在Web开发中，JavaScript的性能优化是一个至关重要的环节。随着前端技术的不断发展，现代Web应用越来越复杂，性能问题也日益凸显。优化JavaScript代码不仅可以提高应用的响应速度，还可以提升用户体验。本文将探讨JavaScript性能调优中常见的瓶颈及解决方法。一、JavaScript性能调优的重要性在Web应用中，JavaScript主要负责处理用户交互、数据操作和页面动态更新等任
6月17日，新一期全球超算500强榜单出炉，入选500强的所有超算浮点运算速度都突破每秒千万亿次，中国超算也在前四占有两席位置。普通计算机用指令运算速度衡量计算性能，而超算通常用浮点运算速度来衡量其性能。那么，什么是浮点运算速度，超算榜单为什么会选择浮点运算速度来进行比较？500强特别是前十的超算，科学家们都在想哪些办法让浮点运算速度越来越快？节能环保是对超算的另一衡量指标，超算要节能环保，最新的
文章目录声明介绍什么是GPU计算为什么要使用GPU计算CPU与GPU分工与协作GPU计算架构程序架构语言选取编译器GPU硬件架构综述一些名词线程周期CUDA程序执行流程流程CUDA程序CUDA程序层次结构CUDA 内置变量完整代码 介绍什么是GPU计算CPU基本架构GPU架构核心数远远超过CPU，将核心分成小组SM，一个SM有多个SP计算的时候数据存在显存中，也叫全局内存NVIDIA
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2023-08-22 21:58:03
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上一篇博客介绍了如何使用Theano+logistic regression来实现kaggle上的数字手写识别，文末提到了CPU计算实在太慢，因此在做完这个实验之后，博主查阅了Theano的文档，了解到Theano官方仅支持CUDA进行GPU运算，不支持OpenCL，也就是说Theano官方仅支持N卡。原因是，CUDA和OpenCL是两个GPU计算平台，CUDA仅支持N卡，OpenCL支持所有的显
斗胆假设看这篇文章的人知道GPU和MIC可以作为协处理器来使用，而且了解CUDA，OpenCL。 其实我写这篇文章就是写点担忧的，并且给出点想法。 现在我们经常听说的协处理器也就是GPU和MIC，个人认为之所以叫做协处理器，是因为它们与CPU是分开的，与CPU使用相互独立的存储器，协处理器一般不能操作CPU的内存，CPU可以通过一些API函数来操作协处理器的内存。要想使用协处理器的计算资源，必须
检查器允许您选择页面上的任何元素并检查其属性。 例如，当我们在Tuts +主页上选择徽标时，检查员将显示以下内容： 我们可以看到使用的标记以及分配给元素的各种类。 我们还可以看到填充，边框和其他样式。 在这种情况下，我们可以看到图像源，向下滚动可以看到更多。 出口 在此阶段，我们可以导出可见的任何资产。 图像文件虽然不是SVG格式，但可以随时获取。 甚至文本和其他样式也可以导出为J
接触COMSOL也有一年时间了，相信很多朋友都有这样的感触，那就是完全不知所措，无从下手。根据网上的一些经验，参考案例，看用户手册，折腾了几个月甚至大半年的时间，对于模型计算的各种错误一头雾水，完全不知所云，胡乱的瞎改，盲目的调试，在电脑前一坐就是一小天，茶饭不思，那叫一个折磨。甚至有几天下定决心要翻译用户手册，因为有关COMSOL的教程或者知识实在是少的可怜。不过，对于我个人研究方向的模型，经历
时代在变，信息技术也在变。在计算机系统中处于计算和控制核心地位的
处理器
，也在应用中出现了传统中央处理器以外的部件。在本文，我们会从
CPU
到GPU，乃至APU和MIC进行应用分析，并展望未来谁将主导未来计算应用市场。 在谈及计算机的时候，我们就不能不谈计算机的核心——中央处理器CPU。CPU在整个计算机系统里
Voronoi图是一种空间分割算法。其是对空间中的n个离散点而言的，它将平面分割为n个区域，每个区域包括一个点，此区域是到该点距离最近的点的集合。由于Voronoi图具有最邻近性，邻接性等众多性质和完善的理论体系，其被广泛的应用在地理学、气象学、结晶学、航天、机器人等领域。本文引用地址：http://www.eepw.com.cn/article/201808/385935.htmVoronoi图
综合CPU 和 GPU 的运算时间区别加速计算
神经网络本质上由大量的矩阵相乘，矩阵相加等基本数学运算构成，TensorFlow 的重
要功能就是利用 GPU 方便地实现并行计算加速功能。为了演示 GPU 的加速效果，我们通
过完成多次矩阵 A 和矩阵 B 的矩阵相乘运算的平均运算时间来验证。其中矩阵 A 的 shape
为[1,?]，矩阵 B 的 shape 为[?, 1]，通过调节 n
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2024-08-01 07:49:40
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在当今的技术领域，GPU 运算逐渐成为各类计算任务的核心，尤其是在深度学习和大规模数据处理方面。Ollama 是一个因其简便性和可扩展性而备受瞩目的 GPU 运算平台。在调试和优化 Ollama 中 GPU 运算过程，本文将详细记录解决“ollama GPU 运算”过程中所涉及的各项内容。
### 协议背景
Ollama 的 GPU 运算平台自 2020 年以来逐渐获得广泛应用，特别是在机器学
RTX 30显卡的在线发布会上有一个细节特别引人瞩目，那就是公布了一个名为TFLOPS的数据时，如果大家收看的视频有弹幕，一定马上就会弹幕爆炸了。这个参数到底是啥？为什么让大家那么关注呢？咱们今天就来说说吧。 TFLOPS是Tera和Floating-point operations per second词组的组合，后者的意思是每秒浮点运算次数，Tera则是万亿的意思，合起来就是每秒浮
