部分数值由于厂家不同，略有出入 Nvidia Tesla T4Nvidia RTX 3090Ti该参数的作用架构 Turing架构Ampere架构VERSUS网评分52分94分综合评分 Tensor核心数320个Tensor Core656个Tensor Core张量核支持混合精度计算，动态调整计算以加快吞吐量，同时保持精度。CUDA数量256010725CUDA运算速度只和核心频率
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2023-07-12 14:09:20
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mxnet的设备管理MXNet 使用 context 来指定用来存储和计算的设备，例如可以是 CPU 或者 GPU。默认情况下，MXNet 会将数据创建在主内存，然后利用 CPU 来计算。在 MXNet 中，CPU 和 GPU 可分别由 cpu() 和 gpu() 来表示。需要注意的是，mx.cpu()（或者在括号里填任意整数）表示所有的物理 CPU 和内存。这意味着计算上会尽量使用所有的 CPU
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2024-03-27 06:36:33
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高性能计算 数据库技术的成熟，数据挖掘应用，生物基因技术的发展，历史数据的几何级膨胀等要求高性能计算 (High Performance Computing ， HPC) 。虽然通过创建分布式系统可以解决部分大型计算的问题，但是分布式系统有通信开销大，故障率高；数据的存取结构复杂，开销大；数据的安全性和保密性较难控制等弱点。随着计算机处理
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2023-10-26 22:22:09
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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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显卡和CPU的关系有点像“主仆”，简单地说这时的显卡就是画笔，根据各种有CPU发出的指令和数据进行着色，材质的填充、渲染、输出等。 较早的娱乐用的3D显卡又称“3D加速卡”，由于大部分坐标处理的工作及光影特效需要由CPU亲自处理，占用了CPU太多的运算时间，从而造成整体画面不能非常流畅地表现出来。 例如，渲染一个复杂的三维场景，需要在一秒内处理几千万个三角形顶点和光栅化几十亿的
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2024-02-20 22:24:07
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在过去的几十年里，量化理论计算一直是化学研究的关键工具。密度泛函理论（DFT）、分子力学（MM）、耦合簇（CC）等方法在预测分子结构、能量、光谱性质等方面具有重要意义。然而，这些计算通常需要大量的计算资源和时间。传统的CPU（中央处理单元）在处理这些计算时速度较慢，限制了研究人员的计算能力。近年来，随着GPU（图形处理单元）的迅速发展，这一局面发生了变化。GPU拥有大量的并行处理单元，适合处理大规
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2024-06-12 07:37:58
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上期我们讲了现代计算机体系结构通过处理器（CPU/GPU）和内存的交互来执行计算程序，处理输入数据，并输出结果。实际上，由于CPU是高速器件，而内存访问速度往往受限（如图所示，CPU和内存的性能差距从上个世纪80年代开始，不断拉大），为解决速度匹配的问题，在CPU和内存之间设置了高速缓冲存储器Cache。而且Cache往往分几个层级，与内存以及其它外部存储器共同构成计算机系统的存储器层次结构(Me
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2024-08-11 13:04:24
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数据并行处理：‘计算机命令编码器’相关连接：1.GPU：并行计算利器2.Metal：对 iOS 中 GPU 编程的高度优化的框架3.聊聊GPU通用计算4.OpenGL实现通用GPU计算概述译文：一、数据并行处理的计算的步奏MTLComputeCommandEncoder对象去编译‘数据并行处理状态和命令’，并提交设备上执行。 要执行‘数据并行处理的计算’，按照以下步奏： MTLDevice的方
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2024-05-27 15:48:45
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CPU执行指令的方式就是一个接着另一个地执行。CPU中有许多能够加速串行计算的技术。高速缓存、无次序执行、超标量技术、分支预测……均为抽取指令的技术或一系列指令的串行级并行机制。CPU对片上高速缓存的设计与容量的依赖也非常大。如果程序大小与CPU高速缓存容量不匹配，那么该程序在CPU上的运行速度将会很慢。CPU的主要运作原理，不论其外观，都是执行储存于被称为程序里的一系列指令。在此讨论的是遵循普遍
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2024-06-18 12:17:05
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using the GPU 想要看GPU的介绍性的讨论和对密集并行计算的使用，查阅：GPGPU. theano设计的一个目标就是在一个抽象层面上进行特定的计算，所以内部的函数编译器需要灵活的处理这些计算，其中一个灵活性体现在可以在显卡上进行计算。 当前有两种方式来使用gpu，一种只支持NVIDIA cards (C
