文章是出自我的原创,是写在新浪博客里面的:http://blog.sina.com.cn/s/blog_13b7eb5b20102wvxw.html 首先,软件的版本你选择很重要,我们配置了两天才成功的,把最后安装的软件版本和相应的软件在下面给出. 系统配置:win7 X64,显卡是Geforce GTX960M 错误选择:官方显卡(好像版本是347.多少来着)+CUDA 7.0: 350.12显卡+CUDA 7.0 官方显卡+CUDA 7.5​ 正确选择:350.12显卡+CUDA 7.5​​

又是一枚祖国的骚年,阅览做做笔记:http://www.cnblogs.com/neopenx/p/4643705.html 这里只是一些基础知识.帮助理解DL tool的实现. “这也是深度学习带来的一个全新领域,它要求研究者不仅要理论强,建模强,程序设计能力也要过硬,不能纸上谈兵.” CUDA的广泛应用造就了GPU计算专用Tesla GPU的崛起. 随着显卡的发展,GPU越来越强大,而且GPU为显示图像做了优化.在计算上已经超越了通用的CPU.如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了,因此N

为什么需要GPU 几年前我启动并主导了一个项目,当时还在谷歌,这个项目叫谷歌大脑.该项目利用谷歌的计算基础设施来构建神经网络. 规模大概比之前的神经网络扩大了一百倍,我们的方法是用约一千台电脑.这确实使深度学习取得了相当大的进展.用到相当多的 计算机.不久之后我发现,之前我并没意识到,用一千台电脑是一项非常昂贵的技术.因此,我和我的朋友,意识到,利用一种 不同的技术,仅用三台电脑,而非一千台,就可以做到这点,而秘诀就是利用GPU技术. ---Andrew Ng [The Big Talk:深度学

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算法设计:直方图统计 直方图频数统计,也可以看成一个字典Hash计数.用处不是很多,但是涉及CUDA核心操作:全局内存.共享内存.原子函数. 1.1  基本串行算法 这只是一个C语言练习题. #define MAXN 1005 #define u32 unsigned int __host__ void count(char *hist_data, u32 *bin_data) { ; i < MAXN; i++) bin_data[hist_data[i]]++; } 1.2 基于数据分解的并

随着图像识别和深度学习领域的迅猛发展,GPU时代即将来临.由于GPU处理深度学习算法的高效性,使得配置一台搭载有GPU的服务器变得尤为必要. 本文主要介绍在Ubuntu 16.04环境下如何配置TensorFlow(GPU support)框架,实验所用的显卡为GeForce GTX 1080ti(OC),显存11G,频率1569-1708MHz,CUDA核心3584个,Compute Capability为6.1.下面详细介绍安装配置的详细步骤. 关于本人实验室所用硬件的配置清单,请访问. 1

1.设备管理和查看: cudaError_t cudaGetDeviceProperties(cudaDeviceProp * prop,int device) 用户可以通过这个函数来查看自己GPU设备的相关信息,Device表示要查看的GPU索引,得到的Prop是一个包含GPU信息的结构体. 2.GPU架构:GPU架构是围绕一个流式多处理器(SM)的可扩展阵列搭建的 SM的关键核心: CUDA核心 共享内存/一级缓存 寄存器文件 加载/存储单元 特殊功能单元 线程束调试器 一个GPU通常搭载由

又是一枚祖国的骚年,阅览做做笔记:http://www.cnblogs.com/neopenx/p/4643705.html 这里只是一些基础知识.帮助理解DL tool的实现. 最新补充:我需要一台DIY的Deep learning workstation. “这也是深度学习带来的一个全新领域,它要求研究者不仅要理论强,建模强,程序设计能力也要过硬,不能纸上谈兵.” CUDA的广泛应用造就了GPU计算专用Tesla GPU的崛起. 随着显卡的发展,GPU越来越强大,而且GPU为显示图像做了优化

CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商 NVIDIA 推出的运算平台. 0. 配置 显卡驱动的下载地址:Drivers - Download NVIDIA Drivers(根据自己的平台类型选择合适的显卡驱动) 1. 显卡 以 GeForce Gtx 1050 不同型号为例,其性能清单基本如下: 重点关注的参数: NVIDIA CUDA Cores,CUDA 核心数: 2. CUDA GPUS 查看不同系列和类型的 GPU(显卡) 对 CU

CUDA编程模型是一个异构模型,需要CPU和GPU协同工作. host和device host和device是两个重要的概念 host指代CPU及其内存 device指代GPU及其内存 __global__: host调用,device上执行 __device__:device调用,device执行 __host__:host调用, host执行 典型编程流程 分配host内存,并进行数据初始化 分配device内存,并从host将数据拷贝到device上 调用CUDA的核函数在device上完

来自吉浦迅科技 整理发布 http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NTE3Nzk4MQ==&mid=2651231163&idx=1&sn=d48b4480da3481de8ae20e78b1ee22df&scene=23&srcid=0605uZ1nd6QlqnK6AJdMlZkI#rd 第五名:Tesla K80 Tesla --英伟达高端大气上档次专用计算卡品牌,以性能高.稳定性强,适用于长时间高强度计算著称. Tesla K8

先说配置,我电脑E3V3+GTX780TI视频就一个普通的720P AVC1编码MP4视频,实时检测软件是CPU-Z和GPU-Z,AIDA64[全默认设置]全部用ptoplayer默认播放时候,播放30分钟,全程满帧(输入和输出帧数相等).显卡和CPU基本处于待机负载显卡核心频率在300MHZ,显存在600MHZ,TDP 4%,温度40℃:CPU温度42℃.机箱出风口基本无热风.[开启CUDA:LAV解码器]LAV使用Nvidia CUVID显卡和CPU处于中等负载显卡核心满频率875MHZ(我

