GPU是显示卡的“心脏”，也就相当于CPU在电脑中的作用，它决定了该显卡的档次和大部分性能，同时也是2D显示卡和3D显示卡的区别依据。2D显示芯片在处理3D图像和特效时主要依赖CPU的处理能力，称为“软加速”。3D显示芯片是将三维图像和特效处理功能集中在显示芯片内，也即所谓的“硬件加速”功能。显示芯片通常是显示卡上最大的芯片（也是引脚最多的）。GPU使显卡减少了对CPU的依赖，并进行部分原本CP
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2024-01-05 14:59:58
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主要在R下和Python下使用GPU加速计算，使用成熟的工具来提高自己的工作效率，现在对其中一些方法做一下简单总结。R的GPU加速计算包gputools 1）gputools，R下的GPU加速计算的函数包，包含常见的运算操作。 https://cran.r-project.org/web/packages/gputools/ 2）iFes，Incremental Feature
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2023-10-06 16:26:25
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相信很多小伙伴在跑深度学习神经网络的时候用cpu跑又慢又占内存，本文将介绍如何将自己电脑增加gpu跑模型的路线，方便加速计算。废话不多说，下面咱们直接开始：一、python配置建议下载的python版本为3.5到3.10之间，因为大多数用于gpu加速计算的torch都在这个版本区间。一般常用的是python3.6或者3.8。下面我们就以python3.8为基础环境进行配置，其他版本下面操作类似。如
概念 CUDA —— 由NVIDIA推出的通用并行计算架构 —— 该架构使GPU能够解决复杂的计算问题 —— 包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎&n
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2023-07-23 21:44:21
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GPU加速计算 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 可针对 AI、数据分析和高性能计算 (HPC)，在各种规模上实现出色的加速，应对极其严峻的计算挑战。作为 NVIDIA 数据中心平台的引擎，A100 可以高效扩展，系统中可以集成数千个 A100 GPU，也可以利用 NVIDIA
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2020-06-10 15:42:00
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最近学习到了一些关于调度算法加速因子证明的知识。在“Multiprocessor Scheduling for Real-Time Systems" 一书中，Section 11.3给出了FBB-FDD算法加速因子的证明，下面就对整个过程做一个梳理。 FBB-FFD算法是采用了DM+First-Fit的策略: 1.首先对任务集τ中的所有任务按照其d(relative deadline)做一个non
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2024-08-11 16:10:10
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Numba是一个针对Python的开源JIT编译器，由Anaconda公司主导开发，可以对Python原生代码进行CPU和GPU加速。Numba对NumPy数组和函数非常友好。 使用Numba非常方便，只需要在
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2023-07-10 17:17:14
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U-n-i-t-y 提供了 [Compute Shader][link1] 来使得我们可以将大量的复杂重复的计算交给并行的 GPU 来处理，正是由于并行原因，这样就可以大大加快计算的速度，相比在 CPU 的线程中有着巨大的优势。类似 OpenglES 3.0 的 [Transform Feedback][link2] 和 Metal 的 [Data-Parallel Compute Pr
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2023-10-08 10:59:43
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2021年6月,FACEGOOD获邀加入由全球GPU(图形处理器)巨头、人工智能计算的行业领袖——NVIDIA(英伟达)发起的“英伟达初创加速计划NVIDIA Inception”。NVIDIA(英伟达)在1999年发明的GPU激发了PC游戏市场的增长,重新定义了现代计算机显卡,并且对并行计算进行了革新。最近,通过将GPU作为可以感知和理解世界的计算机、机器人乃至自动驾驶汽车的大脑,GPU深度学习
Simulink对于工科生来说，必不可少，它的应用大大缩减了我们的产品开发成本与开发周期，但是随着其不断地更新换代，对于算法的精确度越来越高，现实中我们对系统的要求也越来越高，难免会遇到仿真速度变慢，无法满足我们现实需要的情况。下面我们结合MathWorks Support Team列举的可能导致仿真运行速度很慢的几种原因，进行一些总结与探讨：1. 模型中有一个 MATLAB 函数块 ：如下图所示
LabVIEW 程序的内存优化 一. VI 在内存中的结构 打开一个VI的属性面板（VI Properties），其中的“内存使用”（Memory Usage）是用来查看这个VI内存占用情况的。它显示了一个VI内存占用所包含的四个主要部分：前面板、框图、代码和数据，以及这四个部分的总和。但在打开一个VI时，这四段内容并不是同时都会被LabVI
