这一部分打算从头记录一下CUDA的编程方法和一些物理架构上的特点:从硬件入手,写一下包括线程束的划分.流水线的调度等等微结构的问题,以及这些物理设备是如何与软件对应的.下一部分会写一下cuda中的几种内存划分,进行数据同步,以及优化cuda运行效率的几种方法. 1 硬件架构 1.1 Tesla : G80 不同厂家.版本的GPU内容差别可能会比较大,因此挑出几款比较经典的GPU,写一些通用的部分. GPU最重要的一点是可以并行的实现数据处理.这一点在数据量大.运算复杂度不高的条件下极为适用.可以

目录 一.导言 1.1 为何要了解GPU? 1.2 内容要点 1.3 带着问题阅读 二.GPU概述 2.1 GPU是什么? 2.2 GPU历史 2.2.1 NV GPU发展史 2.2.2 NV GPU架构发展史 2.3 GPU的功能 三.GPU物理架构 3.1 GPU宏观物理结构 3.2 GPU微观物理结构 3.2.1 NVidia Tesla架构 3.2.2 NVidia Fermi架构 3.2.3 NVidia Maxwell架构 3.2.4 NVidia Kepler架构 3.2.5 NV

A100 GPU硬件架构 NVIDIA GA100 GPU由多个GPU处理群集(GPC),纹理处理群集(TPC),流式多处理器(SM)和HBM2内存控制器组成. GA100 GPU的完整实现包括以下单元: 每个完整GPU 8个GPC,8个TPC / GPC,2个SM / TPC,16个SM / GPC,128个SM 每个完整GPU 64个FP32 CUDA内核/ SM,8192个FP32 CUDA内核 每个完整GPU 4个第三代Tensor核心/ SM,512个第三代Tensor核心 6个HBM

[前沿]研究生阶段从事于DSP和FPGA技术的相关研究工作,学习并整理了大量的技术资料,包括TI公司的官方文档和网络上的详细笔记,花费了大量的时间和精力总结了前人的工作成果.无奈工作却从事于嵌入式技术开发工作,与通信领域关系不大,它们来源于网络,自己亦觉得应该将它们共享于网络,以便于知识的传承和再生,做出自己应有的贡献. Cache是一种特殊的存储器,它由Cache 存储部件和Cache控制部件组成.Cache 存储部件一般采用与CPU同类型的半导体存储器件,存取速度比内存快几倍甚至十几倍.而C

<ARM Architecture Reference Manual ARMv8-A>里面有Memory层级框架图,从中可以看出L1.L2.DRAM.Disk.MMU之间的关系,以及他们在整个存储系统中扮演的角色. 涉及到的相关文档有: <ARM Architecture Reference Manual ARMv8-A>:E2 The AArch32 Application Level Memory Model和G3 The AArch32 System Level Memory

NVIDIA GPU Pascal架构简述 本文摘抄自英伟达Pascal架构官方白皮书:https://www.nvidia.com/en-us/data-center/resources/pascal-architecture-whitepaper/ SM 相比Maxwell架构,Pascal架构改进了16-nm FinFET的制造工艺,并提供了各种其它架构改进. Pascal further improves the already excellent power efficiency pr

NVIDIA GPU Turing架构简述 本文摘抄自Turing官方白皮书:https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/Solutions/design-visualization/technologies/turing-architecture/NVIDIA-Turing-Architecture-Whitepaper.pdf SM Turing的流式多处理器(SM)和Volta的架构相同,都是7.x. The Turing Streaming Mult

号称全球最低功耗蓝牙单芯片DA14580在可穿戴市场.健康医疗.ibeacon定位等市场得到广泛的应用,但是因为其较为封闭的技术/资料支持导致开发人员有较高的技术门槛,网络上也极少看到有关DA14580的开发技术分享,因此一般企业和一般技术团队都不敢贸然采用该平台,但一旦精通该芯片平台的开发,即可在蓝牙方案应用开发中获得较大的技术优势. 作者在集成电路领域有较为深厚的积累,在DA14580平台也有丰富的开发经验,接下来将以一个系列文章对DA14580的硬件架构和软件体系进行分析.如需技术咨询,请

NVIDIA GPU Volta架构简述 本文摘抄自英伟达Volta架构官方白皮书:https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/Solutions/Data-Center/tesla-product-literature/sc18-tesla-democratization-tech-overview-r4-web.pdf SM Volta架构目前仅GV100支持 Volta architecture comprises a single variant:

L0/L1/L2范数的联系与区别 标签(空格分隔): 机器学习 最近快被各大公司的笔试题淹没了,其中有一道题是从贝叶斯先验,优化等各个方面比较L0.L1.L2范数的联系与区别. L0范数 L0范数表示向量中非零元素的个数: \(||x||_{0} = \#(i)\ with\ \ x_{i} \neq 0\) 也就是如果我们使用L0范数,即希望w的大部分元素都是0. (w是稀疏的)所以可以用于ML中做稀疏编码,特征选择.通过最小化L0范数,来寻找最少最优的稀疏特征项.但不幸的是,L0范数的最优化

