CPU与GPU的计算模块差别
以上为CPU架构与GPU架构的主要区别： 图一可见：CPU在ALU的计算一个步骤之外还有许多额外的开销。 图二展示了CPU，AVX(高级矢量扩展指令集)，以及GPU的计算模块。可以看出GPU在ALU的数量上具有相当大的优势，因此在计算密集度高的场景上有可以有相对高的计算能力。 以上为完整的GPU结构。 图三中的每一个绿色小块都是一个SM，而每个SM的详细结构如图四。C
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2023-08-15 14:23:00
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大多数用户知道如何检查其CPU的状态，查看多少系统内存可用或找出多少磁盘空间可用。相反，从历史上看，保持GPU的运行状况和状态更加困难。如果您不知道在哪里看，甚至可能很难确定系统中GPU的类型和功能。值得庆幸的是，NVIDIA最新的硬件和软件工具在这方面取得了不错的改进。该工具是NVIDIA的系统管理界面（nvidia-smi）。根据卡的生成方式，可以收集各种级别的信息。此外，可以启用和禁用GPU
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2024-08-26 21:17:01
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一、什么是低电压处理器超低电压处理器，英文全称『Ultra Low Voltage』又称为ULV处理器，其结尾命名通常带有U结尾，比如i5-4200U。现在的低电压处理器主要有T系列，U系列，Y系列。U系列通常是笔记本低电压处理器，兼顾性能与低功耗兼，标准电压则为M结尾；T系列则是台式桌面电脑低功耗处理器；而Y系列是Intel功耗最低的一个系列，如微软Surface Pro 3平板、Acer P3
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2024-09-25 13:19:31
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复杂系统的架构设计不是一蹴而就的，合适的才是正确的。希望本文能够对您在进行复杂系统设计时有一定的参考意义。
作者：京东科技 皮亮1. 什么是复杂系统我们经常提到复杂系统，那么到底什么是复杂系统。我们看下维基的定义：复杂系统（英语：complex system），又称复合系统，是指由许多可能相互作用的组成成分所组成的系统。强调了两点：由点组成点之
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2023-07-30 21:05:37
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架构一词是舶来品，是Architecture的中文翻译，
其英文的本意是来源于建筑行业的建筑艺术、建筑（风格）和结构，引入到软件领域里面来以后，并没有一个统一的定义。有的人将架构定义为：功能+设计+构造手段，我们可以通俗的理解为：总体设计和总体结构。
买过房子的人都知道5层以下的楼房一般是砖混结构，而高层和小高层的楼房都是框架结构，楼层越高对结构要求越高。软件也是一样，系统越庞大，生命周期越
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2023-08-12 20:23:08
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概述
REST是英文Representational State Transfer的缩写，中文翻译：表述性状态转移。
他是由Roy Thomas Fielding博士在他的论文 《Architectural Styles and the Design of Network-based Software Archit
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2023-08-09 23:23:05
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SOA是英文Service-Oriented Architecture，即面向服务架构的缩写。这个词汇最近一两年频频出现在各种技术期刊上。但是一直以来对于 SOA到底是什么没有明确的回答；SOA有什么特点？适合用于解决哪些问题？与其他的技术有什么区别与联系？Web Service和SOA又是什么关系 ？SOA的出现对于软件架构设计有什么影响？本
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2023-08-10 00:07:54
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Abstract Data Type，ADT，抽象数据类型Active Reviews For Intermediate Design，中间设计的积极评审，ARIDactivity diagram，活动图aggregation，聚合Application Programming Interface，API，应用编程接口。Artificial Intelligence，AI，人工智能assemble
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2023-07-13 20:39:53
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Jason Bloomberg最近在博客中问道：“为什么没有人做企业架构（Enterprise Architecture）呢？”他说：
解决方案架构师应该在实施解决方案之前完成解决方案的架构设计。Java架构师和.NET架构师做得事情应该先于编程人员。你不 能先实施架构再设计架构，只能先设计再实施……可是，企业架构（Enterprise Architecture）却往往从现有企业开始……当今企
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2023-07-12 18:44:58
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图形处理器（GPU）简史 GPU发展简史GPU英文全称Graphic Processing Unit，中文翻译为“图形处理器”，在现代计算机系统中的作用变得越来越重要。 20世纪六、七十年代，受硬件条件的限制，图形显示器只是计算机输出的一种工具。限于硬件发展水平，人们只是纯粹从软件实现的角度来考虑图形用户界面的规范问题。此时还没有GPU的概念。 GPU概念在20世纪70年代末和80年
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2024-05-15 04:03:02
