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计算优化实例与加速计算实例的区别
amazon-web-services、amazon-ec2
我刚接触过AWS，遇到了这两种情况，但我不明白它们之间有什么区别--它们看起来是一样的--有人能解释这一点吗加速计算实例使用硬件加速器或协处理器，以比在CPU上运行的软件更有效地执行某些功能这些函数的例子包括浮点数计算、图形处理和数据模式匹配.
在计算中，硬件加速器是一个可以加速数据处理的组件。加速计算实例是工作负载(如图形应用程序、游戏流和应用程序流)的理想选择。计算</e
浏览 5提问于2021-09-11得票数 0
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Cupy中的慢GPU比较
python、numpy、gpu、cupy
.我的问题是这个操作非常慢：%timeit u < 2.给我的计算机上26微秒。它比我在CPU中得到的要大一个数量级。我怀疑是因为你必须被投到CPU上.
浏览 0提问于2019-02-19得票数 0
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Ax=B中A是openCL中稀疏矩阵的求解
opencl、sparse-matrix
我不想计算A的逆，因为它非常大，密度很大。A矩阵>90%稀疏，仅计算x可能会大大减少内存和计算密集型。
下面的文章将帮助我在CPU上，看起来是一个不错的选择，但我真的需要这个应用程序的GPU加速。
浏览 11提问于2013-08-25得票数 2
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(硬件加速)
drivers、video、vlc
我一直认为硬件加速是不好的，因为如果要正常/顺利地播放视频，必须在播放器中打开硬件加速，这意味着您的CPU是弱的。因此，如果我在Vlc或任何其他玩家必须使用硬件加速(在Ubuntu上为Nvidia)，这意味着我的CPU是weak.So，是我的意见对还是错？
浏览 0提问于2015-06-23得票数 0
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Azure NCv3和NC T4_v3有什么区别？
gpu、azure-vm
尽管有一种解释"The NC 3-系列和NC T4 _v3系列的尺寸是为计算密集型的GPU加速应用程序优化的，一些例子是基于CUDA和基于OpenCL的应用程序和仿真、人工智能和深度学习。NC T4 v3-系列的重点是基于NVIDIA的Tesla T4 GPU和AMD EPYC2罗马处理器的推理工作负载。NC 3系列专注于高性能计算和以NVIDIA的NC U.为特色的AI工作负载。
浏览 5提问于2022-10-14得票数 0
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为了更有效地使用gpu，mat乘数应该有多大？
c++、gpu、opencl
所以我一直在摆弄OpenCL内核，我试图更好地理解GPU加速，我很好奇人们将如何找到使用GPU加速来代替传统的CPU计算在计算效率上更高的点
浏览 53提问于2021-06-25得票数 0
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如何为复杂的智能合同执行在gpus上设置ethereum？
solidity、go-ethereum、evm
基本上，问题是应用一些gpu密集型任务，如机器学习算法等，使用智能合同，这是否可能使用任何可用的ethereum客户端，如geth或奇偶校验，这些客户端可以使用任何gpu加速库(如nvidia的cuDNN)来并行处理gpu驱动的工作流？
浏览 0提问于2019-11-14得票数 0
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无法与框架外的视图交互
objective-c、uiview、xcode4.2
我有一个不在当前主视图中的小UIVIew，我使用下面的代码来显示它： delay:0.0 animations:^{
// menuView.center = CGPointMake(menuView.center.x+213, menuView.center
浏览 0提问于2012-11-21得票数 0
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在android中，硬件和软件GLES 2.0图形选项是什么？
android、android-studio、graphics、virtual、avd
有人能向我解释一下在android演播室中硬件和软件GLES 2.0图形选项的用途吗？什么时候选择哪种选择？
浏览 3提问于2020-09-06得票数 1
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移动设备能像桌面浏览器上的画布控件一样工作得很好吗？
html、image、mobile、canvas
我读到一篇文章说，最好在手机上使用img控件，而不是使用画布控件。
浏览 3提问于2014-07-18得票数 0
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GPU的性能取决于元素的数量(problem_size)
performance、cuda、gpu
我正在用CUDA开发计算流体力学(CFD)代码。由于我正在单个Tesla K40 GPU (与Intel Xeon E5 v2 CPU相比)上进行不同问题大小的加速测试，GPU通过增加问题大小显示出更高的加速比。例如，1百万元素的加速比为1.5倍，而1千万元素的加速比为11倍。
我不知道理论上是什么导致了大问题的高性能？实际上，这也是我在GPU上运行的许多科学(特别是流体力学)应用程序中看到的情况。PS:所谓加速，是指GPU<
浏览 3提问于2016-07-07得票数 1
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使应用程序具有CPU和GPU计算后端的最佳方法是什么？
c++、cuda、eigen
