gpu并行计算多少钱一个核
GPU并行计算是指在多个图形处理器（GPU）上同时执行计算任务，以加速复杂数字计算的过程。GPU并行计算通常用于深度学习、机器学习、图像处理、科学计算等领域。
一个GPU核的价格取决于其性能、功耗和制造商。通常，GPU核的价格在几百到几千美元之间。此外，GPU并行计算还需要考虑计算节点、网络带宽、存储等方面的费用。
对于企业而言，选择GPU并行计算可以显著提高计算效率，降低计算成本。同时，GPU并行计算也具有强大的可扩展性和灵活性，可以适应各种复杂数字计算任务的需求。
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不同GPU内存空间的访问时间是多少？
performance、caching、gpu、nvidia、gpgpu
这是一个关于离散GPU的问题，主要是最近的GPU (NVIDIA开普勒，Maxwell；以及AMD Kaveri和R 290‘s中的任何东西)。
连接到某个地方的桌子会很好，一个解释也可以.
浏览 3提问于2015-05-21得票数 5
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GPU性能要求，最好的解决方案是什么？
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我在做一个音频处理项目，它需要做很多基本的计算(+，-，*)，比如快速傅立叶变换( FFT )计算。我们使用Matlab编程，并且我们有一个必须插入系统的声卡采集器。
你知道除了显卡+主板还能做很多微积分的解决方案吗？
浏览 1提问于2011-06-10得票数 2
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产生随机数: CPU和GPU，哪个是目前的赢家？
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我一直在做一个物理模拟，要求产生大量的随机数(如果你想要一个想法，至少要10^13 )。我一直在使用Mersenne的C++11实现。我还读到，这个算法的GPU实现现在是Cuda库的一部分，GPU在这个任务中可以非常高效；但是我找不到明确的数字或基准比较。例如，与8核i7相比，上一代的Nvidia卡在产生随机数方面表现更好吗？如果是，多少钱，在什么价格范围内？
我在想，让GPU生成一堆随机数，让CPU来完成剩下的工作，可以让我的模拟受益。
浏览 4提问于2014-01-07得票数 7
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我非常有兴趣了解GPU如何并行不同的任务，如实时渲染和训练神经网络。我知道并行化背后的数学原理，但我很想知道GPU到底是如何工作的。实时绘制和训练神经网络是不同的.GPU如何有效地并行这两个任务？
浏览 3提问于2020-05-07得票数 0
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利用CUDA加快Matlab优化
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(Nvidia Gtx 650 ti boost)我的想法:如果我要在不同的GPU线程中运行每个循环的话，？在单个GPU核中做这样一个困难的计算问题有意义吗？(为了举例说明，1循环在1核上的i7 3770k上大约需要300秒)
浏览 5提问于2013-07-05得票数 0
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为什么使用GPU比使用CPU慢？
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t)CPU times: user 11.1 s, sys: 3.52 ms, total: 11.1 s但是，当我切换到使用.to(device)的GPU我将批处理大小更改为1000 (val=1000)，CPU输出：Wall time: 8min 44s，而GPU输出：Wall time: 3min 12s。
浏览 0提问于2021-05-11得票数 0
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Matlab和GPU/CUDA编程
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由于我可以访问Matlab和并行计算工具箱(而且我对C++不太熟悉)，所以我决定尝试一下。我知道单个GLM对于并行计算来说并不理想，但是由于我需要并行运行100-200，我认为使用parfor可以是一个解决方案。如有任何建议，将不胜感激。谢谢。我知道GPUmat和Jacket，我可以不用花费太多精力就可以开始用C编写
浏览 2提问于2011-09-14得票数 2
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基于GPU并行处理Matlab的图像处理算法
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我想加速我的算法，因为我需要在数百张图像上运行它，所以我尝试使用未矢量化的GPU代码，在GPU上运行相同的代码，我有nvidia Geforce GT 650 m，我的PC上有2GB，但是它比CPU版本慢在搜索之后，我确信可以使用批处理传递到矢量化的GPU代码(pagefun，bsxfun)，我在没有解决方案的情况下试图解决这个问题。有人能帮我处理一下这个代码吗？*log(B(i,j,c))); end end
另一
浏览 0提问于2016-08-24得票数 0
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Julia中的进程数
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我的本地机器里有一个四核CPU。如果我将julia作为运行一个具有并行计算的脚本，我的理解是：
julia -p 8
核心3:并行工作者3+并行工
浏览 4提问于2016-03-29得票数 3
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R: DEoptim并行优化-核数
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我试图在一个连续优化问题上使用R中的DEoptim优化包，由于我的代价函数需要很长时间来评估(2分钟)，所以我尝试使用并行计算。什么时候用两个中的一个？
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我的目标是多个物理核还是多个线程用于R中的并行计算？
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对特定处理器的建议也非常受欢迎。
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为什么我的处理器在执行计算密集型模拟时没有得到充分的使用？
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浏览 1提问于2012-12-16得票数 3
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GFlops量对神经网络训练速度的影响
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如果一个gpu/cpu拥有两倍的GFlops，那么另一个是否意味着该设备上的神经网络的训练速度将提高一倍？
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在多核计算机上并行运行Matlab计算有益吗？
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我有一个多核处理器的笔记本电脑，我想运行一个很长的循环，在其中执行Simulink仿真。将循环分成两部分(在我的情况下是可能的)，打开两次Matlab应用程序，并在每个部分运行一个Matlab脚本，这样会有好处吗？有人告诉我，Matlab/Simulink在每个打开的Matlab应用程序中总是使用一个核心。对吗？
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CUDA内核和流式多处理器计算推理速度
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据我所知，NVIDIA GPU的CUDA内核数量决定了它运行单个深度学习模型的速度。因此，如果我使用NVIDIA TITAN RTX GPU在0.5秒内对一个模型运行推断，该GPU具有72个流多处理器和4608个内核，并且它使用的GPU的最大利用率约为10%，我是否可以假设使用了10%(我基于这个答案：)
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什么是数据自动化系统和OpenCL？它们是如何和为什么被用于PoW挖掘？
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根据wikipeda的定义：
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人们在用户中进行并行计算的速度与OpenMP相同，但为什么不在内核空间中进行呢？那么，为什么OSes不使用GPU来提高性能和吞吐量呢？在GPU上运行操作系统计算有意义吗？
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用TensorFlow训练GPU加速度时的递归神经网络
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浏览 6提问于2017-04-26得票数 4
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