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GPU(cuda)和CPU的常见来源

GPU(图形处理器)和CPU(中央处理器)是计算机中常见的两种处理器。

GPU是一种专门用于图形渲染和图像处理的处理器。它具有大量的并行处理单元,能够同时处理多个任务,适用于高性能计算和并行计算。GPU在游戏开发、计算机图形学、科学计算、深度学习等领域有广泛的应用。

CPU是计算机的核心处理器,负责执行计算机的指令和控制计算机的操作。它具有较高的时钟频率和较强的单线程性能,适用于串行计算和通用计算。CPU在操作系统、软件应用、服务器等领域有广泛的应用。

GPU和CPU在计算能力、架构、功耗等方面存在一些差异。GPU在并行计算方面具有优势,适合处理大规模数据和复杂计算任务,而CPU在单线程性能和通用计算方面具有优势,适合处理较小规模的任务和复杂的控制流程。

在云计算领域,GPU和CPU都有广泛的应用。GPU常用于高性能计算、科学计算、深度学习训练和推理等领域,可以加速计算任务的执行速度。CPU则常用于通用计算、服务器运算、虚拟化等领域,可以提供稳定的计算能力和可靠的运行环境。

腾讯云提供了丰富的GPU和CPU相关产品和服务。例如,腾讯云的GPU云服务器(GPU Cloud Server)提供了高性能的GPU实例,适用于深度学习、科学计算等任务。腾讯云的弹性计算(Elastic Compute)产品提供了多种类型的CPU实例,适用于通用计算和服务器运算。您可以通过腾讯云官网(https://cloud.tencent.com/)了解更多关于GPU和CPU的产品和服务信息。

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CUDA编程之认识CPUGPU

CPU vs GPU ? CPU vs GPU CPU ?...,频率提升接近停止 CPU容量较大cache,一般包括L1、L2L3三级高速缓存;L3可以达到8MB,这些cache占据相当一部分片上空间; CPU有复杂控制逻辑,例如:复杂流水线(pipeline...GPU架构示意图 GPU是一种高吞吐设计,有大量ALU cache很小;缓存目的不是保存后面需要访问数据,这点CPU不同,而是为thread提高服务 没有复杂控制逻辑,没有分支预测等这些组件...CPU+GPU异构 GPU使用CUDA、OpenCL等,CPU使用C/C++等(主机与设备模型) CPU 顺序执行、控制GPU、多核及SSE/AVX技术(CPU主机端——主要用于控制与调度) GPU 执行数据并行代码...GPU异构编程模型 主流GPU异构编程: AMD (OpenCL) 不支持CUDA,主要通过OpenCL开发 NVDIA (CUDA/OpenCL) 相比于OpenCL,CUDA更容易使用,效率也更高

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CUDA学习笔记-CPUGPU交互

锁页意思就是一块内存地址不在操作系统统一管理之内,使用权移交给别的设备 所以对于写CUDA程序来说,无时不刻不在构建并发程序 这个图是GPU通过锁页内存直接访问CPU内存空间 这个东西我有点不太明白...好像是这么个意思,就是CPUGPU调试想操作这快内存该怎么办.缓存区内在运行方式是如何?...,命令前缘由CPU 构建此时没有准备好供GPU来执行.中间命令已经Ok了.直接GPU就可以执行....然后在一个CUDA程序运行期间,CPU要执行几千个机器周期 上面的图是说了两种程序受限情况.就是CPUGPU还是GPUCPU.在未来写程序时候,如果知道是什么受限型程序未来优化空间就很大...~ 以上说明都是CPUGPU按照并发运行 在下节我会讲到加速比等问题~会有一点学术味道哦!

