我们学习GPU编程，肯定都是要有CPU编程的基础，不可能连C都不会就直接学习GPU，因此，我们这一节就来讲一下CPU与GPU的不同，可以让大家更好的了解GPU编程。...硬件架构不同，以Intel的某款8核处理器为例，CPU中有很大一部分面积都被缓存占去了，相比之下，8个核心占的面积并不算大。所以CPU的主要时间并不是计算，而是在做数据的传输。 ?...image-20200818122651994 CPU适合那种逻辑复杂，但运算量小的任务；而GPU适合运算量大，但逻辑简单的任务，结合我们后面章节讲的例子，也可以看出，我们在GPU编程时，有一种优化方式就是将循环展开...，这样会导致代码量会有所提高，但通过这个操作，我们明确告诉GPU应该做什么处理，提高GPU的执行效率； 支持线程的方式不同，CPU的每个核只有少量的寄存器，每个寄存器都将在执行任何已分配的任务中被用到。...CPU遵循缓存一致性，而GPU不是，这一点在上一节“GPU内存深入了解”中有讲，这里不多赘述。
1 #include 2 3 #include 4 5 #include //操作系统的底层文件 6 7 8...20 21 int a [] = {1 ,2, 3,4 ,5, 6,7 ,8, 9,10 }; 22 23 array_viewav( 10,a ); //GPU...计算结构，av存储到GPU显存，根据数组初始化 24 25 // restrict 定向到GPU 26 27 // 直接操作AV,(index)操作每一个元素 28...cout << av[i ] << endl; 38 39 } 40 41 42 43 cin.get (); 44 45 46 47 } 48 49 对于GPU...和CPU的各自优势： GPu优势在于多点计算效率高，并发计算 CPU的优势在于单点计算效率高 1 #include 2 #include 3 #
Linux越来越容易上手和使用，其用户越来越多，如何在Linux下测试CPU/GPU等性能呢？...就CPU基准测试而言，它包括五种方法：CPU Blowfish，CPU CryptoHash，CPU斐波那契，CPU N-Queens和CPU Zlib。...的屏幕截图.png FPU： 2020-06-16 16-02-23 的屏幕截图.png GPU主要为2D，此处忽略。...Linux并非以其游戏能力和可能性而闻名，自然而然，没有太多可供用户用来测试其图形硬件的GPU基准测试工具。但是，有些基准测试套件可以帮助精确确定GPU性能的各个方面。...最后，用户会根据之前的所有测试获得性能得分。此工具具备简单性和完美的操作。可以在大多数发行版中以“ glmark2”的名称找到它作为预制软件包。
版本还不能高于2.10）中，已经同时支持CPU、GPU训练，不需要再区分是配置CPU版本的库还是GPU版本的库了。 ...此外，这里有必要提一句——如果我用如下所示的代码进行tensorflow库的配置，配置得到的tensorflow库则是1.X版本的，而不是上面我们刚刚得到的是2.X版本，始终无法获取最新版本的tensorflow...当然，到这里或许也不算完全成功——从上图可以看到，当前tensorflow库并没有进行GPU计算。...如果大家的电脑上没有GPU，或者不需要用GPU加以计算，那就不用管这个问题，相当于已经完全成功了，后续直接开始用tensorflow库进行各类深度学习的应用即可；但是对于电脑上有GPU，并且也希望让GPU...加入计算的用户而言，我们需要额外的操作来实现GPU加速；具体方法我们将在后期的推文中介绍
