backgroundgpu由于历史原因，是为了视频游戏而产生的（至今其主要驱动力还是不断增长的视频游戏市场），在三维游戏中常常出现的一类操作是对海量数据进行相同的操作，如：对每一个顶点进行同样的坐标变换，对每一个顶点按照同样的光照模型计算颜色值。 gpu的众核架构非常适合把同样的指令流并行发送到众核上，采用不同的输入数据执行。在 2003-2004年左右，图形学之外的领域专家开始注意到gpu与
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2024-03-31 09:09:02
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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。1、GPU的起源1985年 8月20日 ATi公司成立，同年10月ATi使用ASIC技术开发
原创
2021-05-11 11:12:28
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介绍写在前面准备工作安装NVIDIA官方驱动安装CUDA安装cuDNN安装tensorflow-gpu 介绍搞深度学习使用GPU，将会大大加快训练速度CUDA(Compute Unified Device Architecture)：是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA是一种由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。 它包含了CUDA指令集架构（IS
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2024-04-15 18:18:36
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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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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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一、CPU与GPU对比CPU是一个有多种功能的优秀领导者。它的优点在于调度、管理、协调能力强，计算能力则位于其次。而GPU相当于一个接受CPU调度的“拥有大量计算能力”的员工。下图是处理器内部结构图：DRAM即动态随机存取存储器，是常见的系统内存。Cache存储器：电脑中作高速缓冲存储器，是位于CPU和主存储器DRAM之间，规模较小，但速度很高的存储器。算术逻辑单元ALU是能实现多组算术运算和逻辑
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2023-11-02 13:43:56
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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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GPU架构及CUDA基础理解cuda core，sm，sp显存显存（Global Memory）：显存是在GPU板卡上的DRAM，类似于CPU的内存，就是那堆DDR啊，GDDR5啊之类的。特点是容量大（可达16GB），速度慢，CPU和GPU都可以访问。计算单元计算单元（Streaming Multiprocessor）：执行计算的。每一个SM都有自己的控制单元（Control Unit），寄存器（
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2023-08-24 22:07:21
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内容包括：
1.OpenCLspec和多核硬件的对应关系
AMD GPU架构
Nvdia GPU架构
Cell Broadband Engine
2.一些关于OpenCL的特殊主题
OpenCL编译系统
Installable client driver
首先我们可能有疑问，既然OpenCL具有平台无关性，我们为什么还
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精选
2012-09-07 22:13:44
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参考资料：NVIDIA CUDA Programming Guide, NVIDIA. (https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/)国科大《并行与分布式计算》课程、NVIDIA 在线实验平台
文章目录GPU & CUDAG80 Graphics ModeG80 CUDA ModeCUDA Programming Mode
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2023-10-02 18:52:31
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FLOPS - FLoating-point OPerations per SecondGFLOPS - One bilion ()FLOPS 十亿TFLOPS - 1,000GFLOPS 一万亿 T->P->
基本概念：GPU: Graphic Processing Unit;图形处理单元；GPGPU: General Purpose computations on GPU；通用计算图形处理单元；CPU与GPU的相同点：（1）都是计算机体系结构中的重要组成部分；（2）都是超大规模集成电路元件；（3）都能够完成浮点运能功能；
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2023-09-19 00:23:21
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本文介绍了如何配置的XenServer 5.6与XenDesktop 4 HDX 3D Pro的图形使主机工作站多路显卡可以通过同等数量的并发高端专业显卡的用户（每颗GPU一个用户）的共享，从而降低了成本每个用户。多GPU是直通的XenServer 5.6，在这个时候不适合生产部署的一个技术预览功能。此文介绍了如何配置XEN 5.6 ，不打算生产部署在这个时候。HDX 3D Pro的显卡，的Xen
原创
2014-03-14 09:20:24
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Scale Up（纵向扩展）Scale Up（纵向扩展）
最近修了一台联想G510笔记本，故障现象是屏幕出现亮线、花屏，简单检查后确定是屏幕排线由于长时间使用而出了问题，拆机更换排线后故障排除。由于这台笔记本不是很热门的机型，在网上也找不到详细的拆机指南，我在拆的时候很是费了一番功夫。下面简要总结一下拆机的过程，万一以后遇到同样的机型，也可以参考一下。1、拆A面和B面联想G510的屏幕还是很好拆的，A面和B面用卡扣和双面胶连接在一起，用力撬开就行。注意下
现在很多的3D游戏都是用一些简单纹理格式，DXT或者BC系列来压缩纹理，减少纹理贴图的内存占用。这次我们主要探究的是GPU支持的BC1-7的纹理压缩格式。1为什么要进行纹理压缩虽然目前市场上的硬件功能已经取得了巨大的进步，但是，贴图采样在一个shader中变得越来越昂贵。而且，我们的审美期望也随着硬件的改进而增长，一直在寻求更多具有更高分辨率的纹理，以增加视觉细节并减少重复。随着有些着色模型变得越
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2024-08-20 18:44:40
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