为什么FPGA主频比CPU慢，却可以帮其加速？我们知道，FPGA的频率一般只有几百MHz，而CPU的频率却高达数GHz。那么，有不少网友心中就有一个疑问：“为什么FPGA主频比CPU慢，但却可以用来帮CPU做加速?”。今天，EDN就和大家系统性地讨论下这个问题。将FPGA主频与CPU相比不妥在开始之前，首先要明确一点，将FPGA的主频与CPU比较，实际是风马牛不相及的问题。FPGA和CPU是两种完
最近在整理模型加速的问题，使用到了GPU，但是有时候发现GPU的速度尽然比CPU还低，后来查找一些相关的资料后发现可能是由于两方面原因造成的：1. GPU的计算能力不行（毕竟对于笔记本自带的GPU而言其性能并不一定比CPU强）；2. GPU和CPU之间存在通讯问题，即数据的读取要在CPU中进行，读取后的数据再送入GPU中进行处理。针对第2个问题，考虑以队列的方式来解决，具体原因为：当数据在队列中传
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2024-02-21 14:16:13
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摘要：1.以动态图形式计算一个简单的加法2.cpu和gpu计算力比较（包括如何指定cpu和gpu）3.关于gpu版本的tensorflow安装问题，可以参考另一篇博文：正文：1.在tensorflow中计算3.+4.##1.创建输入张量
a = tf.constant(2.)
b = tf.constant(4.)
##2.计算结果
print('a+b=',a+b)输出：a+b= tf.Tens
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2023-10-26 09:22:05
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一：计算机基础知识 1.1 计算机硬件： CPU：由运算器和控制器组成，两者相当于计算机的大脑 &n
一、预先工作 1、一般网站登录有个第一次成功登录提示是否记录密码和用户名等信息已经写在文本框中，测试回放代码时会出现问题，所以要先将这些清理掉。 做法：工具–>Internet选项–>内容–>自动完成–>将所有复选框都不选，若之前登录过测试系统还要将“清理表单”和“清除密码”点击 2、网站登录，要通过浏览器打开，一般打开浏览器时，默认的是IE主页面，若再点击收藏等操作
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2024-04-04 07:32:01
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1、名词解释：CUDA：NVIDIA公司提出了一种通用的并行计算平台和编程模型。2、GPU性能 3、分治思想： 线程格grid ：线程格可以是一维、二维或者三维的，线程格的尺寸一般根据待处理数据的规模或者处理器的数量来指定。一次 kernel 的 launch （就是一次 <<< >>&g
在使用 ollama 进行深度学习模型推理时，我最近发现了一个颇为棘手的问题：使用 GPU 的性能竟然比利用 CPU 运行还要慢。这让我意识到了解决方案的必要性。接下来，我将记录下我解决这个“ollama gpu 比cpu还慢”的过程，通过多个结构和工具，分享我的学习与实践。
## 版本对比
首先，我检查了不同版本的 ollama，这为我分析 GPU 和 CPU 性能的差异提供了基础数据。以下
文章目录3.1 相机3.1.1 相机的主要参数3.1.2 相机的种类3.1.3 相机的接口3.1.4 相机的选型3.2 图像采集卡3.3 镜头3.4 光源 3.1 相机做机器视觉项目的第一步就是图像输入，而图像输入离不开相机。3.1.1 相机的主要参数 1.分辨率。分辨率是图像像素点数，对图像的质量有很大的影响。它是决定图像是否清晰的一个重要因素。也是我们选择工业相机时必看的一项参数。
GPU在很多数据计算能力上超过了
CPU，例如：浮点运算能力，
GeForce 8800GT 是
Intel Core2 Due Woodcrest 的
21.6倍；
DES算法，
GPU是
CPU的
11.4倍；
MD5实验，
GPU是
CPU的
13.1倍；字符串匹配实验，
GPU是
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2023-10-06 23:07:50
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用UGUI开发项目Canvas的适配一般都会选择Scale With Screen Size 模式1.适配方案竖屏游戏，一般会根据宽进行适配 横屏游戏，根据高适配 上面是我横屏游戏的适配属性。2.各种分辨率游戏开发时会有一个基础的设计分辨率，比如上面的游戏，设计分辨率即为 1080 * 1920 但在游戏实际运行时会遇到各种各样不同的分辨率 以12.9英寸iPad Pro为例，屏幕分辨率为2048
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2024-02-12 08:42:42
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# -*- coding: utf-8 -*-import torchimport timedevice=torch.device("cuda" if t
原创
2022-09-19 10:08:34
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Beware of GPU memory bandwidth仅供个人学习使用，请勿转载，勿用于任何商业用途。 前段时间，写了一系列Post-Process effect，包括screen spance的motion blur, 折射，散射等等。大部分shader都非常简单，无非是把一个full screen qua