前言 在上一篇的最后, 我提到了一个矩阵乘法, 这次与CPU进行对比, 从中可以很明显GPU在并行计算上的优势. ---- 计时函数 在贴出代码之前, 来看下我常用的计时函数, 可以精确到微秒级...部分的代码就是for循环....所以用的基础for循环....结果图 gpu是gt750m, cpu是i7-4700mq....其实cpu是比gpu好很多的, 但是并行计算上gpu的优势依旧明显. ---- 最后 喜欢记得点赞哦, 有意见或者建议评论区见~ ----
众所周知，深度学习作为一种能够从海量数据中自主学习、提炼知识的技术，正在为各行各业赋能，成为企业和机构改变现实的强大工具。...作为一种通用处理器，旨在处理各种不同类型的任务，从操作系统的运行，到应用程序的执行，再到复杂的计算、文档编辑、播放电影和音乐、网页浏览等。...目前市场上主要有以下几种类型的 CPU，具体可参考： 英特尔酷睿（Intel Core）处理器： 作为 PC 市场的老牌霸主，英特尔酷睿系列处理器以其出色的性能和广泛的兼容性而闻名。...— 05 —关于 GPU 应用于深度学习的一点思考 作为一种基于人工神经网络（ANN）的技术，深度学习能够从庞大的数据集中提取出高度精确的预测。...这种能力使得 GPU 成为了现代深度学习中不可或缺的计算工具。 综上所述，随着人工智能、大数据等技术的不断发展，对计算能力的需求将持续增长。GPU 作为加速计算的重要工具，其
一个GPU总需要一个CPU，但CPU的选择已经不再单一，GPU的功能也不再“简单”，曾经稳固的关系，不再是单纯的合作。...依赖CPU的GPU和VCU为什么会有替代CPU的势头？芯片巨头与互联网巨头间的竞合关系，是如何加深的？...CPU与GPU、VCU更加微妙的竞合关系 — 既有自研的Arm CPU，也支持x86 CPU，让英伟达与CPU巨头间的竞合关系中竞争的成分更高。...在PC时代，芯片巨头间的竞争，是CPU公司或者GPU公司之间的竞争，CPU与GPU公司以合作为主旋律。...CPU、GPU 和配备 VCU 的系统离线双通道单输出 (SOT) 吞吐量 除了VPU，谷歌也已经通过自研的TPU减少了购买CPU和GPU。
简单理解CPU与GPU的区别 GPU（图形处理器）和CPU（中央处理器）是计算机系统中两种常见的处理器类型。它们在结构、功能和应用方面有很大的区别。...本文将详细讲解GPU和CPU的区别，并结合一个具体案例来说明它们的应用。 结构和功能： CPU：CPU是计算机系统的核心处理器，负责执行程序的指令和控制计算机的各个部件。...此外，CPU还用于服务器、数据库、虚拟化等需要高度可靠性和灵活性的应用。 GPU：由于其并行计算能力，GPU在图形处理和科学计算领域得到广泛应用。...由于GPU具有大量的并行计算核心，它可以同时处理多个图像，并在短时间内生成特效结果。相比之下，使用CPU进行图像处理可能需要更长的时间，因为CPU的核心数量有限，无法同时处理大量的图像。...GPU和CPU在结构、功能和应用方面存在明显的区别。GPU适用于并行计算和图形处理，而CPU适用于通用计算和广泛的应用领域。
这两种器件相同点是它们都是Processing Unit——处理单元；不同点是CPU是“核心的”，而GPU是用于“图像”处理的。...但是聪明的人类并不会被简单的名称所束缚，他们发现GPU在一些场景下可以提供优于CPU的计算能力。 于是有人会问：难道CPU不是更强大么？这是个非常好的问题。...为了解释这个疑问，我们需要从CPU的组织架构说起。由于Intel常见的较新架构如broadwell、skylake等在CPU中都包含了一颗GPU，所以它们不能作为经典的CPU架构去看待。...之后我们称GPU的Core为cuda核）。 再对比一下CPU的微架构和架构图，以FP mul“执行单元为例”，一个CPU的Core中有2个，六核心的CPU有12个。...该款CPU的最大支持64G内存，其内存最大带宽是68GB/s。 然而GPU对应的显存带宽则比CPU对应内存高出一个数量级！ ?