  IE9 的一个重大改进就是使用了GPU硬件加速来渲染网页. 那么GPU硬件加速到底能够带来多大的性能提升? 你可以在IE的测试案例网站(http://ie.microsoft.com/testdrive/)找到答案. 其中最有名的渲染速度测试网页就是鱼缸测试 . 使用IE9和IE8以及其他浏览器分别打开该网页,立即可以对比出渲染速度的明显差异. 鱼缸测试网页网址:http://ie.microsoft.com/testdrive/Performance/FishIE%20tank/Defau

L1 L2 Regularization 表示方式: $L_2\text{ regularization term} = ||\boldsymbol w||_2^2 = {w_1^2 + w_2^2 + ... + w_n^2}$ 执行 L2 正则化对模型具有以下影响 使权重值接近于 0(但并非正好为 0) 使权重的平均值接近于 0,且呈正态(钟形曲线或高斯曲线)分布. 模型开发者通过以下方式来调整正则化项的整体影响:用正则化项的值乘以名为 lambda(又称为正则化率)的标量.也就是说,模型开

L1&L2 Regularization   正则化方法:防止过拟合,提高泛化能力 在训练数据不够多时,或者overtraining时,常常会导致overfitting(过拟合).其直观的表现如下图所示,随着训练过程的进行,模型复杂度增加,在training data上的error渐渐减小,但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训练出来的网络过拟合了训练集,对训练集外的数据却不work. 为了防止overfitting,可以用的方法有很多,下文就将以此展开.有一个概念需要先说明,在机器

现代浏览器大都可以利用GPU来加速页面渲染.每个人都痴迷于60桢每秒的顺滑动画.在GPU的众多特性之中,它可以存储一定数量的纹理(一个矩形的像素点集合)并且高效地操作这些纹理(比如进行特定的移动.缩放和旋转操作).这些特性在实现一个流畅的动画时特别有用.浏览器不会在动画的每一帧都绘制一次,而是生成DOM元素的快照,并作为GPU纹理(也被叫做层)存储起来.之后浏览器只需要告诉GPU去转换指定的纹理来实现DOM元素的动画效果.这就叫做GPU合成,也经常被称这种借助于显卡的优势改变渲染操作:通常被笼统

本文内容.开发板及配件仅限用于学校或科研院所开展科研实验! 淘宝店铺名称:开源SDR实验室 HackRF链接:https://item.taobao.com/item.htm?spm=a1z10.1-c.w4004-13257850194.8.69503d888aIzVL&id=526187854860 HackRF One硬件架构如图1所示.  图1 HackRF One硬件架构图[1] PC机通过USB接口与NXP LP43xx微控制器通信 微控制器通过并行总线及GPIO模拟的JTAG接口与

最近在了解GPU架构这方面的内容,由于资料零零散散,所以准备写两篇博客整理一下.GPU的架构复杂无比,这两篇文章也是从宏观的层面去一窥GPU的工作原理罢了 GPU根据厂商的不同,显卡型号的不同,GPU的架构也有差别,但是大体的设计基本相同,原理的部分也是相通的.下面我们就以NVIDIA的Fermi架构为蓝本,从降低延迟的角度,来讲解一下GPU到底是如何利用数据的并行处理来提升性能的.有关GPU的架构细节和逻辑管线的实现细节,我们将在下一篇里再讲. 无论是CPU还是GPU,都在使用各种各样的策略来

Micro:bit做为当红的少儿编程工具,这两年在编程教育领域越来越火.今天就从硬件架构开始,分享Micro:bit的相关主题. Microbit 硬件设计是根据ARM mbed技术所开发的应用IC及相干周边功能所设计出来的!另外有一颗接口IC 用来处理USB 接口及拖拉式核心软件更新法.这接口IC 并未用来链接任何周边. 两部分关键信息可以一窥Microbit 的内部设计: ·        线路图(schematics,http://tech.microbit.org/hardware/sc

现代浏览器大都可以利用GPU来加速页面渲染.每个人都痴迷于60桢每秒的顺滑动画.在GPU的众多特性之中,它可以存储一定数量的纹理(一个矩形的像素点集合)并且高效地操作这些纹理(比如进行特定的移动.缩放和旋转操作).这些特性在实现一个流畅的动画时特别有用.浏览器不会在动画的每一帧都绘制一次,而是生成DOM元素的快照,并作为GPU纹理(也被叫做层)存储起来.之后浏览器只需要告诉GPU去转换指定的纹理来实现DOM元素的动画效果.这就叫做GPU合成,也经常被称这种借助于显卡的优势改变渲染操作:通常被笼统

1.硬件配置见如下图表. 组件名称 满配 半配 1/4配 1/8配 Sun Rack II 1242 1 1 1 1 计算节点 X2-2.X3-2.X4-2.X5-2.X6-2 30 16 8 4 存储设备 X2-2和X3-2: Dual controller Sun ZFS Storage 7320 appliance (60 TB) X4-2和X5-2: Oracle ZS3-ES storage appliance X6-2: Oracle ZS5–ES storage appliance

  uname命令:主要用于输出一组操作系统的信息. 这个命令比较简单也比较有意思.为什么这么说呢?输入--help后看看效果,一目了然,简单吧: 首先输出完整信息: 我们再依次来输出一下: 最后,我们只需要记住uname命令可以输出和系统本身相关的内容,包含内核的版本.硬件架构是32位还是64位即可. 来自为知笔记(Wiz)