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GPU并行计算CUDA编程(1)-CPU体系架构概述

今天和实验室同学去听了周斌老师讲GPU并行计算CUDA程序开发及优化》(课程主页:http://acsa.ustc.edu.cn/HPC2015/nvidia/),觉得老师讲得非常清晰,举了很多恰当例子...而我在今天课程中也学到了很多东西,我想趁热打铁记下来,以后看起来更方便点。 CPU是串行处理器,而GPU是并行处理器。...CPU适合处理通用型问题,如指令执行和数值计算并重,相当于是一个”通才”;而GPU适合运算密集高度并行任务,相当于是一个”专才”,将数值并行运算速度发挥到极致。...在讨论GPU之前,先来看看CPU体系架构一些内容。 一些概念 CPU指令分3类,分别是算术、访存控制。...来计算,所以CPU中浮点数精度比GPU(64bit)中要高。

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浅析GPU计算——CPUGPU选择

为了解释这个疑问,我们需要从CPU组织架构说起。由于Intel常见较新架构如broadwell、skylake等在CPU中都包含了一颗GPU,所以它们不能作为经典CPU架构去看待。...这款GPU拥有4个SM(streaming multiprocessor),每个SM有4*8=32个Core,一共有4*4*8=128个Core(此处Core并不可以CPU结构图中Core对等,它只能相当于...之后我们称GPUCore为cuda核)。         再对比一下CPU微架构架构图,以FP mul“执行单元为例”,一个CPUCore中有2个,六核心CPU有12个。...虽然我们不知道GPU cuda内部组成,但是可以认为这样计算单元至少等于cuda核数量——128。         12812对比还不强烈。...我们看一张最新NV显卡数据 ?         5120这个12已经不是一个数量级了!         如果说cuda核心数不能代表GPU算力。

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GPUCUDA,cuDNN理解

我们知道做深度学习离不开GPU,不过一直以来对GPUCPU差别,CUDA以及cuDNN都不是很了解,所以找了些资料整理下,希望不仅可以帮助自己理解,也能够帮助到其他人理解。...先来讲讲CPUGPU关系差别吧。截图来自资料1(CUDA官方文档): ?...ALU),而ControlCache单元不如CPU多,这是因为GPU在进行并行计算时候每个运算单元都是执行相同程序,而不需要太多控制。...因此CPUCahce设计主要是实现低延迟,Control主要是通用性,复杂逻辑控制单元可以保证CPU高效分发任务指令。所以CPU擅长逻辑控制,是串行计算,而GPU擅长高强度计算,是并行计算。...可以看出GPU加速是通过大量线程并行实现,因此对于不能高度并行化工作而言,GPU就没什么效果了。而CPU则是串行操作,需要很强通用性,主要起到统管分配任务作用。

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比较CPUGPU矩阵计算

10 无论是cpu显卡都是目前常见配置,并不是顶配(等4090能够正常发货后我们会给出目前顶配测试结果) NVIDIA GPU 术语解释 CUDA 是Compute Unified Device...可以使用 CUDA 直接访问 NVIDIA GPU 指令集,与专门为构建游戏引擎而设计 DirectX OpenGL 不同,CUDA 不需要用户理解复杂图形编程语言。...在其他一般情况下,GPU计算速度可能比CPU慢!但是CUDA在机器学习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。...()-s) #cpu take time: 55.70971965789795 可以看到cpu花费55秒 GPU计算 为了让GPUCUDA执行相同计算,我只需将....总结 在本文中,通过在CPUGPU CUDAGPU CUDA +Tensor Cores中调用PyTorch线性转换函数来比较线性转换操作。

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GPU并行计算CUDA编程(2)-GPU体系架构概述

共享存储分布式存储 通信同步 加速比,并行开销,拓展性 MathJax.Hub.Config({ extensions: ["tex2jax.js"], jax: [...可以看到,当N趋近无穷时,speed rate 只取决于S,即不可并行部分是系统瓶颈所在。 GPU结构 CPUGPU内部结构对比图如下: ?...图中绿色为ALU(运算逻辑单元,Arithmetic Logic Unit), 可以看出GPU相比CPU,多了很多ALU,而且ALU占据了内部空间绝大部分,所以可以看出GPU是对运算很强调芯片。...下图是一个GPU结构,图中所有8个ALU共用一个指令单元Fetch/Decode, 而Ctx则是每个ALU独有的存储上下文,所以,只是一种SIMD结构。 ?...分支问题 由于每个ALUCtx不同,所以有可能会出现分支,这时候8个ALU指令可能会出现分叉,即各自走了不同路,没法共享同一个指令了,这种结构就会失效。

