目录 文章目录 目录 显卡 GPU GPU 与深度学习 GPU 与 CPU 体系结构的区别 GPU 显存与 CPU 主存的区别 GPU 与 CPU 之间的数据交互方式 GPU 的体系结构 GPU 的工作原理 GPU 的关键参数 CUDA 编程模型 CUDA 的架构 CUDA 的核心概念 CUDA 的工作原理 云主机显卡的实现方式 虚拟显卡 物理显卡直通 物理显卡虚拟化 KVM 虚拟机通过 PCI Pass-through 使用 NVIDIA 显卡 显卡 显卡(Video card.Display

本小节笔记大纲: 1.Communication patterns gather,scatter,stencil,transpose 2.GPU hardware & Programming Model SMs,threads,blocks,ordering Synchronization Memory model: local, shared, global Atomic Operation 3.Efficient GPU Programming Access memory faster co

本小节笔记大纲: 1.Communication patterns gather,scatter,stencil,transpose 2.GPU hardware & Programming Model SMs,threads,blocks,ordering Synchronization Memory model: local, shared, global Atomic Operation 3.Efficient GPU Programming Access memory faster co

本文转载自:https://blog.csdn.net/qq_38906523/article/details/78730158 即将进入 2018 年,随着硬件的更新换代,越来越多的机器学习从业者又开始面临选择 GPU 的难题.正如我们所知,机器学习的成功与否很大程度上取决于硬件的承载能力.在今年 5 月,我在组装自己的深度学习机器时对市面上的所有 GPU 进行了评测.而在本文中,我们将更加深入地探讨: 为什么深度学习需要使用 GPU GPU 的哪种性能指标最为重要 选购 GPU 时有哪些坑需

从零开始写一个武侠冒险游戏-6-用GPU提升性能(1) ----把帧动画的实现放在GPU上 作者:FreeBlues 修订记录 2016.06.19 初稿完成. 2016.08.05 增加对 XCode 项目文件的说明. 概述 我们之前所有的绘图工作都是直接使用基本绘图函数来绘制的, 这样写出来的代码容易理解, 不过这些代码基本都是由 CPU 来执行的, 没怎么发挥出 GPU 的作用, 实际上现在的移动设备都有着功能不弱的 GPU(一般都支持 OpenGL ES 2.0/3.0), 本章的目标就

偶尔看到这样的一个算法,觉得还是蛮有意思的,花了将近10天多的时间研究了下相关代码. 以下为百度的结果:MLAA全称Morphological Antialiasing,意为形态抗锯齿是AMD推出的完全基于CPU处理的抗锯齿解决方案.对于游戏厂商使用的MSAA抗锯齿技术不同,Intel最新推出的MLAA将跨越边缘像素的前景和背景色进行混合,用第2种颜色来填充该像素,从而更有效地改进图像边缘的变现效果,这就是MLAA技术. 其实就是这个是由Intel的工程师先于2009年提出的技术,但是由AMD将

什么是OpenGL? OpenGL是一套图形硬件的软件API接口库,它直接和GPU交互,将3D场景渲染绘制到2D屏幕上.总结说,OpenGL的功能是将程序中定义的各种2D或3D模型绘制到帧缓存中,或者将数据从帧缓存中读取的程序中,如保存一张场景截图. 当今大多数移动平台手游引擎都采用OpenGL ES进行绘制,游戏场景界面是由一组组UI元素堆构而成的,引擎内部通过对OpenGL接口的封装,将这些UI元素转化为一系列OpenGL命令的调用(如一Sprite精灵渲染画到屏幕上要调用一系列的绘制指令)

阅读文档:使用 PyTorch 进行深度学习:60分钟快速入门. 本教程的目标是: 总体上理解 PyTorch 的张量库和神经网络 训练一个小的神经网络来进行图像分类 PyTorch 是个啥? 这是基于 Python 的科学计算包,其目标是: 替换 NumPy,发挥 GPU 的作用 一个提供最大灵活性和速度的深度学习研究平台 起步 PyTorch 中的 Tensor 类似于 NumPy 中的 ndarray(这一点类似于 TensorFlow),只不过张量可以充分利用 GPU 来进行加速计算.

