引用自:http://tech.sina.com.cn/mobile/n/2011-06-20/18371792199.shtml 这篇文章写的深入浅出,把异构计算的思想和行业趋势描述的非常清楚,难得一见的好文章.按捺不住转一下.^_^   相对于串行计算,并行计算可以划分成时间并行和空间并行.时间并行即流水线技术,空间并行使用多个处理器执行并发计算,当前研究的主要是空间的并行问题.以程序和算法设计人员的角度看,并行计算又可分为数据并行和任务并行.数据并行把大的任务化解成若干个相同的子任务,处理

深度神经网络(Deep Neural Networks, 简称DNN)是近年来机器学习领域中的研究热点,产生了广泛的应用.DNN具有深层结构.数千万参数需要学习,导致训练非常耗时.GPU有强大的计算能力,适合于加速深度神经网络训练.DNN的单机多GPU数据并行框架是腾讯深度学习平台的一部分,腾讯深度学习平台技术团队实现了数据并行技术加速DNN训练,提供公用算法简化实验过程.对微信语音识别应用,在模型收敛速度和模型性能上都取得了有效提升——相比单GPU 4.6倍加速比,数十亿样本的训练数天收敛,测

[深度学习系列2]Mariana DNN多GPU数据并行框架  本文是腾讯深度学习系列文章的第二篇,聚焦于腾讯深度学习平台Mariana中深度神经网络DNN的多GPU数据并行框架.   深度神经网络(Deep Neural Networks, 简称DNN)是近年来机器学习领域中的研究热点[1][2],产生了广泛的应用.DNN具有深层结构.数千万参数需要学习,导致训练非常耗时.GPU有强大的计算能力,适合于加速深度神经网络训练.DNN的单机多GPU数据并行框架是Mariana的一部分,Marian

https://developer.apple.com/documentation/metal/advanced_command_setup/cpu_and_gpu_synchronization dynamic vertex buffer通常每帧都要cpu更新里面的数据内容同时gpu就拿来画 1.顶点数据同步 并行这部分cpu gpu工作的解决方案 通常是 开多块vb让cpu gpu可以并行工作 但这个时候  这块资源gpu是否用完 cpu能不能拿来复用 (延迟三帧的情况下 ) 用信号量来同步

CPU/GPU/TPU/NPU...XPU都是什么意思? 现在这年代,技术日新月异,物联网.人工智能.深度学习等概念遍地开花,各类芯片名词GPU, TPU, NPU,DPU层出不穷......都是什么鬼?与CPU又是什么关系? HW发布了新款Mate 手机,里面有个叫什么NPU的,听起来很厉害,这是什么东西啊?就是人工智能处理器. 什么是人工智能处理器?和CPU有啥区别?和GPU有啥区别?不都带个PU吗? 本文通俗易懂的科普一下这些所谓的"XPU"! CPU CPU( Central

[精]从CPU架构和技术的演变看GPU未来发展 http://www.pcpop.com/doc/0/521/521832_all.shtml 显存与纹理内存详解 http://blog.csdn.net/pizi0475/article/details/8739557 GPU 与CPU的作用协调,工作流程.GPU整合到CPU得好处 http://blog.csdn.net/maopig/article/details/6803141 双剑合璧:CPU+GPU异构计算完全解析 http://bj

 Raspberry Pi B+ 定时向物联网yeelink上传CPU GPU温度 硬件平台: Raspberry Pi B+ 软件平台: Raspberry 系统与前期安装请参见:树莓派(Rospberry Pi B+)到货亲测  :http://blog.csdn.net/xiabodan/article/details/38984617#0-qzone-1-66514-d020d2d2a4e8d1a374a433f596ad1440 更多内容关注http://blog.csdn.net

一沙一世界,一树一菩提,我们这个世界的深邃全部蕴藏于一个个普通的平凡当中.小小的厨房所容纳的不仅仅是人们对味道的情感,更有推动整个世界前进的动力.要想理解我们的世界,有的时候只需要细细品味一下我们所喜爱的美食即可.正因为此,我们才规划了<舌尖上的硬件>这样一个系列栏目.通过对美食的品味和体会,我们可以更好地理解许多硬件相关的原理.内涵甚至是趣闻,我们所需要为此准备的,其实仅仅是一颗平和的心而已. 在上一期的<舌尖上的硬件>栏目中,我们第一次接触到了隐藏在食物背后的其与半导体业界的神

▶ 第五章,OpenCL 的并发与执行模型 ● 内存对象与上下文相关而不是与设备相关.设备在不同设备之间的移动如下,如果 kernel 在第二个设备上运行,那么在第一个设备上产生的任何数据结果在第二个设备上都是随需可用的. ● OpenCL 中任务图通过事件对象来构建,事件对象不仅注册任务的完成,而且保证被此任务访问的所有内存数据的一致性. ● 一个设备可以有多个命令队列,每个设备都必须有自己的命令队列. ● OpenCL 事件可以实现同一个上下文中的同步,而不能保证同一设备上的同步. ● su

▶ 总体印象:适合 OpenCL 入门的书,有丰富的代码和说明,例子较为简单.先把 OpenCL 代码的基本结构(平台 → 设备 → 上下文 → 命令队列 → 创建缓冲区 → 读写缓冲区 → 编译代码 → 创建程序 → 创建内核 → 设定内核参数 → 执行内核 → 缓冲区读写 → 回收检查结果)定死了,在围绕这个结构展开算法和应用. ▶ 第一章,并行编程入门 ● 开放计算语言(Open Computuing Language,OpenCL) ● 设备语言可以高效映射到众多的内存系统构架上:主机端

