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

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:kevinxiaoyu,高级研究员,隶属腾讯TEG-架构平台部,主要研究方向为深度学习异构计算与硬件加速.FPGA云.高速视觉感知等方向的构架设计和优化."深度学习的异构加速技术"系列共有三篇文章,主要在技术层面,对学术界和工业界异构加速的构架演进进行分析. 一.概述:通用=低效 作为通用处理器,CPU (Central Processing Unit) 是计算机中不可或缺的计算核心,结合指令集,完成日常工作中多种多样的计

OpenCL OpenCL(全称Open Computing Language,开放运算语言)是第一个面向异构系统通用目的并行编程的开放式.免费标准,也是一个统一的编程环境,便于软件开发人员为高性能计算服务器.桌面计算系统.手持设备编写高效轻便的代码,而且广泛适用于多核心处理器(CPU).图形处理器(GPU).Cell类型架构以及数字信号处理器(DSP)等其他并行处理器,在游戏.娱乐.科研.医疗等各种领域都有广阔的发展前景. OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架,此异构平台可由CPU,GP

导读: CPU和GPU之所以大不相同,是由于其设计目标的不同,它们分别针对了两种不同的应用场景.CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型,而GPU面对的则是类型高度统一的.相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境. “为什么现在更多需要用的是 GPU 而不是 CPU,比如挖矿甚至破解密码? ” 以下是比较准确靠谱的回答: 1.现在更多被需要的依然是CPU,只是GPU在大规模并发计算中体现出其一技之长所以应用范围逐渐变得广泛,并成为近些年的热点话题之一. 为什么二者会有如此的不同

详见:http://blog.yemou.net/article/query/info/tytfjhfascvhzxcyt317 首先需要解释CPU和GPU这两个缩写分别代表什么.CPU即中央处理器,GPU即图形处理器.其次,要解释两者的区别,要先明白两者的相同之处:两者都有总线和外界联系,有自己的缓存体系,以及数字和逻辑运算单元.一句话,两者都为了完成计算任务而设计. 两者的区别在于存在于片内的缓存体系和数字逻辑运算单元的结构差异:CPU虽然有多核,但总数没有超过两位数,每个核都有足够大的缓存

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

faiss安装 faiss是facebook开发的有CPU版本和GPU版本的求密集向量相似性和进行密集向量聚类的库. faiss用c++编写,安装faiss需要在github上下载其c++源码并用make编译安装 faiss仅有的两个依赖包:blas和lapack CPU 方面,Facebook 大量利用了: 多线程以充分利用多核性能并在多路 GPU 上进行并行搜索. BLAS 算法库通过 matrix/matrix 乘法进行高效.精确的距离计算.没有 BLAS,高效的强力执行很难达到最优状态.

Intel 2018架构日详解:新CPU&新GPU齐公布 牙膏时代有望明年结束 北京时间12月12日晚,Intel在圣克拉拉举办了架构日活动.在五个小时的演讲中,Intel揭开了2021年CPU架构路线图.下一代核心显卡.图形业务的未来.全新3D封装技术,甚至部分2019年处理器新架构的面纱. 访问购买页面: 英特尔旗舰店 姗姗来迟的消费级CPU路线图 近一段时间以来,业界一直非常期待看到Intel未来的架构路线图,但自Skylake以来却一直处于犹抱琵琶半遮面的状态.最近几个月Intel简单公

CPU VS GPU 关于绘图和动画有两种处理的方式:CPU(中央处理器)和GPU(图形处理器).在现代iOS设备中,都有可以运行不同软件的可编程芯片,但是由于历史原因,我们可以说CPU所做的工作都在软件层面,而GPU在硬件层面. 总的来说,我们可以用软件(使用CPU)做任何事情,但是对于图像处理,通常用硬件会更快,因为GPU使用图像对高度并行浮点运算做了优化.由于某些原因,我们想尽可能把屏幕渲染的工作交给硬件去处理.问题在于GPU并没有无限制处理性能,而且一旦资源用完的话,性能就会开始下降了(

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

http://blog.csdn.net/xiaolang85/article/details/51500340 有网友在网上提问:“为什么现在更多需要用的是 GPU 而不是 CPU,比如挖矿甚至破解密码? ”以下是比较准确靠谱的回答: 1.现在更多被需要的依然是CPU,只是GPU在大规模并发计算中体现出其一技之长所以应用范围逐渐变得广泛,并成为近些年的热点话题之一. 为什么二者会有如此的不同呢?首先要从CPU和GPU的区别说起. CPU和GPU之所以大不相同,是由于其设计目标的不同,它们分别针

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

转:https://blog.csdn.net/xiaolang85/article/details/51500340 有网友在网上提问:“为什么现在更多需要用的是 GPU 而不是 CPU,比如挖矿甚至破解密码? ”以下是比较准确靠谱的回答: 1.现在更多被需要的依然是CPU,只是GPU在大规模并发计算中体现出其一技之长所以应用范围逐渐变得广泛,并成为近些年的热点话题之一. 为什么二者会有如此的不同呢?首先要从CPU和GPU的区别说起. CPU和GPU之所以大不相同,是由于其设计目标的不同,它们

