1.散列算法（即哈希算法） 散列是信息的提炼，通常其长度要比信息小得多，且为一个固定长度。加密性强的散列一定是不可逆的，这就意味着通过散列结果，无法推出任何部分的原始信息。任何输入信息的变化，哪怕仅一位，都将导致散列结果的明显变化，这称之为“雪崩效应”。散列还应该是防冲突的，即找不出具有相同散列结果的两条不同信息。具有这些特性的散列结果就可以用于
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2023-08-12 13:57:26
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GPU相关常见名称的含义GPU架构如Tesla、Fermi、Kepler、Maxwell、Pascal。gpu架构指的是硬件的设计方式，例如流处理器簇中有多少个core、是否有L1 or L2缓存，是否有双精度计算单元等等。每一代架构是一种思想，如何去更好完成并行的思想，芯片型号如GT200、Fermi、Kepler、Maxwell、Pascal 芯片是对上述GPU架构思想的实现。Tesla k8
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2023-08-12 13:57:55
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首先我们应该了解一下显卡的简单工作原理：首先，由CPU送来的数据会通过AGP或PCI-E总线，进入显卡的图形芯片（即我们常说的GPU或VPU）里进行处理。当芯片处理完后，相关数据会被运送到显存里暂时储存。然后数字图像数据会被送入RA骂死我吧AC（Random Access Memory Digital Analog Converter），即随机存储数字模拟
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2023-08-30 14:06:30
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首先题设“CUDA运算速度和显卡CUDA核心数量关系大吗？”存在问题。CUDA运算速度只和核心频率有关，而CUDA核心数量则决定了显卡的计算力的强弱（比如一项渲染任务可以拆分为更多份交由不同的CUDA核心进行处理）GPU架构：GPU架构指的是硬件的设计方式，例如流处理器簇中有多少个core、是否有L1 or L2缓存、是否有双精度计算单元等等。每一代的架构是一种思想，如何去更好完成并行的思想，而芯
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2023-08-30 11:34:26
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2020年，物联网解决方案提供商研华科技(股票代码：2395)为其VEGA-300系列产品线推出新品VEGA-340 Edge AI加速卡。 自2019年研华发布VEGA-300系列以来，产品引起良好市场反响，而2020年推出的VEGA-340产品性能较前一代产品有明显提升。VEGA-340搭载8颗Intel Movidius™ Myriad™ X VPU，PCIe x4，可提供强大的图形图像计算
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2024-01-11 12:28:58
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费米悖论是一个引人入胜的问题，它引发了人们对宇宙中是否存在其他智慧生命体的思考。然而，尺度悖论提供了一个可能的解释角度，即我们对宇宙的观测和推断尺度可能太小，无法涵盖整个宇宙范围。下面深入探讨尺度悖论以及费米悖论的具体解析，并通过一些具体数字和例子来说明费米悖论的存在和智慧生命存在的可能性。一、费米悖论费米悖论是由物理学家恩里科·费米提出的，它指出宇宙中存在大量恒星和行星，但我们尚未观测到外星文明
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2024-09-26 19:14:14
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一、GPU是什么？与显卡是什么关系？安装在什么地方？有单独的GPU板卡吗？GPU就是图像处理芯片，外表与CPU有点相似。显卡的芯片，AMD的一个技术，相当于电脑的处理器CPU，只不过它是显卡的大脑或心脏。GPU是显卡的核心,显卡，则是由GPU、显存、电路板，还有BIOS固件组成的，所以GPU不等于显卡。GPU只是显卡上的一个核心处理芯片，是显卡的心脏，不能单独作为外接扩展卡使用，GPU
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2023-12-07 10:08:11
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前言本文参考 – 深入浅出图神经网络 GNN 原理解析一书GCN 的性质GCN 与 CNN 的联系1. 图像是一种特殊的图数据在图像中如果将像素视作节点，将像素之间空间坐标的连线作为彼此之间的边，如此图像数据就变成了一种结构非常规则的图数据，CNN 中的卷积计算则是用来出来这类固定的 2D 栅格结构的图数据。相较之下，一般意义下的图数据，往往单个节点附近的邻域结构是千差万别的，数据之间的关系也较为
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2024-01-16 01:47:42
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一. 概括图神经网络已经成为深度学习领域最炽手可热的方向之一。GCN具体思想的核心是通过拉普拉斯矩阵可以对图信息进行特征分解的特点把该公式定义为图卷积操作，同时图卷积的出现也填补了神经网络获取拓扑图类型特征的空白。 图谱理论简单的概括就是借助于图的拉普拉斯矩阵的特征值和特征向量来研究图的性质GCN(Graph convolution Network)是Convets在图结构上的自然推广。卷积神经网
# 如何实现“Polaris Bios Editor”支持的显卡：新手指南
## 一、概述
在显卡调试与优化的领域，Polaris Bios Editor（PBE）是一个非常重要的工具。它让我们能够修改显卡的BIOS，从而提升性能或降低功耗。但是，使用PBE需要一定的技术背景，因此本文将一步步带你了解整个流程，并提供代码示例，帮助你实现“Polaris Bios Editor支持的显卡”。
原创
2024-10-24 03:22:00