由于有两个并行运行的处理器(CPU和GPU),会出现许多同步问题.假设我们有一些资源R存储了我们希望绘制的某些几何体的位置. 此外,假设CPU更新R的数据以存储位置p1,然后将引用R的绘图命令C添加到命令队列,目的是在位置p1处绘制图形. 将命令添加到命令队列不会阻塞CPU,因此CPU会继续运行. 在GPU执行绘图命令C之前,CPU继续并覆盖R的数据以存储新位置p2将会导致错误(参见下图). 这种情况的一种解决方案是强制CPU等待GPU完成处理队列中的所有命令直到指定的栅栏点(fence poi

前段时间做了一个基于CPU和GPU对比的粒子效果丢在学习WebGL的群里,技术上没有多作讲解,有同学反馈看不太懂GPU版本,干脆开一篇文章,重点讲解基于GPU开发的版本. 一.概况 废话不多说,先丢上demo,用移动设备更能明显感觉性能差异. 维护粒子位移.颜色.尺寸:GPU版本  CPU版本 维护粒子位移:GPU版本  CPU版本   结论:同时需要维护多种粒子特征变化时,GPU有明显优势.只是维护粒子位移时,GPU版本稍流畅,但优势并不明显.当然,这还得具体到设备,一些中低端Android机

列出可用GPU from tensorflow.python.client import device_lib print(device_lib.list_local_devices()) from keras import backend as K K.tensorflow_backend._get_available_gpus() 切换 import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID" # The GP

有消息称,阿里巴巴达摩院正在研发一款神经网络芯片——Ali-NPU,主要运用于图像视频分析.机器学习等AI推理计算.按照设计,这款芯片性能将是目前市面上主流CPU.GPU架构AI芯片的10倍,而制造成本和功耗仅为一半,其性价比超过40倍. 应用上,通过此款芯片的研发将会更好的落地在图像.视频识别.云计算等商业场景中.据阿里达摩院研究员骄旸介绍说:“CPU.GPU作为通用计算芯片,为处理线程逻辑和图形而设计,处理AI计算问题时功耗高,性价比低,在AI计算领域急需专用架构芯片解决上述问题.阿里巴巴此

CPU 力气大啥P事都能干,还要协调.GPU 上面那家伙的小弟,老大让他处理图形,这方面处理简单,但是量大,老大虽然能处理,可是老大只有那么几个兄弟,所以不如交给小弟处理了,小弟兄弟多,有数百至数千个,而且是专门只干这行和只能干这行. hhha!

小米笔记本pro:15.6寸,i7-8850,16G,256G,GPU:MX150 测试对象Caffe,MNIST训练 使用纯CPU训练: 1.耗时:11分58秒 2.功耗:35W 使用GPU训练: 1.耗时:1分17秒 2.功耗:49W 笔记本静止功耗:12W 总结: 1.GPU 与 CPU的算力比9.2倍. 2.GPU 与 CPU的能效比5.7倍.

1,AMD 既做CPU又做显卡2,Inter 全球最大的CPU厂商,GPU,FPGA3,NVIDA 人工智能起家的公司,且一直在做,显卡最出名,CUDA让N卡胜了AMD CPU上 AMD - Inter显卡 AMD - NVIDA TPU 谷歌自研的专门用于深度学习的处理器 [Intel/AMD CPU世代表]架构/代号 世代 年代 制造工艺 架构/代号 类别 年代 制造工艺Coffee Lake 第八代酷睿 2017-2018年 14nm Zen+ 第二代锐龙 2018年 12nmKaby L

我知道这非常长,可是,我坚持看完了.希望有幸看到这文章并对图形方面有兴趣的朋友,也能坚持看完.一定大有收获.毕竟知道它们究竟是怎么"私下勾搭"的.会有利于我们用程序来指挥它们....(这是我加上去的) 原文从这里開始: 要说到设计的复杂程度,那还是CPU了!这个不用讨论,非常easy的道理你看看显卡芯片的更新速度和CPU的更新速度就可见一斑了.还是简单说说他们的设计原理吧. CPU: 可是,如今我要问一句:"什么是CPU?"我相信大多数人并不知道什么是CPU.当然,

衡量 CPU 的计算能力: 比如一个 Intel 的 i5-2520M @2.5 Ghz 的处理器, 则其计算能力 2.5 * 4(4核) = 10 GFLOPS FLOP/s,Floating-point operations per second,每秒峰值速度, 一个 MFLOPS(megaFLOPS)等於每秒一佰万(=10^6)次的浮点运算, 一个 GFLOPS(gigaFLOPS)等於每秒拾亿(=10^9)次的浮点运算, 一个 TFLOPS(teraFLOPS)等於每秒万亿(=10^12

0 前言 TensorFlow 2.0,今天凌晨,正式放出了2.0版本. 不少网友表示,TensorFlow 2.0比PyTorch更好用,已经准备全面转向这个新升级的深度学习框架了. ​ 本篇文章就带领大家用最简单地方式安装TF2.0正式版本(CPU与GPU),由我来踩坑,方便大家体验正式版本的TF2.0. 废话不多说现在正式开始教程. 1 环境准备 我目前是在Windows10上面,使用conda管理的python环境,通过conda安装cuda与cudnn(GPU支持),通过pip安装的t