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2024-02-06 21:26:47
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# 如何实现Java GPU计算
作为一名经验丰富的开发者，我将为你详细介绍如何在Java中进行GPU计算。首先，让我们来看整个实现的流程。
```mermaid
erDiagram
GPU --|> Java
```
## 实现步骤
以下是实现Java GPU计算的具体步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入相应的Java GPU库 |
原创
2024-04-01 03:54:59
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# Python GPU 计算
## 引言
在计算机科学和人工智能领域，越来越多的计算任务需要处理大量的数据和复杂的计算。传统的中央处理器（CPU）在处理这些任务时可能会遇到性能瓶颈。为了提高计算性能，图形处理器（GPU）逐渐成为一种重要的计算资源。
GPU最初是为了处理图形渲染而设计的，但由于其高度并行的架构和强大的浮点运算能力，使得它也适合用于其他计算任务，例如科学计算、机器学习和深度学习
原创
2023-12-19 07:03:37
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CUDA存储器模型：CUDA限定符： 思想即是将内存数据拷贝到显存，在显存上执行并行运算，将结果数据从显存拷贝回内存。CUDA内有thrust库，类似于C++ stl库。===========以下是原文=========挖坑待填。 以上是本机CUDA参数。 需要了解的概念：线程束(wrap)，共享内存，常量内存，纹理内存(?，图形学相关，略)，流，原子操作
问题解答传统卷积运算是将卷积核以滑动窗口的方式在输入图上滑动，当前窗口内对应元素相乘然后求和得到结果，一个窗口一个结果。相乘然后求和恰好也是向量内积的计算方式，所以可以将每个窗口内的元素拉成向量，通过向量内积进行运算，多个窗口的向量放在一起就成了矩阵，每个卷积核也拉成向量，多个卷积核的向量排在一起也成了矩阵，于是，卷积运算转化成了矩阵乘法运算。下图很好地演示了矩阵乘法的运算过程： 将卷积
GPU软件抽象与硬件映射的理解1 从程序到软件抽象： 组成关系：GPU上运行函数kernel对应一个Grid，每个Grid内有多个Block，每个Block由多个Thread组成。运行方式：Block中的Thread是并行执行的
Grid中的Block是独立执行的，多个Block可以采用任何顺序执行操作，即并行，随机或顺序执行。这种方式扩展了我们（程序猿）的操作空间。2 从软件抽象到硬件结构2.1
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2024-10-31 15:28:15
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★了解Qt和C++的关系 ★掌握Qt的信号/槽机制的原理和使用方法 ★了解Qt的元对象系统 ★掌握Qt的架构 ★理解Qt的事件模型，掌握其使用的时机信号与槽、元对象系统、事件模型是Qt机制的核心，如果您想要掌握Qt编程，就需要对它们有比较深入的了解。本章重点介绍了信号与槽的基本概念和用法、元对象系统、Qt的事件模型，以及它们在实际使用过程中应注意的一些问题。Qt对标准C++的扩展 标准C
一、什么是Javascript实现GPU加速？CPU与GPU设计目标不同，导致它们之间内部结构差异很大。CPU需要应对通用场景，内部结构非常复杂。而GPU往往面向数据类型统一，且相互无依赖的计算。所以，我们在Web上实现3D场景时，通常使用WebGL利用GPU运算（大量顶点）。但是，如果只是通用的计算场景呢？比如处理图片中大量像素信息，我们有办法使用GPU资源吗？这正是本文要讲的，GPU通用计算，
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2024-05-22 17:03:57
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在《近距离看GPU计算》系列第一篇里我们介绍了GPU的一些基础知识及其如何从图形加速设备演化到通用计算平台。本文我们会具体从处理单元设计和存储层次结构两个方面探讨GPU不同于CPU的特点，再次确认我们反复申明的GPU更重视整体的Throughput而CPU更在乎具体任务的Latency。CPU和GPU从一开始就是为不同的目标而设计，CPU虽然也可以同时执行多个线程，但其旨在高效地处理串行指令，通过
目录前言1. 计算设备2. `Tensor`的GPU计算3. 模型的GPU计算总结 前言之前我们一直在使用CPU计算。对复杂的神经网络和大规模的数据来说，使用CPU来计算可能不够高效。本文我们将介绍如何使用单块NVIDIA GPU来计算。所以需要确保已经安装好了PyTorch GPU版本。准备工作都完成后，下面就可以通过nvidia-smi命令来查看显卡信息了。!nvidia-smi # 对L
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2023-12-22 21:14:52
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pycharm的解释器配置：train.py的参数设置其中weights cfg data hyp是需要设置的，batch-size过大可能会报错显卡显存不足，workers可以参考weights权重文件就用上面的链接下载即可，上传到服务器上。我只使用了yolo7.pt，有兴趣可以试试别的权重文件，不过可能会用到train_aux.py。cfg和hyp yolov7模型文件使