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AMD Radeon™ R7、R9系列，几乎所有的HD 7000系列显卡，包括史上最快显卡AMD Radeon™ R9 295X2与流行的AMD Radeon™ R9 290X显卡均采用了下一代图形架构GCN。下一代游戏主机也将采用GCN，对游戏开发人员而言，首要任务是为此架构优化着色器。 以前，游戏开发人员可以使用GPU ShaderAnalyzer（GSA），分析Dire
一、对G1的一般建议一般建议使用G1及其默认设置，最终为其提供不同的暂停时间目标，并根据需要使用-Xmx设置最大Java堆大小。G1 默认值的平衡方式与其他任何收集器都不同。G1 在默认配置中的目标既不是最大吞吐量也不是最低延迟，而是在高吞吐量下提供相对较小的统一暂停。但是，G1 以增量方式回收堆中的空间和暂停时间控制的机制会在应用程序线程和空间回收效率中产生一些开销。如果您喜欢高吞吐量，那么可以
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2023-10-18 16:45:25
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我们知道，在Java的内存模型中每个线程有⾃⼰的⼯作内存，同时还有⼀个共享的主内存。 举个例⼦，⽐如说有两个线程，他们的代码⾥都需要读取 data 这个变量的值，那么他们都会从主内存⾥加载 data 变量的值到⾃⼰的⼯作内存，然后才可以使⽤那个值。如上图中所示，每个线程都把 data 这个变量的副本加载到了⾃⼰的⼯作内存⾥了，但是这样会存在一个问题，当线程1更改data值为1，主内存的值还是0，线
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2023-08-21 14:59:21
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显卡、显卡驱动、CUDA、CUDA Toolkit、cuDNN 梳理转自：GPU型号含义显卡： 简单理解这个就是我们前面说的GPU，尤其指NVIDIA公司生产的GPU系列，因为后面介绍的cuda,cudnn都是NVIDIA公司针对自身的GPU独家设计的。显卡驱动：很明显就是字面意思，通常指NVIDIA Driver，其实它就是一个驱动软件，而前面的显卡就是硬件。gpu架构：Tesla、Fermi、
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2023-09-05 17:05:44
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很多小伙伴在自己dIy组装电脑的时候选择显卡会感到非常的迷茫，因为不知道应该使用a卡还是选择使用n卡，那么电脑显卡的a卡和n卡之间有什么样的区别呢？下面我们就来给大家普及一下相关的知识。区别一、生产厂商不同：显卡a卡的生产厂商是ati，不过该厂商被AMD收购之后，很多朋友也将a卡称之为AMD显卡，所以在目前网络上最新的显卡天梯图上面通常都是标识的AMD显卡。显卡n卡指的是nvidia，是非常有名气
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2023-07-21 20:33:05
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以下内容来自正点原子的FPGA开发指南，觉得讲的不错，就搬了过来。一、VGA简介VGA的全称是Video Graphics Array，即视频图形阵列，是一个使用模拟信号进行视频传输的标准。早期的CRT显示器由于设计制造上的原因，只能接收模拟信号输入，因此计算机内部的显卡负责进行数模转换，而VGA接口就是显卡上输出模拟信号的接口。如今液晶显示器虽然可以直接接收数字信号，但是为了兼容显卡上的VGA接
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2023-08-12 21:23:47
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G1 GC是Java HotSpot虚拟机的低暂停，服务器风格的分代垃圾收集器。G1 GC使用并发(concurrent)和并行(parallel)阶段来实现其目标暂停时间并保持良好的吞吐量。当G1 GC确定需要进行垃圾收集时，它将首先收集存活数据最少的区域（垃圾优先处理）。垃圾收集器（GC）是一种内存管理工具。G1 GC通过以下操作实现自动内存管理：在年轻一代分配对象，并将老化的对象
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2023-05-26 14:09:48
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大数据文摘授权转载自AI科技评论整理：李梅、王玥编辑：陈彩娴8 月 8 日至 11 日，计算机图形学国际顶级会议 SIGGRAPH 在加拿大温哥华举办。2019 年图灵奖和多次奥斯卡奖「双料得主」Pat Hanrahan 和 Ed Catmull 在大会上亮相，作了一场题为“Shading Languages and the Emergence of Programmable Graphics S
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2023-11-22 23:27:10
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今天想来聊一下芯片设计中的一个重要macro——PLL，全称Phase lock loop，锁相环。我主要就介绍一下它是什么以及它是如何工作的。芯片的时钟可以自己产生，可以由几个反相器接在一起构成一个简单的振荡器产生时钟，它的频率可以到很快的速度，但是时钟周期却没那么固定，一会快一会慢的。而从芯片外面来的晶振一般具有稳定的时钟周期，但频率只能是在兆赫兹的量级。PLL就是利用外部晶振作为参考时钟，来
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2024-08-11 08:33:19
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传统的网状结构初学深度学习时候，常见的经典结构比如CNN、RNN 对于CNN来说，他的核心在于它的kernel，kernel是一个个小窗口，在图片上平移，通过卷积的方式来提取特征。这里的关键在于图片结构上的平移不变性：一个小窗口无论移动到图片的哪一个位置，其内部的结构都是一模一样的，因此CNN可以实现参数共享。这就是CNN的精髓所在。 对于RNN来说，它的对象是自然语言这样的序列信息，是一个一维的
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2023-08-14 13:12:39
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