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CPUGPU区别

我们学习GPU编程,肯定都是要有CPU编程基础,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CPUGPU不同,可以让大家更好了解GPU编程。...硬件架构不同,以Intel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个核心占面积并不算大。所以CPU主要时间并不是计算,而是在做数据传输。 ?...image-20200818122651994 CPU适合那种逻辑复杂,但运算量小任务;而GPU适合运算量大,但逻辑简单任务,结合我们后面章节讲例子,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执行效率; 支持线程方式不同,CPU每个核只有少量寄存器,每个寄存器都将在执行任何已分配任务中被用到。...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。

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CPUGPU区别

CPUGPU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),是一块超大规模集成电路,是一台计算机运算核心(Core)控制核心( Control...2、GPU缓存就很简单,目前主流GPU芯片最多有两层缓存,而且GPU可以利用晶体管上空间能耗做成ALU单元,因此GPUCPU效率要高一些。...CPU注重是单线程性能,要保证指令流不中断,需要消耗更多晶体管能耗用在控制部分,于是CPU分配在浮点计算功耗就会变少。 2、GPU基本上只做浮点运算,设计结构简单,也就可以做更快。...五、应用方向 1、CPU所擅长像操作系统这一类应用,需要快速响应实时信息,需要针对延迟优化,所以晶体管数量能耗都需要用在分支预测、乱序执行、低延迟缓存等控制部分。...2、GPU适合对于具有极高可预测性大量相似的运算以及高延迟、高吞吐架构运算。

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超越CPUGPU:引领AI进化LPU

它对所有现代计算系统至关重要,因为它执行计算机操作系统所需命令进程。CPU在决定程序运行速度上也很重要,从浏览网页到建立电子表格都离不开它。...GPU在人工智能中也非常有用。 CPUGPU区别 CPUGPU有很多共同之处。它们都是关键计算引擎,都是基于硅微处理器,都处理数据。但是,CPUGPU架构不同,且各自构建目的也不同。...随着时间推移,这些固定功能引擎变得更加可编程灵活。虽然图形超真实游戏视觉仍然是它们主要功能,但GPU也已经发展成为更通用并行处理器,处理应用范围也在不断扩大,包括AI。...在当前生成型AI生态系统中,传统图形处理器(GPU)已经无法满足日益增长速度需求。...LPUGPU性能对比 LPU推理引擎是世界上第一款专为推理性能精度而设计语言处理单元推理引擎。LPU位于数据中心,与能够进行训练CPU图形处理器并列,客户可以选择在本地部署或通过API访问。

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【教程】Python实时检测CPUGPU功耗

目录 前言 GPU功耗检测方法 CPU功耗检测方法 sudo困扰与解决 完整功耗分析示例代码 转载请注明出处:小锋学长生活大爆炸[xfxuezhang.cn] 前言         相关一些检测工具挺多...但如何通过代码方式来实时检测,是个麻烦问题。通过许久搜索自己摸索,发现了可以检测CPUGPU功耗方法。如果有什么不对,或有更好方法,欢迎评论留言!        ...但经过搜索,发现大家都在用s-tui工具是开源!通过查看源码,发现他是有获取CPU功耗部分代码,所以就参考他源码写了一下。        ...说明这个工具确实能获取到CPU功耗。...= float(msg.decode('utf-8')) 完整功耗分析示例代码         提供一个我自己编写使用功耗分析代码,仅供参考。

