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

作者:虫子君 链接:https://www.zhihu.com/question/19903344/answer/96081382 来源:知乎 著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 看了好多,觉得下面这个介绍才是我想要的以及能看明白的,CPU和GPU的设计区别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,同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理.这些都使得CPU的内

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

目录 前言 CPU是什么? GPU是什么? GPU与CPU的区别 GPU的由来 并行计算 GPU架构优化 GPU和CPU的应用场景 作者:小牛呼噜噜 | https://xiaoniuhululu.com 计算机内功.JAVA底层.面试相关资料等更多精彩文章在公众号「小牛呼噜噜 」 前言 大家好,国庆马上就要过去了,这不偷偷地进来学习了一波.之前小牛学过一点深度学习的知识,做了几个项目,发现CPU来训练就很慢,但是后来用装有GPU的电脑来训练,就明显快的飞起,感觉很神奇. 此时心里有个疑问,CP

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

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

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

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

Visual Studio中Debug与Release的区别: 在Visual Studio中,编译模式有2种:Debug与Release.这也是默认的两种方式,在新建一个project的时候,就已经存在这两种模式供选择. Debug通常称为调试版本,它包含调试信息,并且不作任何优化,便于程序员调试程序.      Release称为发布版本,它往往是进行了各种优化,使得程序在代码大小和运行速度上都是最优的,以便用户很好地使用. SO:      一般都是用Release来打包发布程序,因为Re

本以为这些无关紧要的 Debug与Release以及x86.x64.Any CPU 差点搞死人了. 看了以下博文才后怕,难怪我切换了一下模式,程序就pass了.... 转载: 1.https://www.cnblogs.com/xxn-180727/p/9442992.html 2.https://www.cnblogs.com/netserver/p/11106130.html 一.Debug与Release 1.  区别 Debug--调试版,生成的.exe中包含很多调试信息,若直接发包,比

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

http://blog.csdn.net/conowen/article/details/7256260 这里有几种计算平台的Flynn分类法 GPU是SIMD 多核CPU是MIMD 硬件结果多核处理器是 SMP Symmetric Multi-Processor

Google Cloud 原文链接:https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/what-makes-tpus-fine-tuned-for-deep-learning 机器之心翻译链接:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1610560990129941099&wfr=spider&for=pc 张量处理单元(TPU)是一种定制化的 ASIC 芯片,它由谷歌从头设计,并专门用于机器学习

有消息称,阿里巴巴达摩院正在研发一款神经网络芯片——Ali-NPU,主要运用于图像视频分析.机器学习等AI推理计算.按照设计,这款芯片性能将是目前市面上主流CPU.GPU架构AI芯片的10倍,而制造成本和功耗仅为一半,其性价比超过40倍. 应用上,通过此款芯片的研发将会更好的落地在图像.视频识别.云计算等商业场景中.据阿里达摩院研究员骄旸介绍说:“CPU.GPU作为通用计算芯片,为处理线程逻辑和图形而设计,处理AI计算问题时功耗高,性价比低,在AI计算领域急需专用架构芯片解决上述问题.阿里巴巴此

CISC(复杂指令集计算机)和RISC(精简指令集计算机)是当前CPU的两种架构.它们的区别在于不同的CPU设计理念和方法.早期的CPU全部是CISC架构,它的设计目的是 CISC要用最少的机器语言指令来完成所需的计算任务. RISC和CISC是设计制造微处理器的两种典型技术,虽然它们都是试图在体系结构.操作运行.软件硬件.编译时间和运行时间等诸多因素中做出某种平衡,以求达到高效的目的,但采用的方法不同,因此,在很多方面差异很大. x86架构采用CISC,而ARM采用RISC. ARM成立于19

前段时间做了一个基于CPU和GPU对比的粒子效果丢在学习WebGL的群里,技术上没有多作讲解,有同学反馈看不太懂GPU版本,干脆开一篇文章,重点讲解基于GPU开发的版本. 一.概况 废话不多说,先丢上demo,用移动设备更能明显感觉性能差异. 维护粒子位移.颜色.尺寸:GPU版本  CPU版本 维护粒子位移:GPU版本  CPU版本   结论:同时需要维护多种粒子特征变化时,GPU有明显优势.只是维护粒子位移时,GPU版本稍流畅,但优势并不明显.当然,这还得具体到设备,一些中低端Android机

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

CPU 力气大啥P事都能干,还要协调.GPU 上面那家伙的小弟,老大让他处理图形,这方面处理简单,但是量大,老大虽然能处理,可是老大只有那么几个兄弟,所以不如交给小弟处理了,小弟兄弟多,有数百至数千个,而且是专门只干这行和只能干这行. hhha!