背景把学过的数学知识整理一下，虽然一时用不到，但相信将来的某个时间点，会有用武之地的。1 向量，向量的模，数量积（内积，点积），向量积（外积，差积）向量的积有2种： 数量积（也叫内积，点积），是数量，是实数 向量积（也叫外积，差积），是向量 别名这么多，烦它，特此整理一下。1.1 向量的概念向量是有方向的线段。 向量的表示有2种：1.2 向量的模1.3 数量积（内积，点积）数量积的几何意义是： 可
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2024-10-01 08:01:00
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这篇文章会提供一些优化代码的工具。会让代码变得更简洁，或者更迅速。
当然这些并不能代替算法设计，但是还是能让Python加速很多倍。
其实前面讲算法的文章，也有提到过。比如适用于双向队列的 deque，以及在合适的条件下运用 bisect 和 heapq 来提升算法的性能。
而且前面也提到过，Python提供了当今最高级也是最有效的排序算法(list.sort)。
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2024-09-29 15:16:05
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背景介绍GPU 在以下方面有别于 CPU：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。上图中，绿色的部分是计算单元（ALU），就是我们
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2024-03-16 17:01:10
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在刚入坑机器学习时，书上所使用的算法（回归、决策树等）及实例较为简单，一般CPU（中央处理器）的计算能力均能胜任，从而快速实现。但若使用keras（一种基于深度学习框架的高级应用接口）进行深度学习，利用海量的数据反复训练神经网络中成百上千万个参数时，CPU显得捉襟见肘，需要GPU（图形处理器）来实现加速训练。为什么GPU在深度学习中比CPU更快呢？这是由于两者的设计不同，CPU由专为串行处
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2024-03-25 08:55:49
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1. 简介首先， 大家都知道在做深度学习以及科学计算时利用GPU算法，可以大规模的提高运算效率。我们首先来了解一下CPU与GPU的区别。上图为CPU 与GPU 架构上的区别，绿色部分可以理解为逻辑计算部分，黄色为控制区域， 而红色为存储区域，最明显的区别就是CPU拥有更多的存储，尤其是缓存，而GPU拥有更多的计算单元，简单来说单个GPU拥有更多的计算资源。而相对于比较简单的大规模运算，单个GPU可
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2024-05-07 10:26:20
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小白学TensorFlow（一）tensorflow安装在安装之前，您必须选择以下类型的TensorFlow之一来安装：TensorFlow仅支持CPU支持。如果您的系统没有NVIDIA®GPU，则必须安装此版本。请注意，此版本的TensorFlow通常会更容易安装（通常在5或10分钟内），因此即使您有NVIDIA GPU，建议先安装此版本。TensorFlow支持GPU。TensorFlow程序
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2024-05-14 22:09:03
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显卡的发展可以说是非常的快，人们对于视觉化上的要求也越来越高，随着用户对于图像处理上面的要求不断超出处理器的计算能力。另一方面CPU处理能力也不断强大，但在进入3D时代后，人们发现庞大的3D图像处理数据计算使得CPU越来越不堪重荷，并且远远超出其计算能力。图形计算需求日益增多，作为计算机的显示芯片也飞速发展。随后人们发现显示芯片的计算能力也无法满足快速增长的图形计算需求时，图形，图像计算等计算的功
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2024-05-23 13:56:56
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CPU和GPU都是具有运算能力的芯片，CPU更像“通才”——指令运算(执行)为重+ 数值运算，GPU更像“专才”——图形类数值计算为核心。在不同类型的运算方面的速度也就决定了它们的能力——“擅长和不擅长”。 芯片的速度主要取决于三个方面：微架构、主频、IPC(每个时钟周期执行的指令数)。 1．微架构从微架构上看，CPU和GPU看起来完全不是按照相同的设计思路设计的，当代CPU
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2024-05-23 13:56:59
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