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GPUCPU区别

看了好多,觉得下面这个介绍才是我想要以及能看明白CPUGPU设计区别CPUGPU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应用场景。...而GPU面对则是类型高度统一、相互无依赖大规模数据不需要被打断纯净计算环境。   于是CPUGPU就呈现出非常不同架构(示意图): ? 图片来自nVidia CUDA文档。...GPU是基于大吞吐量设计。 GPU特点是有很多ALU很少cache. 缓存目的不是保存后面需要访问数据,这点CPU不同,而是为thread提高服务。...所以与CPU擅长逻辑控制,串行运算。通用类型数据运算不同,GPU擅长是大规模并发计算,这也正是密码破解等所需要。所以GPU除了图像处理,也越来越多参与到计算当中来。...这种比较复杂问题都是CPU来做。   总而言之,CPUGPU因为最初用来处理任务就不同,所以设计上有不小区别。而某些任务GPU最初用来解决问题比较相似,所以用GPU来算了。

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CUDA优化冷知识 6 |GPUCUDA Event计时

你已经会了CPU端计时了, 记住, 正确计时逻辑顺序, 使用正确计时工具, 这两点满足了, 你就会有正确测时结果. 我们继续说一下GPU计时....CPU计时类似, 它同样需要2个方面: 正确逻辑, 正确工具使用. 在开始这两点之前, 我们先说一下GPU端计时优势特色....类似的, 我们GPU作为一个劳力或者说协处理器角色, CPU也需要调度它。 通过GPU端计时, 我们可以将计时本身任务, 布置给GPU即可....我先说一下GPU上正确逻辑安排应当是一个什么顺序: 假设用户已经有了1个CUDA流stream, 2个CUDA Event分别是startend, 现在需要对该流中1个kernel K, 进行计时...这样老板不仅及时在惊醒瞬间, 慢慢开始泡茶喝(相当于CPU后续调度处理)检查如花活K相关信息时候, 如花自身还在干下一个活. 提高了老板该员工同时调度工作效率.

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常见世界地图数据来源

师姐这周没有鸽,鼓掌,呱唧呱唧呱唧 咳咳,进入正题,之前我写过“矢量数据来源常见栅格数据来源推文(点击图片可直接跳转) 分享是国内常见数据获取,包括“行政边界”、“DEM”、“土地利用...”......最近清理电脑内存有点多,看着总是不爽,毕竟我是“龙” (上下文仅有三毛钱关系) 这次呢,分享一些常见世界地图数据来源 - 01 - DIVA-GIS http://swww.diva-gis.org...耍不来耍不来,然后小师姐沉浸在“白嫖”快乐中无法自拔疯狂摄入 而且这个网站不需要tizi,所以师姐只是下载了软件相关数据,建议保存(文末获取),指不定哪天在论文或者汇报中看/听到,你就可以大声喃喃自语...大兄弟,咱专注世界行政边界各个等级数据收集整理分析,这虽然是是个永无止境工程,但是咱愿意并专一” 同样可以按照你需要国家局部下载,也提供全球集合数据,目前提供最新版本数据是3.6版本,之前还有...我还是对这个行政边界数据感兴趣,这里是以各个国家为单位边界 对比了一下1:10,000,0001:110,000,000比例尺下数据,那肯定是大比例尺下数据更精细咯(废话) 同样

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为什么人工智能更需要GPUCPUGPU区别

CPUGPU是两种不同微处理器,它们在电脑、手机、游戏机等设备中负责执行各种计算任务。CPU是中央处理器,它是电脑大脑,负责处理各种复杂逻辑运算控制指令。...GPU是图形处理器,它是电脑眼睛,负责处理大量图像图形相关运算。  CPUGPU主要区别在于它们内部架构设计目的。...CPUGPU区别不仅体现在硬件上,也体现在软件上。CPUGPU使用不同编程语言和工具来开发运行程序。...CPU常用编程语言有C、C++、Java、Python等,而GPU常用编程语言有CUDA、OpenCL、TensorFlow等。CPUGPU也有不同编程模型内存管理方式。...总之,CPUGPU是两种不同类型微处理器,它们各有各优势适用场景。

