%%首先以200*200的矩阵做加减乘除 做比较 t = zeros(1,100); A = rand(200,200);B = rand(200,200);C = rand(200,200); for i=1:100     tic;     D=A+B;E=A.*D;F=B./(E+eps);     t(i)=toc; end;mean(t) %%%%ans = 2.4812e-04 t1 = gpuArray(zeros(1,100)); A1 = gpuArray(rand(200,2

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

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

linux 提供time命令统计进程在用户态和内核态消耗的CPU时间: [root@localhost ~]# time sleep real 0m2.001s user 0m0.001s sys 0m0.001s time命令统计了三种时间:实际时间,用户cpu时间和系统cpu时间:通过这三种时间计算CPU使用率: cpu_usage = ((user time)+(sys time))/(real time)

如下代码段是关于C++算法之大数加法计算的代码,希望对大家有用. { int length; int index; int smaller; int prefix = 0; if(NULL == src1 || 0 >= length1 || NULL == src2 || 0 >= length2) return NULL; length = length1 > length2 ? (length1 + 1) : (length2 + 1); assert(NULL != dest);

1  前言出于性能方面的考虑,有的时候,我们希望知道CPU的使用率为多少,进而判断此CPU的负载情况和对于当前运行环境是否足够“胜任”.本文将介绍一种计算CPU占有率的方法以及其实现原理. 2  移植算法2.1 算法简介此算法是基于操作系统的,理论上不限于任何操作系统,只要有任务调度就可以.本文将以FreeRTOST为例来介绍本算法的使用方法.本文所介绍的算法出处为随Cube库一起提供的,它在cube库中的位置如下图所示: 本文将以STM32F4为例,测试环境为STM3240G-EVAL评估板.

计算CPU占用率就是获取系统总的内核时间 用户时间及空闲时间 其中空闲时间就是内核空转 所以内核时间包含空闲时间 然后计算 运行时间 = 内核时间 加 用户时间 减去 空闲时间 间隔时间 =  内核时间 加 用户时间 cpu使用率% = 运行时间 / 间隔时间 ; 无论单个进程cpu占用率还是系统整个cpu占用路 都是如此原理 核心代码就是如下几段 BOOL res = GetSystemTimes( &preidleTime, &prekernelTime, &preuserTi

proc文件系统介绍 /proc文件系统是一个伪文件系统,它只存在内存当中,而不占用外存空间.它以文件系统的方式为内核与进程提供通信的接口.用户和应用程序可以通过/proc得到系统的信息,并可以改变内核的某些参数.由于系统的信息,如进程,是动态改变的,所以用户或应用程序读取/proc目录中的文件时,proc文件系统是动态从系统内核读出所需信息并提交的. /proc目录中有一些以数字命名的目录,它们是进程目录.系统中当前运行的每一个进程在/proc下都对应一个以进程号为目录名的目录/proc/pi

Linux平台Cpu使用率的计算 proc文件系统 /proc文件系统是一个伪文件系统,它只存在内存当中,而不占用外存空间.它以文件系统的方式为内核与进程提供通信的接口.用户和应用程序可以通过/proc得到系统的信息,并可以改变内核的某些参数.由于系统的信息,如进程,是动态改变的,所以用户或应用程序读取/proc目录中的文件时,proc文件系统是动态从系统内核读出所需信息并提交的. /proc目录中有一些以数字命名的目录,它们是进程目录.系统中当前运行的每一个进程在/proc下都对应一个以进程号

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

场景: 一个float型的变量赋值1170601,加上19000000,结果出现错误. 原因: float占用4个字节(32位)存储空间,包括符号位1位,阶码位8位,尾数23位.浮点数精度与它的尾数有关. 尾数为二进制小数1.m,m为23位的小数.所以浮点数的精度为24位二进制有效位数.2的24次方为16777216. 19000000 > 16777216,做加法计算之后丢失精度导致结果出错. 解决方法: 将float用double替换,double占用8个字节(64位)存储空间,包括符号位1

转载自:http://blog.csdn.net/pppjob/article/details/4060336 在Linux下,CPU利用率分为用户态,系统态和空闲态,分别表示CPU处于用户态执行的时间,系统内核执行的时间,和空闲系统进程执行的时间,三者之和就是CPU的总时间,当没有用户进程.系统进程等需要执行的时候,CPU就执行系统缺省的空闲进程.从平常的思维方式理解的话,CPU的利用率就是非空闲进程占用时间的比例,即CPU执行非空闲进程的时间 / CPU总的执行时间. 在Linux系统中,C

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

一般来说对于需要大量cpu计算的进程,当前端压力越大时,CPU利用率越高.但对于I/O网络密集型的进程,即使请求很多,服务器的CPU也不一定很到,这时的服务瓶颈一般是在磁盘的I/O上.比较常见的就是,大文件频繁读写的cpu开销远小于小文件频繁读写的开销.因为在I/O吞吐量一定时,小文件的读写更加频繁,需要更多的cpu来处理I/O的中断. 在Linux/Unix下,CPU利用率分为用户态,系统态和空闲态,分别表示CPU处于用户态执行的时间,系统内核执行的时间,和空闲系统进程执行的时间.平时所说的C

转自:http://blog.csdn.net/pppjob/article/details/4060336 在Linux下,CPU利用率分为用户态,系统态和空闲态,分别表示CPU处于用户态执行的时间,系统内核执行的时间,和空闲系统进程执行的时间,三者之和就是CPU的总时间,当没有用户进程.系统进程等需要执行的时候,CPU就执行系统缺省的空闲进程.从平常的思维方式理解的话,CPU的利用率就是非空闲进程占用时间的比例,即CPU执行非空闲进程的时间 / CPU总的执行时间. 在Linux系统中,CP

在Linux下,CPU利用率分为用户态,系统态和空闲态,分别表示CPU处于用户态执行的时间,系统内核执行的时间,和空闲系统进程执行的时间,三者之和就是CPU的总时间,当没有用户进程.系统进程等需要执行的时候,CPU就执行系统缺省的空闲进程.从平常的思维方式理解的话,CPU的利用率就是非空闲进程占用时间的比例,即CPU执行非空闲进程的时间 / CPU总的执行时间. 在Linux系统中,CPU时间的分配信息保存在/proc/stat文件中,利用率的计算应该从这个文件中获取数据.文件的头几行记录了每个

AI解决方案:边缘计算和GPU加速平台 一．适用于边缘 AI 的解决方案 AI 在边缘蓬勃发展.AI 和云原生应用程序.物联网及其数十亿的传感器以及 5G 网络现已使得在边缘大规模部署 AI 成为可能.但它需要一个可扩展的加速平台,能够实时推动决策,并让各个行业都能为行动点(商店.制造工厂.医院和智慧城市)提供自动化智能.这将人.企业和加速服务融合在一起,从而使世界变得"更小". 更紧密. 适用于各行各业的边缘 AI 解决方案 卓越购物体验 借助 AI 驱动的见解,各地的大型零售商可让

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.

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,