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GPUCPU性能天梯

图形处理器(英语:graphics processing unit,缩写:GPU),又称显示核心、视觉处理器、显示芯片或图形处理器,是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备(如平板电脑、智能手机等 桌面处理器: 桌面CPU性能天梯 桌面GPU性能天梯   笔记本处理器: 笔记本CPU性能天梯 笔记本GPU性能天梯   手机处理器: 手机CPU性能天梯   附加: NVIDIA

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天梯赛题库

L1-009 N个数求和 (20分) 思路:分母相乘,分子先相乘在相加,然后约分。

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    电脑硬件详解篇:显卡

    最大的不同就是,这些都是直接集成在了一起, 显卡处理器的名称是GPU,图形处理器,顾名思义, 就是专门处理图形数据的。 有人就要问了,没有独立显卡的电脑也有GPU吗? ,越新的架构和型号, 一般代表着越高的性能,GPU也有核心频率, 在相同GPU的显卡中,一般核心频率越高,性能就越强。 CPU有性能天梯GPU也有,都是根据原厂显示芯片来对比, 特别那些看着性能持平的芯片,可能会因为品牌商制造工艺, 和设定的芯片核心频率不同,其余如流处理器、带宽、显存等规格不同, 也会有性能的一个浮动 不过大体上来说,显卡性能天梯的参考性能还是比较准确的, 至少能让你确定买什么显示芯片的显卡。 ? 以下是天梯链接。 http://www.mydrivers.com/zhuanti/tianti/gpu/ 显存 显存是什么?就是相当于GPU的内存, 其作用就是存储显卡的各项数据。 ?

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    pta 天梯地图 (Dijkstra)

    本题要求你实现一个天梯赛专属在线地图,队员输入自己学校所在地和赛场地点后,该地图应该推荐两条路线:一条是最快到达路线;一条是最短距离的路线。

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    天梯赛 登顶题解

    L 3-005 肿瘤诊断 题目链接: https://www.patest.cn/contests/gplt/L3-004 三维求连通块: 用并查集,或者广...

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    硬件: 高性价比的 工作站配置 列表

    1100 1 机械硬盘 希捷 2TB 380 1 电源 美商海盗船 模组 1000W 1200 1 CPU散热器 九州风神 玄冰400 100 1 键盘 – 鼠标 – ---- [1] CPU性能天梯 [2] GPU性能天梯 [3] GeForce 10 series [4] 为个人深度学习机器选择合适的配置 [5] 如何配置一台适用于深度学习的工作站 [6] 深度学习装机指南

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    【CCCC天梯赛决赛】

    cccc的天梯赛决赛,水题一样的水,中档题以上的还是没做出来。补了一下题,觉得其实也不是很难,主要是练的少。

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    【2020HBU天梯赛训练】7-9 天梯赛座位分配

    7-9 天梯赛座位分配 天梯赛每年有大量参赛队员,要保证同一所学校的所有队员都不能相邻,分配座位就成为一件比较麻烦的事情。

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    AI击败DotA顶级选手是不是突破?OpenAI放出了更多细节

    5月8日:天梯1500分的测试者表示,他的水平提升速度要高于AI。 6月初:AI击败了天梯1500的测试者。 6月30日:击败了大部分天梯3000分的测试者。 8月7日:3比0击败Blitz(前职业选手,天梯6200)、2比1击败Pajkatt(职业选手,天梯8500)、3比0击败CC&C(职业选手,天梯8900)。 项目的第一步,是搞清楚如何基于实体GPU在云计算平台上运行DotA 2。 在GPU云计算实例上,游戏显示了出错消息。 在Greg的个人GPU台式机上,也就是比赛中用的那台主机运行时,我们注意到,在连接显示器的情况下DotA可以启动,但在没有连接显示器时仍然显示出错消息。 因此,我们对云计算GPU实例进行了配置,伪装已连接了显示器。 DotA目前并不支持定制的专用服务器,这意味着在没有GPU的情况下只能使用缓慢的软件加速。

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    天梯 - Wikioi】2235 机票打折

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    天梯赛初赛 进阶题 题解

    L2-009 抢红包 题目链接: https://www.patest.cn/contests/gplt/L2-009 简单题,结构体排序 #include...

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    Pytorch深度学习实战教程(一):开启炼丹模式,语义分割基础与环境搭建

    具体如下图所示: 注意:为了视觉上清晰,上面的预测是一个低分辨率的。在实际应用中,分割标注的分辨率需要与原始图像的分辨率相同。 四、GPU机器 对于语义分割任务,有个带有高端GPU显卡的机器还是非常有必要的,如果没有,训练收敛会很慢。 对于学生党,如果实验室是做深度学习方向研究的,并且资源完备,那么GPU服务器应该还是能有的,对于GPU服务器的问题不用愁。 深度学习的训练很依赖显卡的性能,因此需要配置一个较好的N卡,也就是NVIDIA的显卡,选显卡的技巧就是看下显卡天梯(点击查看): 这个显卡天梯主要包括的是市面常用的显卡排名,不包括类似V100这样的价格上 天梯,越靠上,显卡的性能越高,不要选择右侧的AMD显卡,虽然性能好,但A卡是不支持CUDA的。 根据自己的预算,选择显卡,显卡的显存尽量选择8G以上的,深度学习模型训练很吃显存资源。

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    电脑小白如何查看电脑配置?