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

Core Graphics Framework是一套基于C的API框架,使用了Quartz作为绘图引擎.它提供了低级别.轻量级.高保真度的2D渲染.该框架可以用于基于路径的 绘图.变换.颜色管理.脱屏渲染,模板.渐变.遮蔽.图像数据管理.图像的创建.遮罩以及PDF文档的创建.显示和分析. iOS支持两套图形API族:Core Graphics/QuartZ 2D 和OpenGL ES.OpenGL ES是跨平台的图形API,属于OpenGL的一个简化版本.QuartZ 2D是苹果公司开发的一套A

Usart GPU 使用手册 文档更新日期 更新内容 2014-9-10 C编程sprintf问题 2014-8-8 版本程序1.0,升级了自定义波特率部分 ------ 原始版本 第一部分:基础应用 概述: Usart 是串口的意思,GPU 是图形处理器的意思,产品的含义是做一个单片机使用的专用图形处理器,或者称之为串口液晶显示模块. 一. 接线 开箱后,可以将串口输出的4根引脚焊上排插,使用杜邦线将串口接到USB转TTL线上,即可接到电脑USB口上上电,屏幕即会显示第一屏的Hello界面:

VGA有很多层涵义,本来是用于代表一个分辨率(您可能不了解VGA,但应该知道QVGA代表什么),随后被普遍称为显示输出接口.为了输出VGA分辨 率.提供VGA输出接口,显卡和VGA就有了不解之缘,显卡被称为VGA Card是有历史原因的,如果您对此感兴趣的话,请慢慢看: ● 什么是VGA? VGA,Video Graphic  Array,视频图形阵列,表示一组点阵图形,长640像素宽480像素,最初能够输出640×480分辨率的接口叫做D-Sub,也被称作VGA接口, 它是一个15针的梯形插头

CPU擅长逻辑处理控制,GPU适合高强度的并行计算任务,为什么会存在这种差别?今天搜集了些相关资料,摘抄总结如下. 一.什么是GPU GPU这个概念是由Nvidia公司于1999年提出的.GPU是显卡上的一块芯片,就像CPU是主板上的一块芯片.那么1999年之前显卡上就没有GPU吗?当然有,只不过那时候没有人给它命名,也没有引起人们足够的重视,发展比较慢. 自Nvidia提出GPU这个概念后,GPU就进入了快速发展时期.简单来说,其经过了以下几个阶段的发展: 1)仅用于图形渲染,此功能是GPU的

[IT时代周刊编者按]云计算特有的优点和巨大的商业前景,让其成为了近年来的IT界最热门词汇之一.当然,这也与中国移动互联网的繁荣紧密相关,它们需要有相应的云计算服务作为支撑.但本文作者祁海江结合自身的经验,对国内目前的云计算服务进行观察后认为,国内云服务商多数采用过于简单粗放的“远程机房+移动大硬盘”模式,不能满足并行图形处理的计算需求,“应认清技术潮流,整合前沿计算工具,尽快推进云GPU并行计算服务,促进中国移动互联网整体技术水准攀升.”那么云GPU并行计算服务有多重要?作者在文中作了深入浅出

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

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,

光栅化——死神来了……   前言:在上一期的GPU大百科全书里,我们目睹了可爱的香草从抽象世界走向现实,从方程还原成实体的全过程.可以说香草活了,因为几何单元,我们赋予了她完整的灵魂. 如果你正在为GPU图形单元创造鲜活形象而感到欣喜和雀跃,那我建议你最好先做好与之相反的心理准备,因为今天关于GPU的话题会很沉重,我们将目睹一个生命被凝固的全过程,也就是几何单元之后的图形过程——光栅化. ● 几何之后真的再无几何 几何过程结束之后,图形的世界是充满了欢笑的.得益于几何单元的精细调整,可爱的香草在

转:https://blog.csdn.net/p23onzq/article/details/79609629 在GPU出现以前,显卡和CPU的关系有点像“主仆”,简单地说这时的显卡就是画笔,根据各种有CPU发出的指令和数据进行着色,材质的填充.渲染.输出等. 较早的娱乐用的3D显卡又称“3D加速卡”,由于大部分坐标处理的工作及光影特效需要由CPU亲自处理,占用了CPU太多的运算时间,从而造成整体画面不能非常流畅地表现出来. 例如,渲染一个复杂的三维场景,需要在一秒内处理几千万个三角形顶点和光

3.2.1 CPU计算能力分析 这里CPU计算能力用Intel的Haswell架构进行分析,Haswell架构上计算单元有2个FMA(fused multiply-add),每个FMA可以对256bit数据在一个时钟周期中做一次乘运算和一次加运算,所以对应32bit单精度浮点计算能力为:(256bit/32bit) 2(FMA) 2(乘和加) = 32 SP FLOPs/cycle,即每个时钟周期可以做32个单精度浮点计算. CPU峰值浮点计算性能 = CPU核数 CPU频率 每周期执行的浮点操

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