作者:Cascade链接:https://www.zhihu.com/question/21231074/answer/20701124来源:知乎著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权. 想要理解GPU与CPU的区别,需要先明白GPU被设计用来做什么.现代的GPU功能涵盖了图形显示的方方面面,我们只取一个最简单的方向作为例子. 大家可能都见过上面这张图,这是老版本Direct X带的一项测试,就是一个旋转的立方体.显示出一个这样的立方体要经过好多步骤,我们先考虑简单的,想象一下他是个线框,没有…

在不少人的心目中,显卡最大的用途可能就只有两点--玩游戏.看电影,除此之外,GPU并没有其他的作用了.但是随着微软IE9的正式发布,不少人突然发现,微软一直提到一个名词:GPU硬件加速,从而也让不少人开始关注GPU硬件加速.那么GPU硬件加速到底是什么?能干些什么呢?下面让我们一起走进GPU硬件加速的世界去看看吧. GPU硬件加速就是显卡辅助CPU进行图形运算 要说起GPU硬件加速,我们首先要说说GPU这个概念.GPU是1999年,NVIDIA公司在发布GeForce256时提出的,它可以减少对…

http://blog.csdn.net/maopig/article/details/6803141 在不少人的心目中,显卡最大的用途可能就只有两点——玩游戏.看电影,除此之外,GPU并没有其他的作用了.但是随着微软IE9的正式发布,不少人突然发现,微软一直提到一个名词:GPU硬件加速,从而也让不少人开始关注GPU硬件加速.那么GPU硬件加速到底是什么?能干些什么呢?下面让我们一起走进GPU硬件加速的世界去看看吧. GPU硬件加速就是显卡辅助CPU进行图形运算 要说起GPU硬件加速,我们首先要…

GPU支持大规模的并行加速运算,胜在量上,CPU处理大量的并行运算显得力不从心,它是胜在逻辑上.利用显卡加速的应用越来越多,但如果说GPU即将或最终将替代CPU还有点言过其实,二者最终将优势互补,各尽所能. 使用显卡的无脑并行运算破解密码是一个不错的选择.这里选择一种简单的情况,限定密码是6位纯数字,并且不限定输入次数,这种 情况下可以使用GPU暴力破解,当然仅供娱乐,并无任何实际的应用价值. #include "cuda_runtime.h" #include "devic…

  一.GPU是什么?与显卡是什么关系?安装在什么地方?有单独的GPU板卡吗? GPU就是图像处理芯片,外表与CPU有点相似.显卡的芯片,AMD的一个技术,相当于电脑的处理器CPU,只不过它是显卡的大脑或心脏.GPU是显卡的核心,显卡,则是由GPU.显存.电路板,还有BIOS固件组成的,所以GPU不等于显卡.GPU只是显卡上的一个核心处理芯片,是显卡的心脏,不能单独作为外接扩展卡使用,GPU因并行计算任务较重,所以功耗较大,只能焊接在显卡的电路板上使用.显卡上都有GPU,它是区分显性能的最主要元…

一.前言 近几年深度学习在各领域大显神威,而”GPU加速"也得到了越来越多的篇幅,似乎任何程序只要放到GPU上运行那速度就是杠杠的.GPU代替CPU计算已成了大势所趋?我先告诉你结论”那是不可能滴“,然后咱们再来说说”GPU为什么比CPU快“.二.图形处理,GPU的源起 GPU是显卡的计算单元,就好比CPU是电脑的计算核心,有时我们直接就把GPU称为显卡.显而易见,GPU从诞生之初就是用来处理图像的.下面我们讲一个简单的例子来说明下为什么图像处理需要用到GPU,而CPU的缺点是什么. 我们讲一个…

由于一般密码破解工具的破解速度实在是太慢,而且支持的密码破解协议也不多,暴力破解的话,有的密码1年时间也破不出来,用字典跑的话必须要明文密码在字典里才行,而且密码字典太大的话,也很浪费时间,跑不出来也是很常见的事情,下面推荐一款世界上破解密码速度最快的工具,hashcat,hashcat github地址,选择最新版的下载即可. hashcat支持多种计算核心: GPUCPUAPUDSPFPGACoprocessor 下载官方NVIDA驱动程序 到NVIDA官网下载与自己电脑显卡型号相对应的显卡…

视频大小:1168856 字节画面尺寸:480*848帧数:275opencv + cuvid + tesla P4, 解码性能:1426.84 fps ffmpeg 4.0 API + [Intel(R) Xeon(R) Gold 6133 CPU @ 2.50GHz] ,解码性能:206.46 fps GPU解码是CPU解码的6.9倍.注意:1. GPU解码丢了两帧:2. 如果使用cuda stream流水线技术,理论上性能还会再提升.…

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…

在CPU中1.CPU_ONLY :=1的注释取消掉 2.BLAS := atlas 在GPU中 1.USE_CUDNN := 1的注释取消 2.BLAS := open…