    (5)显卡:决定画面显示效果的好坏与显示速度,它的性能指数一般看它的显卡芯片、GPU主频、显存频率、位宽、显存容量等。显卡分游戏显卡和专业显卡,术业有专攻,有兴趣了解的可以百度一下区别。 CPU CPU每个型号的性能我们可以在网上找“CPU天梯”来查看性能高低。(这个天梯可以作为性能的主要参考指标)。 现在CPU有两大厂商,INTEL和AMD,只需要在百度搜索CPU天梯,然后打开这个网站就能看到了。↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓ ? ? 这个是持续更新的,笔记本的话,就要搜索笔记本CPU天梯了,这里就不做演示了。 显卡的性能也可以通过百度搜索“显卡性能天梯”来参考。(笔记本的话就在关键字前面加笔记本) 介绍完这些硬件,你可以在电商网站搜索其中的型号才查看现行的价格,根据自己的预算来决定自己买什么配置的电脑。

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    天梯赛模拟训练【3】

    "Yes" : "No"); } return 0; } 7-12 着色问题 (25分) #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int ) printf("Yes\n"); else printf("No\n"); } return 0; } 7-13 天梯地图

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    谷歌发布 TensorFlow Fold,支持动态计算GPU 增速 100 倍

    此外,通过动态批处理,实现了在 CPU上增速10倍以上,在GPU上增速100倍。同时发布的论文详解了该新功能的技术细节,论文地址:https://openreview.net/pdf? 批处理利用现代 GPU 和多核 CPU 的单指令多数据流(SIMD)性能来加快执行速度。 此外,TensorFlow Fold 带来的好处是对这些模型进行批处理,与其他可替代的实现相比,在 CPU 上的速度提高了10倍以上,在 GPU 上的速度提高 100 倍。 论文摘要: 在自然语言处理(分析树),化学信息学(分子)等多个领域中,在结构上进行计算的神经网络适合解决许多问题。 该技术使得我们能够创建静态,使用流行的库来模拟任意形状和大小的动态计算。我们进一步提出了一个组成区块的高级库,以简化动态模型的创建过程。

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    60帧的丝般顺畅 - QQ飞车手游优化点滴

    CPU的天梯[1]和GPU天梯[2],想拿详细数据的自己写测试案例跑。 GPU优化 不说GPU占有率,直接说GPU耗时Xms就是耍流氓。 通常XCode里面有GPU时间,对于一个30fps得游戏,理论上GPU有33ms的时间可以用,但是这个时间超过20ms的时候,就会发现再往上增加一些渲染消耗(1,2ms左右),GPU耗时不会明显增加,而原有的一些渲染消耗可能要 1.5ms的你会发现只要1ms就可以了,这个时候其实GPU负载已经有点过了,GPU为了流畅度开始提升频率(iPhone 6 plus亲测) ? 参考 [1] 手机CPU性能天梯 [2] Smartphone and Tablet Graphics Cards - Benchmark List and Comparison [3] mobile

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    GPLT-2021天梯

    )) else: print("{} No".format(n)) t = eval(input()) L1-6 吉老师的回归 (15分 / 15 分) 题目: 曾经在天梯赛大杀四方的吉老师决定回归天梯赛赛场啦 输入格式: 输入第一行是两个正整数 N,M (1≤M≤N≤30),表示本次天梯赛有 N 道题目,吉老师现在做完了 M 道。 接下来 N 行,每行是一个符合题目描述的字符串,表示天梯赛的题目内容。 (20分 / 20 分) 题目: 天梯赛是个善良的比赛。 2 显示了顺序按下按钮 3、2、3、0、1、2、0 后包装机的状态。 然后根据断口的折线形状跟没有切碎的半张纸进行匹配,最后还原成 2 的样子。要求你输出还原后纸条的正确拼接顺序。

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    程序员之天梯排行榜

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    奔涌吧,GPU! GPU选型全解密

    大数据时代对计算速度提出了更高的要求,GPU处理器应运而生。那么,如何选择GPU呢?为了让大家了解不同应用场景下的GPU云服务器选型,我们邀请腾讯云大茹姐姐创作了这篇深度好文。 在深入了解不同应用场景下的GPU云服务器选型推荐之前,我们先来了解一下CPU和GPUGPU和vGPU之间的差异。 CPU和GPU硬件结构对比GPU vs vGPUGPU云服务器提供了直通型GPU和虚拟化的vGPU,可以满足计算密集型场景和图形加速场景下的不同算力需求。 GN10XGN10Xp、GN8、GN7等整卡实例均采用GPU直通技术;vGPU是指虚拟化GPU,支持GPU资源的更细粒度划分,如12、14以及18 GPUGPU实例简介腾讯云CVM针对不同应用场景,推出搭配不同GPU卡的实例类型,如下表所示,GPU实例以NVIDIA Tesla系列为主,满足不同应用场景下的算力需求。

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    使用 Elastic GPU 管理 Kubernetes GPU 资源

    但应用在 GPU 场景,还是存在以下不足: 集群 GPU 资源缺少全局视角。没有直观方式可获取集群层面 GPU 信息,比如 Pod / 容器与 GPU 卡绑定关系、已使用 GPU 卡数等。 由于 GPU 卡相对昂贵,并且某些 AI 负载吃不满单张 GPU 算力,GPU Sharing 技术应运而生。 问题二:无法支持多 GPU 后端 除分配挂载整卡的方式外,TKE qGPU、vCUDA、gpu share、GPU 池化 等 GPU 共享技术越来越被用户采用。 对 GPU 成本的关注,对 GPU 资源的整体把控,对 GPU 不同后端的精准使用,都成为了客户能用好 GPU 算力的前提条件。 ,可以是一块本地 GPU 物理卡、一个 GPU 切片资源( GPU 算力 / 显存 的组合)、一个远端 GPU 设备。

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