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

人工智能包括三个要素:算法,计算和数据.人工智能算法目前最主流的是深度学习.计算所对应的硬件平台有:CPU.GPU.FPGA.ASIC.由于移动互联网的到来,用户每天产生大量的数据被入口应用收集:搜索.通讯.我们的QQ.微信业务,用户每天产生的图片数量都是数亿级别,如果我们把这些用户产生的数据看成矿藏的话,计算所对应的硬件平台看成挖掘机,挖掘机的挖掘效率就是各个计算硬件平台对比的标准. 最初深度学习算法的主要计算平台是 CPU,因为 CPU 通用性好,硬件框架已经很成熟,对于程序员来说非常友好.

FPGA图像处理之行缓存(linebuffer)的设计一 作者:OpenS_Lee 1 背景知识 在FPGA数字图像处理中,行缓存的使用非常频繁,例如我们需要图像矩阵操作的时候就需要进行缓存,例如图像的均值滤波,中值滤波,高斯滤波以及sobel边缘查找等都需要行缓存设计.这里的重要性就不在赘述. 2 FPGA实现 图1 行缓存菊花链结构 如图1所示,我们要设计n行同时输出,就串联n行.Line_buffer的大小设置由图像显示行的大小(图像宽度)决定.例如480*272 (480). 2.1 设

从几个方面来介绍一下GPU和FPGA. 从峰值性能来说,GPU(10Tflops)远远高于FPGA(<1TFlops).GPU上面成千上万个core同时跑在GHz的频率上还是非常壮观的,最新的GPU峰值性能可达10TFlops以上.GPU的架构经过仔细设计(例如使用深度流水线,retiming等技巧),在电路实现上是基于标准单元库而在critical path上可以用手工定制电路,甚至在必要的情形下可以让半导体fab依据设计需求微调工艺制程,因此可以让许多core同时跑在非常高的频率.相对而言,

转自:http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/52810219?locationNum=3&fps=1 目录(?)[-] 教你从头到尾利用DQN自动玩flappy bird全程命令提示GPUCPU 前言 第一部分GPU版教程 1NVIDIA驱动CUDAcudnn安装 下载相应文件后续 使用下载地址 11 Install NVIDIA Driver 安装NVIDIA驱动 12 Install CUDA 安装CUDA 13 Install cuDN

TensorFlow指定GPU/CPU进行训练和输出devices信息 1.在tensorflow代码中指定GPU/CPU进行训练 with tf.device('/gpu:0'): .... with tf.device('/gpu:1'): ... with tf.device('/cpu:0'): ... 2.输出devices的信息 在指定devices的时候往往不知道具体的设备信息,这时可用下面的代码查看对应的信息 进入Python环境 from tensorflow.python.c

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9747019.html 基本开发环境搭建 1. Microsoft Windows 版本 关于Windows的版本选择,本人强烈建议对于部分高性能的新机器采用Windows 10作为基础环境,部分老旧笔记本或低性能机器采用Windows 7即可,本文环境将以Windows 10作为开发环境进行描述.对于Windows 10的发行版本选择,笔者建议采用Windows_10_enterprise_

#include <amp.h> #include <iostream> #include <winbase.h> //操作系统的底层文件 using namespace concurrency; using namespace std; void main () { ,, , ,, , ,, , }; array_view<,a ); //GPU计算结构,av存储到GPU显存,根据数组初始化 // restrict 定向到GPU // 直接操作AV,(index

首先,导入os,再按照PCI_BUS_ID顺序,从0开始排列GPU, import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" 然后就可以选择用哪一个或者那几个GPU运行: os.environ[”zCUDA_VISIBLE_DEVICES”] = "0" 用0号GPU,即'/gpu:0'运行: os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0,1” 用0号和1

参考:http://www.echojb.com/cuda/2017/03/15/350138.html https://www.zhihu.com/question/56111727 第一步:首先确定你当前的window版本(win 7,win8,win10),操作系统(32,64),是否GPU等.本人CPU GPU均配置完成,但是如果要做深度实验的话,除非你cpu配置特别高,否则还是建议GPU来跑. 第二步:确定好了当前的计算机情况,下面就开始下载相关文件 (1) 首先确定自己是否安装vs2

我用的是ZYNQ7010的开发板,纯粹是入门学习,对于初学者,使用较多的xlinx入门级的开发板一般是zynq7000系列,淘宝上买的较好的是黑金和米联科,我买的就是黑金的,个人觉得教程很少,学习资料不多,米联客图像处理的教程很多,如果你英语可以,也可以看官方的教程UG902就听详细,要是还不确定买什么板子,我觉得米联客的还是好些.最后分享下我的FPGA学习资料, 链接:https://pan.baidu.com/s/1wJ_lWyBbbk9TujKBM_essg 提取码:otqk 复制这段内容

怎么调?可以让两路sensor的色调一致.

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

王玉伟,腾讯TEG架构平台部平台开发中心基础研发组资深工程师,专注于为数据中心提供高效的异构加速云解决方案.目前,FPGA已在腾讯海量图片处理以及检测领域已规模上线. 随着互联网用户的快速增长,数据体量的急剧膨胀,数据中心对计算的需求也在迅猛上涨.诸如深度学习在线预测.直播中的视频转码.图片压缩解压缩以及HTTPS加密等各类应用对计算的需求已远远超出了传统CPU处理器的能力所及.摩尔定律失效的今天,关注"新"成员(GPU\FPGA\ASIC)为数据中心带来的体系架构变革,为业务配上一台

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.

IC (integrated circuit) 集成电路:微电路.微芯片.芯片:集成电路又分成:模拟集成电路(线性电路).数字集成电路.数/模混合集成电路: 模拟集成电路:产生.放大.处理各种模拟信号(幅度随时间变化的信号): 数字集成电路:产生.放大.处理各种数字信号(时间和幅度上离散取值的信号): 集成电路按用途分成:专用集成电路(ASIC).通用集成电路: ASIC(Application Specific Integrated Circuit) 专用集成电路:是指应特定用户要求和特定电子

最近FPGA又频频被各AI领域的巨头看好,比如微软.百度.科大讯飞都对FPGA应用前景有所期待.那么如果让你选择FPGA作为AI计算系统的主力军,你会有什么样的顾虑? 这几天,已经退役的AlphaGo又强行刷了一波头条,不是又跟哪位世界高手对决,而是"新狗"通过无监督式学习,仅用3天时间就战胜了李世石版的AlphaGo,然后用了21天时间战胜了柯洁版本AlphaGo.AlphaGo让我们真真切切地看到了AI计算的强大. 目前,在AI计算平台使用最广泛的两种加速部件是GPU和FPGA.G

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

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

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

版权声明:本文由薛梁原创文章,转载请注明出处: 文章原文链接:https://www.qcloud.com/community/article/628340001485134638 来源:腾云阁 https://www.qcloud.com/community FPGA(Field Programmable Gate Array)现场可编程门阵列,作为 ASIC 领域中的一种半定制电路而出现已有 30 年的历史了,它既解决了定制电路的无法改变功能的不足,又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点,