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2024-07-30 14:23:53
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最近在做利用GPU实现并行渲染的工作，前天同学问我CPU和GPU在多线程和并行计算方面的区别具体是什么，虽然做了几个月这方面的工作，但我一下子答却不知道从何答起，因此在这里做一下整理。一、CPU和GPU的区别CPU（(Central Processing Unit, 中央处理器）：CPU的结构主要包括运算器（ALU, Arithmetic and Logic Unit）、控制单元（CU, Cont
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2024-05-23 14:11:49
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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）： 其中绿色的是计算单元，橙红色的是存
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2024-06-13 13:02:03
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微软MSDN上关于ARM芯片浮点运算的资料
勿使用浮点运算
ARM 处理器并不支持浮点运算 (Floating Point Math)。所有的浮点运算都是在浮点运算模拟器上进行，因此特别缓慢。需要浮点运算的函式，常要耗费数千个循
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2024-07-26 00:59:55
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上一期我们介绍了CUDA下载安装以及其总结，这一期教大家如何在Anaconda中使用CUDA来进行加速、神经网络依赖cuDNN的下载安装，以及下载和安装Pytorch-GPU安装包的三种方式（conda、pip、轮子）。上一期我们介绍了CUDA下载和安装以及其总结，这一期教大家如何在VS和Anaconda还未下载安装 CUDA 和 Anaconda，点击后面的 1,2 进行跳转：1 ,&
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2024-05-09 10:26:53
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javascript如何实现gpu加速？下面本篇文章给大家介绍一下。有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对大家有所帮助。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
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2024-03-15 11:20:17
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CPU（Central Processing Unit，中央处理器）是计算机的大脑，负责执行计算机程序中的指令。它从内存中读取指令和数据，并执行各种计算和逻辑运算。CPU的性能决定了计算机的运算速度。CPU由控制单元、算术逻辑单元和寄存器等部件组成。控制单元负责从内存中读取指令并解释执行，算术逻辑单元负责进行各种算术和逻辑运算，寄存器则用于临时存储数据和指令。当运行一个程序时，操作系统
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2024-02-27 06:56:29
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目录一、使用nvidia-smi查看Windows的CUDA版本及GPU信息二、使用pynvml查看GPU使用情况的命令三、python 中使用GPUti实时查看GPU状况四、使用gpustat库实时监测GPU使用情况（Linux下可以，Windows下不行的，衍生问题暂时没有一个好的解决方案）一、使用nvidia-smi查看Windows的CUDA版本及GPU信息在cmd中输入如下命令：nvid
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2023-06-16 17:05:35
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tensorflow多GPU并行计算TensorFlow可以利用GPU加速深度学习模型的训练过程，在这里介绍一下利用多个GPU或者机器时，TensorFlow是如何进行多GPU并行计算的。首先，TensorFlow并行计算分为：模型并行，数据并行。模型并行是指根据不同模型设计不同的并行方式，模型不同计算节点放在不同GPU或者机器上进行计算。数据并行是比较通用简便的实现大规模并行方式，同时使用多个硬
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2023-08-27 22:39:23
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