版权声明:本文为博主原创文章,若要转载请保留原文链接. https://blog.csdn.net/s_sunnyy/article/details/79027379 参考:https://baike.baidu.com/item/pcie/2167538?fr=aladdin http://blog.csdn.net/zenglichuanjia/article/details/47297845 http://www.baike.com/wiki/GT/s ================

CUDA优化的最终目的是:在最短的时间内,在允许的误差范围内完成给定的计算任务.在这里,“最短的时间”是指整个程序运行的时间,更侧重于计算的吞吐量,而不是单个数据的延迟.在开始考虑使用GPU和CPU协同计算之前,应该先粗略的评估使用CUDA是否能达到预想的效果,包括以下几个方面: 精度:目前GPU的单精度性能要远远超过双精度性能,整数乘法.求模.求余等运算的指令吞吐量也较为有限.在科学计算中,由于需要处理的数据量巨大,往往采用双精度或者四精度才能获得可靠的结果,目前的Tesla架构还不能很好的满

声明 本文不涉及不论什么特定API,也不针对不论什么特定的厂商,可是仍然值得透露一点的是,某些加速板卡厂商的成功点和失败点恰恰都是在于其通用性,在这个人们依旧依赖专业板卡的时代,依旧将板卡视为解决专业化问题的时代,代理这些板卡并声称其能解决通用问题的厂商要谨慎!尽管,我非常看好通用化的板卡,可是我不是专家,即便我是专家,大家不是也总是攻击专家么?总之,矛盾的解决须要自己的推断力. 開始 如今出现了各种各样的PCIe加速板卡,这些板卡往往专注于处理一件事,从而释放CPU的越来越重的压力,当这样的往

http://blog.csdn.NET/babyfacer/article/details/6902985 原文链接:http://www.hpcwire.com/hpcwire/2011-06-09/top_10_objections_to_gpu_computing_reconsidered.html作者:Dr. Vincent Natoli, Stone Ridge Technology (http://www.stoneridgetechnology.com/ )译者:陈晓炜(转载请注

最近在学一门课,叫做“C++与并行计算”.要用到多CPU(进程)并行的原理,实现语言是C++的MPI接口.联想到上学期用到CUDA C/C++来做并行计算,就对这两门语言做一个总结,分享下自己关于并行计算的认识. 1 并行计算的基本原理 并行计算一般有两个维度,一个是指令(Instruction)或程序(Program),另一个是数据(Data).这样,就可以归纳出各种并行模式(S代表Single,M代表Multiple). 除了SISD,其他几个都算是并行计算方法.这里重点介绍下SPMD. S

博主因为工作其中的须要,開始学习 GPU 上面的编程,主要涉及到的是基于 GPU 的深度学习方面的知识.鉴于之前没有接触过 GPU 编程.因此在这里特地学习一下 GPU 上面的编程. 有志同道合的小伙伴,欢迎一起交流和学习.我的邮箱: caijinping220@gmail.com .使用的是自己的老古董笔记本上面的 Geforce 103m 显卡,尽管显卡相对于如今主流的系列已经很的弱,可是对于学习来说.还是能够用的.本系列博文也遵从由简单到复杂,记录自己学习的过程. 0. 文件夹 GPU 编

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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

本文來源地址:https://www.leiphone.com/news/201705/uo3MgYrFxgdyTRGR.html 与“传统” AI 算法相比,深度学习(DL)的计算性能要求,可以说完全在另一个量级上. 而 GPU 的选择,会在根本上决定你的深度学习体验.那么,对于一名 DL 开发者,应该怎么选择合适的 GPU 呢?这篇文章将深入讨论这个问题,聊聊有无必要入手英特尔协处理器 Xeon Phi,并将各主流显卡的性能.性价比制成一目了然的对比图,供大家参考. 先来谈谈选择 GPU 对

目录 12.4 移动渲染技术要点 12.4.1 Tile-based (Deferred) Rendering 12.4.2 Hierarchical Tiling 12.4.3 Early-Z 12.4.4 Transaction Elimination 12.4.5 Forward Pixel Kill 12.4.6 Hidden Surface Removal 12.4.7 Low Resolution Z pass 12.4.8 FlexRender 12.4.9 Universal B

[源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器 --(1) 目录 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器 --(1) 0x00 摘要 0x01 背景 1.1 推荐系统中的点击率估计 1.2 点击率估算训练的挑战 0x02 HugeCtr 0x03 架构 3.1 CTR DL 模型 3.2 HugeCTR 架构 3.3 基于GPU的参数服务器 0x04 核心功能 4.1 模型并行训练 4.1.1 in-memory GPU hash table 4.1.