CPU和GPU主要由以下5个方面的区别： 一、概念 1、CPU(Central Processing Unit-中央处理器),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...二、缓存 1、CPU有大量的缓存结构，目前主流的CPU芯片上都有四级缓存，这些缓存结构消耗了大量的晶体管，在运行的时候需要大量的电力。...2、GPU的缓存就很简单，目前主流的GPU芯片最多有两层缓存，而且GPU可以利用晶体管上的空间和能耗做成ALU单元，因此GPU比CPU的效率要高一些。...三、响应方式 1、CPU要求的是实时响应，对单任务的速度要求很高，所以就要用很多层缓存的办法来保证单任务的速度。 2、GPU是把所有的任务都排好，然后再批处理，对缓存的要求相对很低。...CPU注重的是单线程的性能，要保证指令流不中断，需要消耗更多的晶体管和能耗用在控制部分，于是CPU分配在浮点计算的功耗就会变少。 2、GPU基本上只做浮点运算的，设计结构简单，也就可以做的更快。
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，它们分别针对了两种不同的应用场景。...想要理解GPU与CPU的区别，需要先明白GPU被设计用来做什么。现代的GPU功能涵盖了图形显示的方方面面，我们只取一个最简单的方向作为例子。 ...这种比较复杂的问题都是CPU来做的。 总而言之，CPU和GPU因为最初用来处理的任务就不同，所以设计上有不小的区别。而某些任务和GPU最初用来解决的问题比较相似，所以用GPU来算了。...当然现在的GPU也能做一些稍微复杂的工作了，相当于升级成初中生高中生的水平。但还需要CPU来把数据喂到嘴边才能开始干活，究竟还是靠CPU来管的。 3、就目前的计算机架构，GPU只能称作是小众。...GPU作为后来者，出现的太晚了，计算机架构已经定型，不太可能撼动 Intel 的霸主地位，而且Intel 一定会借着先天优势打压其他竞争对手。
tf.test.is_gpu_available() True 列出本地的机器信息 from tensorflow.python.client import device_lib # 列出所有的本地机器设备...和CPU的执行性能 def performanceTest(device_name,size): with tf.device(device_name): #选择具体的哪一个设备...:0",100) c=performanceTest("/cpu:0",100) /gpu:0 size= 100 Time: 0.7048304080963135 /cpu:0 size= 100...,1000) c=performanceTest("/cpu:0",1000) /gpu:0 size= 1000 Time: 0.01311945915222168 /cpu:0 size= 1000...= 5000 Time: 0.17576313018798828 /cpu:0 size= 5000 Time: 3.400740146636963 gpu_set=[];cpu_set=[];i_set
[开发技巧]·PyTorch如何使用GPU加速（CPU与GPU数据的相互转换） 配合本文推荐阅读：PyTorch中Numpy，Tensor与Variable深入理解与转换技巧 1.问题描述 在进行深度学习开发时...，GPU加速可以提升我们开发的效率，速度的对比可以参照笔者这篇博文：[深度应用]·主流深度学习硬件速度对比（CPU，GPU，TPU）结论：通过对比看出相较于普通比较笔记本的(i5 8250u)CPU，一个入门级显卡...(GPU MX150)可以提升8倍左右的速度，而高性能的显卡(GPU GTX1080ti)可以提升80倍的速度，如果采用多个GPU将会获得更快速度，所以经常用于训练的话还是建议使用GPU。...本文在数据存储的层面上，帮大家解析一下CPU与GPU数据的相互转换。让大家可以掌握PyTorch使用GPU加速的技巧。...: loss = loss.cpu() acc = acc.cpu() 进一步的对数据操作可以查看笔者这篇博文：[开发技巧]·PyTorch中Numpy，Tensor与Variable深入理解与转换技巧
它可以简单快速的测试三种渲染引擎： V-Ray — CPU 测试 V-Ray GPU CUDA — GPU 和 CPU 测试 V-Ray GPU RTX — RTX GPU 测试 vray-benchmark...我就见过一例极特殊的case，用4个工具才发现是显卡硬件故障： nvidia-smi.exe执行正常 heavyload 压测CPU、压测GPU均正常 vraybench 三种模式（纯CPU压测正常、CUDA...即CPU+N卡混合压测报错、RTX即仅N卡压测报错） octanebench 压测报错 HeavyLoad官网有个绿色版和安装版，这2个压测算法可能不太一样，绿色版那个压测帧率是安装版的2倍，但GPU利用率是安装版的一半...HeavyLoad等很多软件既能压测CPU，也能压测GPU，下图是用HeavyLoad压测GPU的截图 5、IntelBurnTest-2.54 https://www.filehorse.com/download-intelburntest...）可行 cinebench2024： 压2颗CPU的96核RS5t可以压满 压1颗CPU的48核RS5t压95%左右压不满，压2颗CPU的96核RS5t稳下来才压51%左右（只是起步的时候能压到95%左右
