Rust 学习笔记 文章目录Rust 学习笔记基础篇包管理器 cargo创建项目crate type命名格式化输出print! println! format!eprint! eprintln!{} {:?} {:#?}DebugDisplay位置参数具名参数格式化参数精度进制指针地址转义变量与可变性隐藏 Shadowing数据类型复合类型函数控制流所有权所有权规则内存与分配所有权与函数返回值与作
转载
2024-08-23 21:56:31
34阅读
引用和借用如果每次都发生所有权的转移，程序的编写就会变得异常复杂。因此rust和其它编程语言类似，提供了引用的方式来操作。获取变量的引用，称为借用。类似于你借别人的东西来使用，但是这个东西的所有者不是你。引用不会发生所有权的转移。引用的使用在rust中，引用的语法非常简单。通过&来取引用，通过*来解引用。例如：fn main() {
let s1: String = "Hello"
转载
2024-06-10 15:20:33
143阅读
计算11.
// 填空，并解决错误 fn main() {// 整数加法assert!(1u32 + 2 == __);// 整数减法assert!(1i32 - 2 == __); assert!(1u8 - 2 == -1);assert!(3 * 50 == __);assert!(9.6 / 3.2 == 3.0); // error ! 修改它让代码工作 assert!(24 % 5 =
原创
2024-03-16 18:05:11
62阅读
rust-gpu v0.1发布，尝试让Rust成为GPU编程的一等语言纵观游戏开发的历史，离不开GPU编程，其中最为重要的一个概念是Sharder language，即着色器语言。如今主流的着色器语言主要有三种：基于 OpenGL 的 OpenGL Shading Language，简称 GLSL;基于 微软DirectX 的 High Level Shading Language,简称 HLSL
原创
2021-05-08 17:53:24
259阅读
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
转载
2023-07-12 14:09:20
1260阅读
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
转载
2023-10-26 22:22:09
48阅读
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
转载
2024-03-27 06:36:33
99阅读
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
转载
2024-08-11 13:04:24
48阅读
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
转载
2024-06-12 07:37:58
69阅读
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
转载
2024-02-20 22:24:07
131阅读
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
转载
2023-10-30 22:19:05
181阅读
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
转载
2024-05-27 15:48:45
72阅读
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
转载
2024-06-18 12:17:05
77阅读
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
转载
2024-02-06 21:26:47
14阅读
rust-gpu 发布 v0.2目前可以编译并运行非常简单的着色器，而且核心库的很大一部分也可以编译。但是，很多功能还没有实现：例如，还不支持循环和开关！这意味着，尽管该项目在技术上可用，但远未达到可以投入生产使用。#[spirv(entry = "fragment")]pub fn main_fs(input: Input<Vec4>, mut output: Output<V
原创
2021-05-08 16:10:17
208阅读
SHADERed可以在线编辑rust-gpu！rust-gpu现在可以直接在SHADERed网站上在线编辑了。Read More: https://shadered.org/blog?id=4rust-gpu book (Wip): https://embarkstudios.github.io/rust-gpu/book/introduction.htmlripgrep-allrga是ripgr
原创
2021-05-08 16:11:40
168阅读
SHADERed可以在线编辑rust-gpu！rust-gpu现在可以直接在SHADERed网站上在线编辑了
原创
2022-06-22 18:57:37
142阅读
# 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
89阅读
# 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
36阅读
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