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pytorch安装GPU版本 (Cuda12.1)教程: Windows、MacLinux系统下GPU版PyTorch(CUDA 12.1)快速安装

GPU版本PyTorch(CUDA 12.1)清华源快速安装教程:Windows、MacLinux系统 在本教程中,我们将为您提供在Windows、MacLinux系统上安装配置GPU版本PyTorch...注意:在进行安装之前,请确保您系统满足PyTorch(CUDA 12.1)硬件要求,并已安装相应GPU驱动程序CUDA Toolkit。...Mac系统上安装GPU版本PyTorch(CUDA 12.1) 步骤1:检查GPU兼容性 确保您Mac计算机搭载了支持MetalGPU。访问苹果官方网站查找GPU兼容性列表。...今日学习总结 在今天学习中,我们分别介绍了在Windows、MacLinux系统上安装配置GPU版本PyTorch(CUDA 12.1)。...您现在已经掌握了在不同操作系统上安装GPU版本PyTorch方法,为深度学习项目的开发研究做好了准备。希望这个教程对您有所帮助!如有任何问题或疑惑,请随时留言,我们将乐意为您解答。感谢您阅读!

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GPU编程2--CUDA核函数线程配置

CUDA核函数   在GPU上执行函数称为CUDA核函数(Kernel Function),核函数会被GPU上多个线程执行,我们可以在核函数中获取当前线程ID。...global来标识,在CPU上调用,在GPU上执行,返回值为void 使用>>来指定线程索引方式 核函数相对于CPU是异步,在核函数执行完之前就会返回,这样CPU可以不用等待核函数完成...,继续执行后续代码 核函数不支持可变参数,不支持静态变量,不支持函数指针 线程配置   这是刚刚接触GPU编程最为困惑地方,到底应该如何去索引GPU线程?...在CUDA上可以使用内置变量来获取Thread IDBlock ID: threadIdx.[x, y, z]表示Block内Thread编号 blockIdx....需要注意是,二维排序中,Thread(0,1)表示第1行第0列Thread,这跟我们传统中理解横坐标纵坐标不太一样;我们定义grid(4,2)表示第一维度有4个索引值,第二个维度有2个索引值,即

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浅谈CPU 并行编程 GPU 并行编程区别

CPU 并行编程技术,也是高性能计算中热点,那么它 GPU 并行编程有何区别呢? 本文将做出详细对比,分析各自特点,为深入学习 CPU 并行编程技术打下铺垫。...区别一:缓存管理方式不同 •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个线程 (一个线程束)。 • CPU:采用 MIMD - 多指令多数据类型。...多条指令构成指令流水线,且每个线程都有独立硬件来操纵整个指令流。 用通俗易懂的话来说,GPU 采用频繁线程切换来隐藏存储延迟,而 CPU 采用复杂分支预测技术来达到此目的。...• 故 GPU 数据吞吐量非常大,倾向于进行数据并发型优化;而 CPU 则倾向于任务并发型优化。

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【转】渲染性能优化:如何平衡GPUCPU

渲染流程: 首先,虚幻渲染由三个线程共同完成。分别是CPU线程,DRAW线程,GPU线程。...DRAW线程:该线程大部分逻辑运行在CPU上,部分逻辑运行在GPU上,这一个线程主要功能是决定场景中哪些部分最终会参与渲染。 GPU线程:实际渲染发生地方。...这三个线程按照CPU->DRAW->GPU顺序执行,请观察下图: ? 假如我们有4帧画面要渲染,分别是FrameA、FrameB、FrameC、FrameD。...一个画面,经过三道工序处理,最终呈现到我们面前,而这三道工序经过时间是66ms。这就是cpugpu线程之间线程同步。...关于渲染性能优化这方面,重要是找到一个平衡。模型大了,对Gpu不好(比如视锥剔除,看到一个非常大地形边缘上一根草,也会参与计算),模型多了,则对Cpu不好(要处理对象变多了)

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