CPU VS GPU 关于绘图和动画有两种处理的方式:CPU(中央处理器)和GPU(图形处理器).在现代iOS设备中,都有可以运行不同软件的可编程芯片,但是由于历史原因,我们可以说CPU所做的工作都在软件层面,而GPU在硬件层面. 总的来说,我们可以用软件(使用CPU)做任何事情,但是对于图像处理,通常用硬件会更快,因为GPU使用图像对高度并行浮点运算做了优化.由于某些原因,我们想尽可能把屏幕渲染的工作交给硬件去处理.问题在于GPU并没有无限制处理性能,而且一旦资源用完的话,性能就会开始下降了(

本文来自计算机体系结构专家王逵.他认为,“摩尔定律结束之后,性能提升一万倍”不会是科幻,而是发生在我们眼前的事实.   2008年,<三体2:黑暗森林>里写到:   真的很难,你冬眠后不久,就有六个新一代超级计算机大型研究项目同时开始,其中三个是传统结构的,一个是非冯结构的,另外两个分别是量子和生物分子计算机研究项目.但两年后,这六个项目的首席科学家都对我说,我们要的计算能力根本不可能实现.量子计算机项目是最先中断的,现有的物理理论无法提供足够的支持,研究撞到了智子的墙壁上.紧接着生物分子计算

0.深入理解GPU训练加速原理 我们都知道用GPU可以加速神经神经网络训练(相较于CPU),具体的速度对比可以参看我之前写的速度对比博文: [深度应用]·主流深度学习硬件速度对比(CPU,GPU,TPU) GPU是如何加速的呢? 我打算从两个方面来解答: 单个GPU较于CPU加速: 在训练网络中,其实大量的运算资源都消耗在了数值计算上面,大部分网络训练的过程都是1.计算loss,2.根据loss求梯度,3.再根据梯度更新参数(梯度下降原理).无论在GPU还是CPU中,都是不断重复123步.但是由

CPU与GPU,我们应该使用哪个? CPU与GPU CPU即中央处理器,GPU即图形处理器. 两者的相同之处:两者都有总线和外界联系,有自己的缓存体系,以及数字和逻辑运算单元 两者的区别之处:在于存在于片内的缓存体系和数字逻辑运算单元的结构差异:CPU虽然有多核,但总数没有超过两位数,每个核都有足够大的缓存和足够多的数字和逻辑运算单元,并辅助有很多加速分支判断甚至更复杂的逻辑判断的硬件:GPU的核数远超CPU,被称为众核(NVIDIA Fermi有512个核).每个核拥有的缓存大小相对小,数字逻

遇到的问题: 网站本身设计初衷就没有打算支持IE8及以下版本浏览器,并不是因为代码兼容性问题,而是真的不想迁就那些懒得更新自己操作系统和浏览器的用户,毕竟是我自己的网站,所以我说了算!哈哈~ 没有了低版本IE6浏览器,就不用顾虑他们的性能问题了,本以为开发会一帆风顺,结果”性能问题”竟然出现在了一直以性能出色著称的Chrome浏览器中. Chrome下的动画比IE9和FF都要慢很多,一开始觉得是自己的js逻辑问题,因为要遍历9个元素并计算他们的坐标.后来尝试了使用requestAnimation

摘要: 1.以动态图形式计算一个简单的加法 2.cpu和gpu计算力比较(包括如何指定cpu和gpu) 3.关于gpu版本的tensorflow安装问题,可以参考另一篇博文:https://www.cnblogs.com/liuhuacai/p/11684666.html 正文: 1.在tensorflow中计算3.+4. ##1.创建输入张量 a = tf.constant(2.) b = tf.constant(4.) ##2.计算结果 print('a+b=',a+b) 输出:a+b= t

这一期我们来介绍如何在Windows上安装CUDA,使得对图像数据处理的速度大大加快,在正式的下载与安装之前,首先一起学习一下预导知识,让大家知道为什么使用GPU可以加速对图像的处理和计算,以及自己的电脑是否可以使用GPU加速. ​写在前面: 在深度学习中,我们常常要对图像数据进行处理和计算,而处理器CPU因为需要处理的事情多,并不能满足我们对图像处理和计算速度的要求,显卡GPU就是来帮助CPU来解决这个问题的,GPU特别擅长处理图像数据,而CUDA(Compute Unified Device

CPU,GPU,GPGPU 1．基本概念 1.1  GPU 图形处理器(bai英语:Graphics Processing Unit,缩写:GPU),又称显示核心.视觉du处理器.zhi显示芯片,是一种专门在个人电脑.工dao作站.游戏机和一些移动设备(如平板电脑.智能手机等)上图像运算工作的微处理器. 1.2  CPU 中央处理器(CPU,Central Processing Unit)是一块超大规模的集成电路,是一台计算机的运算核心(Core)和控制核心( Control Unit).它的功