
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存储器中对数据的存储是以字节（Byte）为基本单位的，当CPU处理的位数和数据类型的宽度不一致或者处理的位数大于一个字节的时候，需要考虑处理数据的存顺序。举例来说：1）32位的处理器，存储8位的char型数据；2）32位的处理器，存储32位的int型数据；而大小端只是表示存储数据的两种顺序方式，默认内存的读写方式是从低位到高位，处理数据是低位在地址低位，还是高位在地址低位，分为小端和大端两种模式。
问题背景介绍CPU：运算核心较少，在大规模并行计算能力上极受限制，擅长流程控制和逻辑处理GPU：运算核心较多，适合数据并行的计算密集型任务异构计算：CPU处理复杂的逻辑运算和流程控制，当需要处理大量类型统一的数据时，再调用GPU进行并行计算OpenCL和CUDA的区别&下载OpenCL(Open Computing Langugae,开放运算语言)是第一个面向异构系统(此系统中可由CPU，
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2024-03-20 13:23:27
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萌新、小白不管在那个复方都最容易被蒙骗和吃亏，在硬件行业更是如此，因为硬件保质能力远强于一般的产品，这里能做很多文章，之前我们也科普过CPU最容易被蒙骗的地方是分类和命名， 而今天而我们在针对萌新科普一下显卡(GPU)的知识，也是从小白最基础，也是最容易被骗的分类开始。很多人认为显卡的电脑中最重要的硬件，因此对显卡也最为关注，其实也确实如此，因为显卡的强弱提升是最容易被用户所感知的，显卡的性能给你
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2024-05-13 03:33:22
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时隔5年后，美国暂时夺回了世界超级计算机领域的头把交椅。美国当地时间6月8日，美国能源部下属橡树岭国家实验室宣布，他们研发出的超级计算机“顶点”（Summit），浮点运算速度峰值可达每秒20亿亿次，接近“神威·太湖之光”超级计算机的两倍。据悉，这台超级计算机由IBM公司负责制造，搭载了近28000块英伟达GPU，逾9000个IBM传统处理器的超级计算机。GPU即图像处理器。理解 GPU 和 CPU
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2024-04-18 10:31:18
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今天上了第一节计算机图形学课，记一些学习笔记，欢迎批评指正。一.CPU与GPU一般的CPU都是四核八线程的，对应图中的四个ALU，而GPU有多个算术逻辑单元，每一个单元理解为一个“线程”，众多的线程保证了GPU并行计算的优势，而CPU更适合于逻辑运算复杂的操作。CPU擅长逻辑控制，是串行计算，而GPU擅长高强度计算，是并行计算。GPU又分为集显和独显，集成显卡是集成在主板上，共用主存，而独立显卡的
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2024-03-22 14:44:31
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1.2 并行计算机的分类使用多种资源获取更高性能并不是最新的技术，这个技术最早开始于20世纪60年代。因此，定义一种描述并行计算机架构特征的方法是非常重要的。1966年，Michael Flynn引入了一种计算机体系结构分类方法：根据能够并发处理的数据量和同时执行的不同指令数目进行分类。根据这两个条件，计算机体系结构可以分为四类：单指令单数据（Single Instruction Si
很多新手在购买组装机时都会有一些疑惑，应该购买多大显存的显卡，主板要大板还是小板，CPU核心越多是不是越好，这些问题相信很多朋友都会有，那么新手在装机时要注意什么问题？看完下边的解析，希望对你们有所帮助。1：显卡（可以根据显卡天梯图来选择合适自己的型号）其实购买显卡的时候主要不是看显存，主要看显卡的型号，显卡的显存并不是越大越好，很多新手用户在选购显卡时都会觉得显卡显存越
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2024-03-15 09:43:20
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四核手机在前两个月被炒得火热，但是其实现在四核手机并没有实用性，只是手机厂商特意制造出来的鳌头，四核卖点逐渐淡化出手机厂商的宣传中。 不久前，四核处理器还是超级智能手机的终极配置，但现在，它似已风光不再。手机厂商已经将宣传的重点转向其他的领域了。 在科技行业，以硬件参数为卖点的产品终究无法逃离降价漩涡，超级智能手机如是，它所标
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2024-07-22 09:02:36
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一、CPU和GPU的区别CPU (Central Processing Unit) 即中央处理器GPU (Graphics Processing Unit) 即图形处理器GPGPU全称General Purpose GPU，即通用计算图形处理器。其中第一个“GP”通用目的（GeneralPurpose）而第二个“GP”则表示图形处理（GraphicProcess）CPU虽然有多核，但总数没有超过两
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2024-05-24 13:06:09
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本书介绍CPU和MATLAB的联合编程方法，包括首先介绍了不使用GPU实现MATLAB加速的方法；然后介绍了MATLAB和计算统一设备架(CUDA)配置通过分析进行zuiyou规划，以及利用c-mex进行CUDA编程；接着介绍了MATLAB与并行计算工具箱和运用CUDA加速函数库；zui后给出计算机图形实例和CUDA转换实例。本书还通过大量的实例、图示和代码，深入浅出地引导读者进入GPU的殿堂，易
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2024-04-28 18:57:11
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2021-08-30 13:32:23
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核方法 核方法 是一类把低维空间的非线性可分问题，转化为高维空间的线性可分问题的方法。核方法不仅仅用于SVM，还可以用于其他数据为非线性可分的算法。核方法的理论基础是Cover's theorem，指的是对于非线性可分的训练集，可以大概率通过将其非线性映射到一个高维空间来转化成线性可分的训练集。 S
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2020-05-31 13:41:00
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Intel GPU实现游戏与数据中心在Intel Architecture Day上，Intel谈到了面向游戏玩家的Xe-HPG架构Alchemist GPU以及面向数据中心的Xe-HPC架构GPU芯片Ponte Vecchio。后者被Intel形容为技术难度“堪比登月”的芯片，这也是第一次见到MCM（Multi-chip Module）/chiplet形态的GPU芯片。虽然以前Intel曾多次尝
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2024-08-16 18:39:44
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显卡一直是游戏玩家们关心的硬件大户，无论是自己装机还是购买笔记本电脑，显卡的型号和性能往往是最受关注的指标之一。显卡除了影响游戏性能，更主要的作用在于对图形的处理能力，哪怕不玩游戏，我们日常使用的操作系统，没有显卡也是无法正常工作的。显卡的重要性不言而喻，那么对于电脑硬件并不怎么了解的玩家而言，面对某些装机配置单可能就有疑惑了——为什么显卡的那一栏是空白的呢？这其实并不是这台电脑不需要显卡的意思，
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2024-10-09 13:36:46
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