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最近研究GPU架构，关于GPU的基本原理（顶点->纹理->像素->光栅 这个pipeline）可以参考我之前阅读的一些文章，相信读了他们，会对什么是GPU，GPU的工作原理等之类的问题有了一定的感性认识，具体如下：
1 GPU大百科全书系列
http://vga.zol.com.cn/251/2511984.html
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2023-10-06 23:08:57
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术语英文解释中文解释架构architecture：Architecture is the art of planning, designing, and constructing buildings. 架构名词起源于建筑，没有明确标准的定义描述，不同人基于经验对它理解也多少会有差异。实 际上架构就是指人们根据自己对世界的认识，为解决某个问题，主动地、有目的地去识别
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2024-01-11 23:09:40
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冯诺依曼体系结构与图灵机冯诺依曼体系结构冯·诺伊曼结构（英语：Von Neumann architecture），也称冯·诺伊曼模型（Von Neumann model）或普林斯顿结构（Princeton architecture），是一种将程序指令存储器和数据存储器合并在一起的计算机设计概念结构。本词描述的是一种实现通用图灵机的计算设备，以及一种相对于并行计算的序列式结构参考模型（referen
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2019-05-05 12:51:00
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文章目录计算机组成原理知识地图给松鼠症患者的学习资料入门书籍深入学习书籍课外阅读总结延伸 了解了现代计算机的基本硬件组成和背后最基本的冯·诺依曼体系结构，我们就可以正式进入计算机组成原理的学习了。在学习一个一个零散的知识点之前，我整理了一份学习地图，好让你对将要学习的内容有一个总纲层面的了解。从这张图可以看出来，整个计算机组成原理，就是围绕着计算机是如何组织运作展开的。计算机组成原理知识地图计算
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2024-01-22 20:59:03
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GPU 编程可以称为异构编程，最近由于机器学习的火热，很多模型越来越依赖于GPU来进行加速运算，所以异构计算的位置越来越重要；异构编程，主要是指CPU+GPU或者CPU+其他设备（FPGA等）协同计算。当前的计算模型中，CPU主要用来进行通用计算，其更多的是注重控制，我们可以通过GPU和FPGA等做专用的计算。CPU负责逻辑性强的事物处理和串行计算，GPU则专注于执行高度线程化的并行处理任务（大规
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2023-07-07 22:57:20
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CPU和GPU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，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）： id="iframe_0.
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2023-11-28 13:28:23
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1、GPU的起源GPU缩写为Graphics Processing Unit的，一般称为视觉处理单元。GPU被广泛用于嵌入式系统、移动电话、个人电脑、工作站和电子游戏解决方案当中。现代的GPU对图像和图形处理是十分高效率的，这是因为GPU被设计为很高的并行架构这样使得比通用处理器CPU在大的数据块并行处理算法上更具有优势。1985年 8月20日 ATi公司成立，同年10月ATi使用ASIC技术开发
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2023-10-01 15:26:17
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一篇文章理解CUDA架构、编程与进阶使用一、CUDA架构二、CUDA编程基础1.矩阵加法2.矩阵乘法三、CUDA进阶 I——利用共享内存加速访存1.CUDA内存读写速度比较2.申请共享内存四、CUDA进阶 II——利用stream加速大批量文件IO读写耗时1. 认识CUDA stream2. CUDA stream API介绍五、CUDA进阶 III——调用cuBLAS库API进行矩阵计算 本文
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2023-10-07 18:04:39
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目前市场上的NVIDIA显卡都是基于Tesla架构的，分为G80、G92、GT200三个系列。Tesla体系架构是一块具有可扩展处器数量的处理器阵列。每个GT200 GPU包含240个流处理器（streaming processor,SP），每8个流处理器又组成了一个流多处理器(streaming multiprocessor,SM)，因此共有30个流多处理器。GPU在工作时，工作负载由PCI-E
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2023-07-13 20:43:19
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CPU和GPU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，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）：GPU采用了数量众多的计算单元和超长
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2023-07-19 17:26:33
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