在matlab中使用GPU加速，来加速矩阵运算。首先如前面所说，并不是所有GPU都能在maltab中进行加速的，貌似只有NVDIA的显卡可以吧。硬件：GeForce GTX 980软件：Matlab 2015a （Matlab 2012以后的版本才带有GPU加速的工具箱）下面开始介绍怎么玩GPU加速第一步：在matlab命令窗口，运行gpuDevice，查看自己的显卡是否具备GPU加速
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2023-07-12 14:08:05
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GPU加速Diffuse Cube Map计算
Diffuse Cube Map
对于顶点x，我们知道由x反射向ω方向的光亮度
Lo(ω)=∫brdf*Li(ω1)*vis(ω1)*max(0,dot(dω1,N))*dω1
这里brdf是x点的双向反射分布函数,Li(ω1)是由ω1方向照射到x的光亮度，vis(ω1)是x点朝ω1方向的
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2024-05-15 07:45:50
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什么是 GPU 加速的计算? GPU 加速计算是指同时采用图形处理单元 (GPU) 和 CPU，以加快科学、分析、设计、消费者和企业应用程序的速度。GPU 加速器于 2007 年由 NVIDIA 率先推出，现已在世界各地为政府实验室、大学、公司以及中小型企业的高能效数据中心提供支持。GPU 能够为从汽车、手机和平板电脑到无人机和机器人等平台的应用程序加快速度。 如何部署 GPU 加速应用 理解
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2023-07-31 23:44:02
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1.名词解释 GPU：GraphicProcessing Unit （图形处理器） OpenGL：OpenGraphic Library 定义了一个跨编程语言、跨平台的编程接口的规格，不同厂商会有不同的实现方法，它主要用于三维图象（二维的亦可）绘制。 SurfaceFlinger：Android中负责
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2023-10-30 22:19:05
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0.深入理解GPU训练加速原理我们都知道用GPU可以加速神经神经网络训练（相较于CPU））GPU是如何加速的呢？我打算从两个方面来解答：单个GPU较于CPU加速：在训练网络中，其实大量的运算资源都消耗在了数值计算上面，大部分网络训练的过程都是1.计算loss，2.根据loss求梯度，3.再根据梯度更新参数（梯度下降原理）。无论在GPU还是CPU中，都是不断重复123步。但是由于CPU是通用计算单元
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2023-08-16 17:27:14
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1、什么是GPU加速计算 GPU，又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，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）上图像运算工作的微处理器，与CPU类似，只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的，这些计算是图形渲染所必需的。随着人工智能的发展，如今的GPU已经不再局限于3D图形处理了。GPU 加速计算是指同时利用图形处理器 (GPU) 和 CPU
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2023-11-22 19:08:15
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我和滴滴云有一些合作，没有GPU的朋友可以前往滴滴云上购买GPU/vGPU/机器学习产品，记得输入AI大师码：1936，可享受9折优惠。GPU产品分时计费，比自己购买硬件更划算，请前往滴滴云官网
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金融建模、自动驾驶、智能机器人、新材料发现、脑神经科学、医学影像分析...人工智能时代的科学研究极度依赖计算力的支持。
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2024-01-24 23:32:29
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光线投射法使用three.js自带的光线投射器(Raycaster)选取物体非常简单，代码如下所示：var raycaster = new THREE.Raycaster();
var mouse = new THREE.Vector2();
function onMouseMove(event) {
// 计算鼠标所在位置的设备坐标
// 三个坐标分量都是-1到1
mo
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2024-06-07 19:56:45
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# Python GPU 加速：提升深度学习性能的利器
随着深度学习技术的发展，GPU（图形处理单元）在计算密集型任务中的重要性愈加凸显。相比于传统的 CPU，GPU 在处理并行计算任务时表现出色，尤其是在图像处理、自然语言处理等领域。本文将探讨如何在 Python 中利用 GPU 加速，包括基本概念、代码示例以及相关的类图表示。
## 什么是 GPU 加速
GPU 加速是利用 GPU 的并
