前言 CPU 的并行编程技术,也是高性能计算中的热点,也是今后要努力学习的方向.那么它和 GPU 并行编程有何区别呢? 本文将做出详细的对比,分析各自的特点,为将来深入学习 CPU 并行编程技术打下铺垫. 区别一:缓存管理方式的不同 GPU:缓存对程序员不透明,程序员可根据实际情况操纵大部分缓存 (也有一部分缓存是由硬件自行管理). CPU:缓存对程序员透明.应用程序员无法通过编程手段操纵缓存. 区别二:指令模型的不同 GPU:采用 SIMT - 单指令多线程模型,一条指令配备一组硬件,对应32

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

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/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

前言 CPU 的并行编程技术,也是高性能计算中的热点,也是今后要努力学习的方向.那么它和 GPU 并行编程有何区别呢? 本文将做出详细的对比,分析各自的特点,为将来深入学习 CPU 并行编程技术打下铺垫. 区别一:缓存管理方式的不同 GPU:缓存对程序员不透明,程序员可根据实际情况操纵大部分缓存 (也有一部分缓存是由硬件自行管理). CPU:缓存对程序员透明.应用程序员无法通过编程手段操纵缓存. 区别二:指令模型的不同 GPU:采用 SIMT - 单指令多线程模型,一条指令配备一组硬件,对应32

一.概念 CPU(Center Processing Unit)即中央处理器,GPU(Graphics Processing Unit)即图形处理器. 二.CPU和GPU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,两者都为了完成计算任务而设计. 三.CPU和GPU的不同之处 CPU虽然有多核,但一般也就几个,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,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,并辅助有很

GPU与CPU CPU CPU,也就是中央处理器,结构主要包括控制器(指挥各部分工作).运算器(实现数据加工).寄存器.高缓以及数据/控制/状态总线.计算机的性能很大程度上依赖于CPU,CPU的功能包括程序控制(控制指令执行的先后顺序).操作控制(控制指令操作).时间控制(控制各种操作的时间).数据加工(实现数据的算术和逻辑运算)等,简单来说,CPU就是对指令流和数据流进行时间和空间上的控制.CPU擅长处理诸如分布式.协调控制这种复杂运算,具有很强的通用性. 由于CPU中存储单元和控制单元占用了

使用PCAST检测散度以比较GPU和CPU结果 并行编译器辅助软件测试(PCAST)是英伟达HPC FORTRAN.C++和C编译器中的一个特性.PCAST有两个用例.一个新的处理器或新的编译程序的部分或新的时间标志首先被编译.您可能需要测试新库是否会产生相同的结果,或者测试添加OpenMP并行.启用自动矢量化(-Mvect=simd)或从X86系统移植到OpenPOWER或Arm的安全性.这个用例的工作原理是在需要比较中间结果的地方向应用程序添加pcast_compare调用或compare指

CPU: 英文全称:Central Processing Unit. 中文全称:中央处理器. 厂商:英特尔Intel. 功能:是一台计算机的运算核心和控制核心. 缺点:运算能力(最弱),核处理数(最少). 优点: 主频(最高)(3G.4G以上): 管理能力(最强),擅长管理和调度,比如数据读取,文件管理,人机交互等等. GPU: 英文全称:Graphics Processing Unit. 中文全称:图形处理器. 厂商:英伟达NVIDIA. 功能:是一种专门在个人电脑.工作站.游戏机和一些移动设

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

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

YOLO---Darknet下的 GPU vs CPU 速度 目录 一.基础环境 二.安装Darknet-yolo v3 三.CPU下测试 四.GPU下测试 五.测试速度对比结论 正文 一.基础环境 当前的运行环境为: Ubuntu16.04.5 LTS CUDA 10.0 cuDNN 7.6.1 NVIDIA GTX 2080 TI 11G 1.查看cuda版本 cat /usr/local/cuda/version.txt 2.查看cudnn版本 cat /usr/local/cuda/in

[深度学习] Pytorch(三)-- 多/单GPU.CPU,训练保存.加载预测模型问题 上一篇实践学习中,遇到了在多/单个GPU.GPU与CPU的不同环境下训练保存.加载使用使用模型的问题,如果保存.加载的上述三类环境不同,加载时会出错.就去研究了一下,做了实验,得出以下结论: 多/单GPU训练保存模型参数.CPU加载使用模型 #保存 PATH = 'cifar_net.pth' torch.save(net.module.state_dict(), PATH) #加载 net = Net()

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

GPU的功耗远远超过CPUCache, local memory: CPU > GPU Threads(线程数): GPU > CPURegisters: GPU > CPU 多寄存器可以支持非常多的Thread,thread需要用到register,thread数目大,register也必须得跟着很大才行.SIMD Unit(单指令多数据流,以同步方式,在同一时间内执行同一条指令): GPU > CPU. 在计算机上运行的程序从性能的角度来说大致可分为三类:(1) I/O int

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

引言 CPU和GPU都是具有运算能力的芯片.CPU更像“通才”主要指令运算(执行)为重和数值运算,而GPU更像“专才”,主要图形类数值计算为核心.在不同类型的运算方面的速度也就决定了它们的能力.芯片的速度主要取决于三个方面:微架构,主频和IPC(每个时钟周期执行的指令数). 微架构 从微架构上看,CPU和GPU看起来完全不是按照相同的设计思路设计的,当代CPU的微架构是按照兼顾“指令并行执行”和“数据并行运算”的思路而设计,就是要兼顾程序执行和数据运算的并行性.通用性以及它们的平衡性.CPU的微

一.计算核心增加 二者都由寄存器.控制器.逻辑单元构成,但比例很大不同,决定了CPU擅长指令处理,函数调用上:GPU在数据处理(算数运算/逻辑运算)强力很多. NIVIDA基于Maxwell构架的GPU代号GM200的显示核心主要由4个图形处理集群(GPC ),16个流处理集群(SMM)和4个64bit显存控制器组成.每个流处理集群中包含了4个调度器(Warp),每个调度器又控制着32个逻辑计算核心(Core),Core是实现逻辑计算的基本单元. GPU处理数据过程: 从CPU得到数据处理指令.

http://www.manew.com/thread-110502-1-1.html 随着游戏玩法的增强,计算的多量化,我们的CPU并不足以迅速的处理这些问题,而Unity给我们开放了一个接口,我们需要用它来处理大量的运算: 我们可以把大量的处理运算的逻辑放入这个Shader中,用GPU的并行能力来计算,这里简单的说一说他的使用方式和如何把参数传入和传出.让我们像一个方法一样调用. 首先:在Unity中我们可以创建一个ComputeShader: <ignore_js_op>  打开之后会发