随着信息处理的爆炸增长,传统使用CPU计算已经无法满足计算作业增长的需求,GPU的出现为批量作业提供了新的契机.GPU计算拥有很类库,比如CUDA.OpenCL等,但是可以发现CUDA是其中相对比较成熟的一个,也是目前应用最为广发的一种.于此同时开发语言的飞速发展,呈现百花齐放状态,C#语言简单高效,所以本文讲述如何使用C#调用CUDA进行GPU计算. 前言 最近几年计算机有了巨大发展,各种开发语言百花齐放,但是笔者还是钟爱C#语言,尤其是目前微软的生态开放,.NET 技术的跨平台加上方便高效的

title: [CUDA 基础]3.1 CUDA执行模型概述 categories: CUDA Freshman tags: CUDA SM SIMT SIMD Fermi Kepler toc: true date: 2018-03-12 23:20:41 Abstract: 本文介绍CUDA执行模型,只比硬件高一层的抽象 Keywords: CUDA SM,SIMT,SIMD,Fermi,Kepler 开篇废话 今天晚上本来都该睡觉了,但是还是决定把这篇文章写出来,毕竟昨天就没写. 这一篇开

CUDA学习笔记 GPU架构 GPU围绕流式多处理器(SM)的可扩展阵列搭建,每个GPU有多个SM,每个SM支持数百个线程并发执行.目前Nvidia推出了6种GPU架构(按时间顺序,详见下图):Fermi.Kepler.Maxwell.Pascal.Volta和Turing,每种架构的SM构成不尽相同. 以Fermi架构为例,SM通常包含以下组成部分: 32个CUDA核心,每核心由一整数算术逻辑单元ALU和一浮点运算单元FPU组成 共享内存/L1Cache 寄存器 加载/存储单元 特殊功能单元S

这一部分打算从头记录一下CUDA的编程方法和一些物理架构上的特点:从硬件入手,写一下包括线程束的划分.流水线的调度等等微结构的问题,以及这些物理设备是如何与软件对应的.下一部分会写一下cuda中的几种内存划分,进行数据同步,以及优化cuda运行效率的几种方法. 1 硬件架构 1.1 Tesla : G80 不同厂家.版本的GPU内容差别可能会比较大,因此挑出几款比较经典的GPU,写一些通用的部分. GPU最重要的一点是可以并行的实现数据处理.这一点在数据量大.运算复杂度不高的条件下极为适用.可以

一.引言 倾斜摄影测量技术是国际测绘遥感领域近年发展起来的一项高新技术,以大范围.高精度.高清晰的方式全面感知复杂场景,通过高效的数据采集设备及专业的数据处理流程生成的数据成果直观反映地物的外观.位置.高度等属性,为真实效果和测绘级精度提供保证.同时有效提升模型的生产效率.三维建模在测绘行业.城市规划行业.旅游业.甚至电商业等的行业应用越来越广泛,越来越深入. 无人机航拍不再是大众陌生的话题,商场到处可见的DJI商店,各种厂商的无人机也是层出不穷,这将无人机倾斜数据建模推到了一个关键性的阶段.

图形管线(graphics pipeline)向来以复杂为特点,这归结为图形任务的复杂性和挑战性.OpenGL作为图形硬件标准,是最通用的图形管线版本.本文用自顶向下的思路来简单总结OpenGL图形管线,即从最高层开始,然后逐步细化到管线图中的每个框,再进一步细化到OpenGL具体函数.注意,这里用经典管线代说着色器内部,也就是OpenGL固定管线功能(Fixed-Function,相对于programmable也即可编程着色器),也会涉及着色器,但差不多仅限于“这些固定管线功能对应xx着色器”

http://digi.163.com/14/0218/23/9LDCTFON00162DSP.html [IT168 评测]随着一句“娘娘,封神啦(宝鸡口音)”,中国的观众迅速认识到了两个极其出彩的相声演员.如果说关键词是引发关注的最大因素,那么提到“GeForce”,各位想到的又是什么? 相信不少读者第一次真正认识到NVIDIA(以下简称NV)这个公司还是从一款叫GeForce 256的显卡开始,当年逆天的性能让不少DIY玩家彻底跪倒在NV的的“石榴裙”之下不愿爬起.虽说这么多年过去了,NV

上周的这个时候,NVIDIA GeForce 700系列的旗舰产品GTX 780正式发布,传闻已久的GTX 700家族终于来了!虽然没有任何新架构.新特性的旗舰卡发布总让人觉得少点什么.但从性能上来说,GTX 780表现无可挑剔,在只有GeForce Titan 60%价格的情况下却提供了后者接近90%的综合性能表现,而且超频非常不俗.但总的来说该卡4799元的价格还是有点贵了,不是一般玩家所能承受的.那如果有这样一款显卡,它的价格不到3000元,却有GTX 780将近80%的性能,你会心动吗?

AMD/NV烽烟再起!HD7970GE大战GTX770 泡泡网显卡频道7月8日 高端市场肩负展示厂商实力,树立品牌形象的任务,历来是兵家必争之地.从GTX680 VS HD7970,HD7970GE VS GTX680再到GTX770 VS HD7970GE,A/N两家在这块阵地上宁可尸横遍野,也是互不相让! 从命名规则上讲,AMD算是比较厚道.HD7970加入BOOST技术,基础频率也从之前的925MHz一举提升至1GHz以上,只是在原有名字上加入GE以示区别,而NVIDIA同样是将GTX68