我想为它制作一个GPU计算后端，同时保持只在CPU上运行和在可用时由MKL加速的能力。
问题：以尽可能多的代码共享CPU后端的方式添加了GPU计算后端。实现GPU加速的最简单的方法是使用本征岩浆，但是这是相当有限的，因为在每次操作中都有从主存到GPU内存的不必要的副本，这限制了从GPU获得的性能增益。知道我将不得不完全抛弃本征并重写应用程序，但是如果没有CPU和GPU计算后端的完全独立的代码路径，那
浏览 4提问于2014-09-23得票数 2
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如何计算CPU和GPU混合算法的加速比和效率？
performance、parallel-processing、gpu、cpu
我有一个算法，我只使用CPU并行执行，我已经实现了30倍的加速比。也就是说，效率等于0.93 (效率=加速/核心，即0.93 = 30/32)。要计算包括CPU和GPU在内的效率，我应该将GPU核心的数量加到CPU核心上吗？也就是说，我将使用928个内核来计算效率(32 + 448 + 448 = 928)。或者应该以不同的方式计算？根据这里所说的，计算了加速比和效率：
浏览 1提问于2020-02-19得票数 1
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CUDA:减少多媒体数据主机到设备传输造成的开销？
image-processing、cuda、gpu、multimedia、large-data
特别是，我希望执行一组操作，如距离计算和数据库索引或哈希预处理，可能在GPU上加速。然而，与顺序处理相比，传输大型特征数组的开销太大，降低了性能。有人能建议一种方法来处理这样大的数据密集型任务，并且需要传输大型数据集吗？
浏览 3提问于2013-10-10得票数 0
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在Silverlight 5上使用GPU进行通用数学运算
silverlight、gpu、silverlight-5.0
我正在开发一个浏览器内的Silverlight应用程序，它有一些计算密集型的操作，例如，每秒运行数百次离散余弦逆变换或快速傅立叶变换。能够将尽可能多的负载转移到计算机的GPU上将是有价值的。我知道使用像素着色器的Silverlight3和4也有类似的，但大家的共识是，因为Silverlight3/4没有为他们的像素着色器使用硬件加速，而且他们的像素着色器语言被限制在2级，如果有的话，它不会带来太多的性能提升然而，据推测，Silverlight 5拥有更广泛的硬件加速图形，包括相
浏览 0提问于2011-09-30得票数 6
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如何使用CUDA通过密集向量积加速稀疏矩阵，目前是通过scipy.sparse.csc_matrix.dot实现的？
python、matrix、cuda、gpu、sparse-matrix
我的最终目标是在Python中加速矩阵向量乘积的计算，可能是通过使用支持CUDA的GPU。矩阵A约为15k x 15k且稀疏(密度约为0.05)，向量x为15k个元素且密集，我正在计算Ax。我必须多次执行此计算，因此使其尽可能快将是理想的。我目前的非GPU“优化”是将A表示为scipy.sparse.csc_matrix对象，然后简单地计算A.dot(x)，但我希望在连接了几个NVIDIA GPU的VM上加速这一过程，如果可能的话，只
浏览 9提问于2018-02-28得票数 6
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如何在Ubuntu上为AMD Ryzen移动CPU安装opencl？
ubuntu、opencl、linux-device-driver、amd、ubuntu-18.04
我有一个带有AMD Ryzen 52500 u(与集成的radeon 8移动GPU)处理器的笔记本，并使用Ubuntu18.04.2。我想在CPU和GPU上使用C++运行一些C++计算。平台数目2平台供应商台面平台配置文件FULL_PROFILE平台扩展函数后缀MESA设备供应商AMD设备版本OpenCL 1.1Mesa18.2.8
驱动程序18.2
浏览 4提问于2019-03-25得票数 3
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带有gpu加速的visual代码(或jupyter记事本)上的Tensorflow
python、tensorflow、visual-studio-code、gpu
如何在visual代码(Windows 11)上激活gpu加速，用tensorflow计算神经网络？gpu = nvidia gtx 1070 ti
浏览 8提问于2022-06-09得票数 -1
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无法在蔚蓝窗口服务器2016中使用gpu
azure、windows-server-2016、nvidia、gpu
我试图在Azure云上运行一个GPU密集型应用程序(Lumion)。硬件- NV6_Promo与1xK80 GPU。任何应用程序，在启动时，无需使用GPU即可运行。该系统安装了最新的Nvidia特斯拉驱动程序和DirectX。需要使用像Hyper这样的虚拟机来启用硬件加速
在组策略中启用图形适配器并不能解决我的问题。安装了Hyper-V；但是，Hyper-V没有显示GPU.GPU出现在设备管理器中，运行'
浏览 0提问于2019-05-11得票数 1
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Numpy会自动检测和使用GPU吗？
python、numpy、gpu
关于使用Numpy和GPU (nvidia GTX 1080 Ti)，我有几个基本问题。我是GPU的新手，我想确保我正在正确地使用GPU来加速Numpy/Python。如果有人能给我指点，我会很感激的：
浏览 0提问于2018-04-02得票数 62
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