OpenCV全称是Open Source Computer Vision Library，是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。目前（2016.4.1
# 实现OpenFOAM在GPU上的加速
OpenFOAM是一个流体力学建模软件，广泛应用于各种领域，但在大规模计算时效率较低。为了加速OpenFOAM的计算过程，可以利用GPU进行并行计算。本文将介绍如何在OpenFOAM中使用GPU进行加速，并给出详细的步骤和代码示例。
## 实现步骤
下面是在OpenFOAM中使用GPU加速的具体步骤：
| 步骤 | 操作 |
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原创
2024-05-08 11:14:42
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说到硬件加快就必需和软件加快一路注释。(1)界说所谓硬件加快，指的是把某些较量工作交给专门的硬件来做，而不是和通俗的较量工作一般交给 CPU 来处理。如许不光减轻了 CPU 的压力，并且因为有了专门硬件的处理，这份较量工作的速度也被加速了。这就是硬件加快。对于 Android 来说，硬件加快有它专属的意思：在 Android 里，硬件加快专指把View中绘制的较量工作交给 GPU来处理。进一步地明
FoamFile {}为字典文件。在system文件夹下的fvScheme文件中指定有限体积法的离散格式。在system文件夹下的fvSolution文件中指定方程组矩阵求解器、残差以及其它算法控制。fvSolution里面的PISO子字典中的pRefCell以及pRefValue用于封闭的不可压体系中，即压力是相对的。Paraview中，用户应该在Properties中点击Refresh Tim
电脑作为现代人们生活中必不可少的一部分，作为使用者我们有必要对它进行一个详细的了解。电脑中最重要的部件是什么？相信大多数人给出的答案不是CPU就是显卡(GPU)。没错，电脑所表现出的几乎所有性能几乎都受牵制于这两个主要部件的性能。下面就让创创来为大家科普部分知识。查看CPU与GPU天梯图我们可以大致这样理解：CPU=中央处理器，GPU=显卡。对于电脑小白来说，查询对比各个型号CPU，GPU的参数规
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2024-03-21 14:58:42
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作者：小牛呼噜噜大家好，之前呼噜噜学过一点深度学习的知识，做了几个项目，发现CPU来训练就很慢，但是后来用装有GPU的电脑来训练，就明显快的飞起，感觉很神奇。 此时心里有个疑问，CPU造价那么昂贵，性能比起内存、机械硬盘、固态硬盘，快的不是一个数量级的，这个GPU竟然比CPU还要厉害？ 让我们一起进入计算机的世界，一起来看看GPU和CPU！CPU是什么？CPU,中央处理器(Central Proc
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2024-04-23 18:19:24
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下载网址：https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/releases安装环境：vs2019，cuda10.1，cudnn 官方安装教程https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/blob/master/doc/installation.md官方问题
隐式：PISO
半隐式：SIMPLE
组合式：PIMPLE（PISO + SIMPLE）PISO算法PISO算法是一种常用于求解不可压缩流体流动问题的数值方法，它在OpenFOAM中被广泛应用。PISO算法的全称为Pressure Implicit with Splitting of Operators，即利用算子分裂的方法进行隐式求解压力和速度。PISO算法主要分为两步，分别是预处理和求解。预处
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2024-09-24 14:47:02
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前言其实在C++ AMP之前已经有了两个异构编程框架：CUDA与OpenCL。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是显卡厂商Nvidia于2007年推出的业界第一款异构并行编程框架。在Nvidia的大力支持下，CUDA拥有良好的开发环境，丰富的函数库，优秀的性能。但是CUDA只能被用于在Nvidia的显卡上进行异构编程，有先天的局限性。OpenCL (
GPU和CPU在计算能力、功耗和适用场景等方面有着明显的差异。在选择使用GPU还是CPU时，需要根据具体的任务需求和性能要求来进行综合考虑。通过合理地利用GPU和CPU的优势，可以更高效地完成各种计算任务。
原创
2024-04-11 10:01:20
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GPU的功耗远远超过CPUCache, local memory： CPU > GPU Threads(线程数): GPU > CPURegisters: GPU > CPU 多寄存器可以支持非常多的Thread,thread需要用到register,thread数目大，register也必须得跟着很大才行。SIMD Unit(单指令多数据流,以同步方式，在同一时间内
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2024-03-19 17:59:06
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以下是参考2009年出版的书比较的，不要忘了时代在进步哦1、线程  
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2023-07-26 22:23:52
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在安装openfoam之前的准备工作：知道自己主机的cpu信息，为源程序安装配置线程数在终端输入lscpu或者cat /proc/cpu/info（注意cat与斜杠中间有空格）lscpu会给出总体信息，而cat /proc/cpu/info具体可以参考这篇文章。根据官网的教程开始用源码安装FIRST：编译软件的安装1.Compiler:GCC4.5及其以上版本，或者LLVM Clang
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2024-10-15 19:48:55
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Reference to ORB-SLAM2 | GTK+ 2.x symbols detected. Using GTK+ 2.x and 3 in the same process is not supported https://zhuanlan.zhihu.com/p/4003169121、环境描述操作系统：ubuntu18.04.5 LTS （AMD64） 相关软件：ORB-SLAM2、
# PyTorch中的GPU与CPU对比
在深度学习领域，计算资源的选择至关重要。常见的选择有中央处理器（CPU）和图形处理器（GPU）。在使用PyTorch进行模型训练时，这两种处理器各有特点，适合不同的应用场景。
## 1. CPU与GPU的基本概念
### 1.1 CPU（中央处理器）
CPU是计算机的核心部件之一，负责执行程序指令。它的设计更加关注于顺序执行，适合处理逻辑和复杂计算
首先说明一下cuda和cuDNN的概念CUDA的官方文档（参考资料1）是这么介绍CUDA的：a general purpose parallel computing platform and programming model that leverages the parallel compute engine in NVIDIA GPUs to solve many complex comput
学习于QiuooooooCPUDSP DSP虽然主频不如CPU,但是胜在乘法器多，随随便便带16个乘法器，还是浮点的。再来个4核，8核，还有特定的算法硬件加速，所以虽然主频只有1,2g但是运算能力还是比CPU强。当然现在出现了带专用乘法器的CPU，DSP也集
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2024-08-24 18:46:47
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对于数值仿真而言，无论是商软或者开源软件，并行计算都是非常重要的，
作为一名仿真工程师，如果想把自身数值仿真能力提升一个层次，需要对并行计算有很好的理解与应用openfoam并行通信主要通过Pstream类完成Pstream类，类如其名，parallel_stream，并行计算时使用的信息流
Openfoam对其的介绍是:Inter-processor communications stream.
东京工业大学全球科学信息中心 (GSIC) 的Tsubame 2.0系统在最近发布的Green500榜单上勇夺魁首，成为最节能的千万亿次超级计算机。Green500榜单每年发布两次，分别是在6月和11月，根据性能与功耗的比值来评选出500台最节能的超级计算机。 Tsubame 2.0是一款异构超级计算机(CPU/GPU相结合)，该计算机在日本被用来加速各种科学与工业研究。Tsubame 2.0的
张量处理单元（TPU）是一种定制化的 ASIC 芯片，它由谷歌从头设计，并专门用于机器学习工作负载。TPU 为谷歌的主要产品提供了计算支持，包括翻译、照片、搜索助理和 Gmail 等。Cloud TPU 将 TPU 作为可扩展的云计算资源，并为所有在 Google Cloud 上运行尖端 ML 模型的开发者与数据科学家提供计算资源。在 Google Next’18 中，我们宣布 TPU