本文转载自:http://www.cnblogs.com/mikewolf2002/archive/2011/12/17/2291239.html 这篇日志是学习AMD OpenCL文档时候的总结. OpenCL用memory object在host和device之间传输数据,memory object由runtime(运行库,driver的一部分)来管理. OpenCL中的内存对象包括buffer以及image,buffer是一维数据元素的集合.image主要用来存储一维.二维.三维图像.纹理

本文内容节选自由msup主办的第七届TOP100summit,北京一流科技有限公司首席科学家袁进辉(老师木)分享的<让AI简单且强大:深度学习引擎OneFlow背后的技术实践>实录. 北京一流科技有限公司将自动编排并行模式.静态调度.流式执行等创新性技术相融合,构建成一套自动支持数据并行.模型并行及流水并行等多种模式的分布式深度学习框架,降低了分布式训练门槛.极大的提高了硬件使用率.该框架已经成功帮助众多头部互联网公司及人工智能企业提升了大模型训练效率,节约了硬件运营和使用成本,达到了降本增效

在计算机时代的早期,一名极客的满足感很大程度上来源于能DIY一台机器.到了深度学习的时代,前面那句话仍然是对的. 缘起在2013年,MIT科技评论将深度学习列为当年十大科技突破之首.其原因在于,模型有其为庞大的网络结构,参数够多,学习能力够强,能配合大数据达到惊人的效果.而且,能自动学习特征,避免了“特征工程”这种繁琐的手工劳动.对于图像.音频和文字处理领域有极大的意义.因为最近在尝试用深度学习做文本挖掘,所以需要一台深度学习服务器(相信我,如果用CPU来跑,你的人生显得好短). 那么就有三个选

原文:<A trip through the Graphics Pipeline 2011> 翻译:往昔之剑   转载请注明出处   还没那么快   在上一篇,讲述了渲染命令在被GPU处理前,经历的各种阶段.简而言之,比你想像的要复杂.接下来,我将讲述提过的命令处理器(command processor),最终都对command buffer做了哪些事情.啥?哪提过这个了——骗你的- -.这篇文章确实是第一次提到命令处理器,但是记住,所有command buffer都经过内存或系统内存来访问P

Intel 5 6 7 8系列芯片组介绍 Iknow.2015-11-05 22:40|知识编号:122257 操作步骤: [Inetl 5.6.7.8系列芯片组介绍] 芯片组是主板电路的核心.一定意义上讲,它决定了主板的级别和档次,是"南桥"和"北桥"的统称,就是把以前复杂的电路和元件最大限度地集成在几颗芯片内的芯片组.而Intel芯片组是专门为英特尔的处理器设计的,用来连接CPU与其他的设备如内存.显卡等. Intel目前主流的芯片组是X79.H77.Z75.Z

原文链接 第九节:使用CUDA拓展高等级语言 Rob Farber 是西北太平洋国家实验室(Pacific Northwest National Laboratory)的高级科研人员.他在多个国家级的实验室进行大型并行运算的研究,并且是几个新创企业的合伙人.大家可以发邮件到rmfarber@gmail.com与他沟通和交流. 在关于CUDA(Compute Unified Device Architecture,即计算统一设备架构的简称)的系列文章的第八节,我探讨了使用CUDA利用库.在本小节,

原文链接:blog.csdn.net/xqj198404/article/details/20016279 NVIDIA链接:http://www.nvidia.cn/object/tesla_build_your_own_cn.html 组装属于您自己的Tesla个人超级计算机     如何打造属于你自己的Tesla个人超级计算机系统 本指南将帮助你组装一台Tesla个人超级计算机.如果你具备组装系统和工作站的经验,那么你可能希望打造一个属于自己的系统.不过,最简单的方法还是从这些经销商那里购

NVIDIA FFmpeg 转码技术分析 所有从 Kepler 一代开始的 NVIDIA GPUs 都支持完全加速的硬件视频编码,而从费米一代开始的所有 GPUs 都支持完全加速的硬件视频解码.截至 2019 年 7 月,Kepler.Maxwell.Pascal.Volta 和 Turing 一代 GPUs 支持硬件编码,Fermi.Kepler.Maxwell.Pascal.Volta 和 Turing 一代 GPUs 支持硬件解码. 高质量视频应用的处理需求对广播和电信网络提出了限制.消费

目录 13.1 本篇概述 13.1.1 本篇内容 13.1.2 概念总览 13.1.3 现代图形API特点 13.2 设备上下文 13.2.1 启动流程 13.2.2 Device 13.2.3 Swapchain 13.3 管线资源 13.3.1 Command 13.3.2 Render Pass 13.3.3 Texture, Shader 13.3.4 Shader Binding 13.3.5 Heap, Buffer 13.3.6 Fence, Barrier, Semaphore