文章内容源自《GPU编程与CG语言之阳春白雪下里巴人》 1.2 GPU VS CPU 从上节阐述了GPU的发展历史，那么为什么在CPU之外要发展GPU？...图 1 GPU VS CPU 展示了 GPU 和 CPU 在结构上的差异，CPU 大部分面积为控制器和寄存器， 与之相比，GPU 拥有更多的 ALU（Arithmetic Logic Unit，逻辑运算单元...图 2 CPU 和 GPU 上的代码比较 可能有人会问道：既然 GPU 在数据处理速度方面远胜 CPU，为什么不用 GPU 完全取代 CPU 呢？...实际上，关于 GPU 取代 CPU 的论调时有出现，但是作者本人并不同意这种观点，因为 GPU 在许多方面与 CPU 相比尚有不如。...此外，GPU 在控制流方面弱于 CPU，在图中可以看到，GPU 中的控制器少于 CPU，而控制器的主要功能是取指令，并指出下一条指令在内存中的位置， 控制和协调计算机的各个部件有条不紊地工作。
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。...从上图可以看出： Cache, local memory： CPU > GPU Threads(线程数): GPU > CPU Registers: GPU > CPU 多寄存器可以支持非常多的...GPU是基于大的吞吐量设计。 GPU的特点是有很多的ALU和很少的cache. 缓存的目的不是保存后面需要访问的数据的，这点和CPU不同，而是为thread提高服务的。...这种比较复杂的问题都是CPU来做的。 总而言之，CPU和GPU因为最初用来处理的任务就不同，所以设计上有不小的区别。而某些任务和GPU最初用来解决的问题比较相似，所以用GPU来算了。...当然现在的GPU也能做一些稍微复杂的工作了，相当于升级成初中生高中生的水平。但还需要CPU来把数据喂到嘴边才能开始干活，究竟还是靠CPU来管的。 什么类型的程序适合在GPU上运行？
GPU（图形处理单元）和CPU（中央处理单元）都是计算机中的核心组件，但它们在设计、功能、性能特点和应用场景上有很大的区别。...GPU： 性能优化：GPU的每个核心虽然单个性能较低，但可以并行处理数千个任务，因此在并行计算任务中，它的整体性能往往远超CPU。...低时钟频率：GPU的每个核心时钟频率通常比CPU低，但由于其大规模的并行计算能力，它在处理某些类型的任务时能显著超越CPU。...GPU： 功耗较高：由于核心数量庞大且计算能力强，GPU的功耗通常高于CPU。高端GPU在进行并行计算时，可能会消耗大量电力。 发热较高：GPU通常会产生更多的热量，因此需要更强的散热系统。...7.协同工作 CPU和GPU：在现代计算机中，CPU和GPU通常是协同工作的。
Tensor Cores 内置在 CUDA 核心中，当满足某些条件时，就会触发这些核心的操作。 测试方法 GPU的计算速度仅在某些典型场景下比CPU快。...在其他的一般情况下，GPU的计算速度可能比CPU慢!但是CUDA在机器学习和深度学习中被广泛使用，因为它在并行矩阵乘法和加法方面特别出色。...基线测试 在测量 GPU 性能之前，我需要线测试 CPU 的基准性能。...()-s) #cpu take time: 55.70971965789795 可以看到cpu花费55秒 GPU计算 为了让GPU的CUDA执行相同的计算，我只需将....这就是为什么一个在CPU上需要几天训练的模型现在在GPU上只需要几个小时。
本文介绍在Linux操作系统的发行版本Ubuntu中，配置可以用CPU或GPU运行的Python新版本深度学习库tensorflow的方法。 ...在文章Anaconda配置CPU、GPU通用的tensorflow以及新版本tensorflow实现GPU加速的方法中，我们已经介绍了Windows平台下，配置CPU、GPU版本的tensorflow库的方法...；而在本文中，我们就介绍一下在Linux Ubuntu环境中，CPU与GPU版本tensorflow库的配置方法。 ...本文分文两部分，第1部分为CPU版本的tensorflow库的配置方法，第2部分则为GPU版本的tensorflow库的配置方法；如果大家的电脑有GPU，那么就直接跳过第1部分，从本文的第2部分开始看起就好...tensorflow库并不支持GPU运算——当然这个是肯定的，我们这里配置的就是CPU版本的tensorflow库，自然是无法在GPU中加以运算了。
最近ChatGPT大火，背后训练大模型的硬件设备GPU也达到了一片难求的地步。 你有没有好奇：为什么必须要用GPU？CPU被淘汰了吗？ 今天我们就来一起学习一下，为什么GPU比CPU更快。...1、GPU和CPU的区别有哪些？ CPU是中央处理器的英文缩写，是计算机的中心部分，用来执行指令和数据处理。 CPU的指令集通常被设计用来处理各种类型的任务，包括算术运算、逻辑运算、位操作等。...在比较GPU和CPU时，以下几个方面也需要考虑： 并行计算能力：GPU具有更强的并行计算能力，这意味着它可以在同一时间内处理更多的数据。...这是因为GPU具有更多的流处理器和更高的内存带宽，这些使得GPU可以更快地读取和写入数据。 指令集：CPU的指令集比较复杂，可以执行各种类型的任务，而GPU的指令集则专门针对图形渲染任务进行了优化。...因此，GPU在处理图形和视频数据时速度更快。 能耗：由于GPU的特殊结构和指令集，它的能耗比CPU低。在某些情况下，使用GPU可以节省能源成本。
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