█ 英伟达在 2016 年的强势崛起，GPGPU （GPU 通用计算）功不可没。 有许多原因使 2016 称得上是 GPU 之年。...但事实上，除了在核心领域（深度学习、VR、自动驾驶），为什么把 GPU 用于通用计算仍然很模糊。 搞清楚 GPU 的作用，要先从 CPU 开始。...有这两大优势，GPU 在通用计算领域有了立足点。 █ GPU 与 CUDA ? 事实证明，高端游戏玩家和计算机科学家在硬件需求上有不少交集。...CUDA 诞生的结果是：似乎在一夜之间，地球上的所有超级计算机都采用了 GPU 运算。深度学习、自动驾驶以及其他 AI 领域开始焕发光芒。 █ 并行计算 并行计算是发挥 GPU 性能的关键。...GPU 计算的门槛已经无限降低。
使用显卡或者说 GPU 执行通用计算早就已经不是什么新鲜的事情，这得益于整个行业近年来不遗余力的推动，例如 AMD、Apple、NVIDIA、Intel 等都把 GPU 执行非图形处理作为新业务的重中之重来推广...虽然说 GPU 通用计算不再是新鲜事，但是对于许多人而言，可能也就仅限于听过而已，其中的一些关键信息缺并不十分了解，这并不奇怪，因为“听过”的人当中其实大部分都是游戏玩家，就算对这方面有更多认识（例如懂得写...除了双精度性能的区别外，W8X00 级别以上的产品一般还会配备较大的卡载内存，这样的设计不仅有利于复杂场景的工作站应用，而且对通用计算来说也是有非常大的助益。...在 Gorden Bell（DEC 公司早期雇员之一，早期的 PDP 小型机设计者，现在美国计算机协会设立的 Gorden Bell 奖被视作计算机界的诺贝尔奖，于每年 SC 大会上颁发）所撰写的《Great...到了90 年代，在科学计算领域，要实现每秒浮点操作（flops）与内存的平衡，就得做到不低于 1 flops/字节 到 1flops/8字节。
计算通用开源平台的地位。...AMD高级副总裁、Radeon技术事业部首席架构师Raja Koduri表示：“Radeon开放计算为利用GPU解决问题的新时代提供强大平台，旨在利用开源软件力量为HPC和超大规模计算提供全新解决方案。...今天发布的ROCm让开发者在使用GPU计算方式方法上拥有无比灵活性。我们很高兴能够在2016全球超算大会(SC16)上展示这些令人难以置信的应用程序。”...ROCm还通过KVM直通支持GPU硬件虚拟化，以便在虚拟化解决方案中实现GPU硬件加速计算优势。...异构计算编译器（HCC） - HCC是用于CPU和GPU的单源ISO C ++ 11/14编译器，支持C ++ 17“并行标准模板库”。
Anaconda环境中，配置tensorflow库的详细方法；此外，这里需要注意，在较新版本的tensorflow库（版本大于1.5 ，但对于Windows用户而言，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。 ...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
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。...它的强项在于“调度”而非纯粹的计算。而GPU则可以被看成一个接受CPU调度的“拥有大量计算能力”的员工。 为什么说GPU拥有大量计算能力。...虽然我们不知道GPU cuda核的内部组成，但是可以认为这样的计算单元至少等于cuda核数量——128。 128和12的对比还不强烈。...通过本文的讲述，我们可以发现GPU具有如下特点： 1 提供了多核并行计算的基础结构，且核心数非常多，可以支撑大量并行计算 2 拥有更高的访存速度 3 更高的浮点运算能力...下节我们将结合cuda编程来讲解GPU计算相关知识。
CuPy 项目地址:https://cupy.chainer.org/ 这个项目本来是用来支持Chainer这个深度学习框架的，但是开发者把这个“GPU 计算包”单独分出来了，方便了大家！！！...1024,512,4,1))*512.3254 time1=time.time() for i in range(20): z=x*y print('average time for 20 times gpu...这里之所以要弄个20次的平均，是因为，最开始的几次计算会比较慢！后面的计算速度才是稳定的，cpu和gpu都有一定这个特性，这个原因cpu和gpu是不同！...和“操作系统的本身算法、GPU工作方式”等有关系吧？...失去了优势，所以也不是所有计算都需要放到gpu上来加速的！
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...我们按照文章新版本tensorflow实现GPU加速的方法中提及的方法，在Python中输入如下的代码，检验当前tensorflow库是否支持GPU运算。...，只要下载了tensorflow库，那么他自身就是CPU与GPU都支持的；我们目前到此为止配置的tensorflow库之所以不能在GPU中加以运行，是因为我们还没有将GPU运算需要的其他依赖项配置好（或者是电脑中完全就没有...GPU）。...2.2 CUDA配置 接下来，我们进行CUDA的配置；CUDA是NVIDIA发明的一种并行计算平台和编程模型。
在《浅析GPU计算——CPU和GPU的选择》一文中，我们分析了在遇到什么瓶颈时需要考虑使用GPU去进行计算。本文将结合cuda编程来讲解实际应用例子。...（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客） 之前我们讲解过，CPU是整个计算机的核心，它的主要工作是负责调度各种资源，包括其自身的计算资源以及GPU的计算计算资源。...因为GPU作为CPU的计算组件，不可以调度CPU去做事，所以不存在父函数运行于GPU，而子函数运行于CPU的情况。...结合上面的代码，我们假设GPU中有大于N*N个空闲的cuda核，且假设调度器同时让这N*N个线程运行，则整个计算的周期可以认为是一个元的计算周期。...因为每个元的计算都不依赖于其他元的计算结果，所以这种计算是适合并行进行的。如果一个逻辑的“可并行计算单元”越多越连续，其就越适合使用GPU并行计算来优化性能。
CubeCL是一个现代化的Rust GPU计算框架，它让编写高性能、可移植的GPU内核变得简单。...通过CubeCL，你可以： 使用熟悉的Rust语法编写GPU代码 无需深入掌握复杂的GPU编程知识 轻松切换不同后端(WGPU/CUDA等) 自动优化SIMD并行计算 为什么选择CubeCL?...程序 让我们从一个简单的GPU计算程序开始。...("GPU计算结果(Runtime: {:?}) => {:?}"...：8个元素(4向量宽度 × 2 × 1 × 1) 完美匹配数组长度时性能最佳 性能计算技巧 合理配置可以最大化GPU利用率： 总量计算： 总元素 = 向量宽度 × (Cube.x × Cube.y ×
虽然GPU可以加速tensorflow的计算，但一般来说不会把所有的操作全部放在GPU上，一个比较好的实践是将计算密集型的运算放在GPU上，而把其他操作放到CPU上。...GPU是机器中相对独立的资源，将计算放入或者转出GPU都需要额外的时间。而且GPU需要将计算时用到的数据从内存复制到GPU设备上，这也需要额外的时间。...GPU上计算得到的正则化损失。...多GPU样例程序将计算复制了多份，每一份放到一个GPU上进行计算。但不同的GPU使用的参数都是在一个tensorflow计算图中的。因为参数都是存在同一个计算图中，所以同步更新参数比较容易控制。...log_device_placement=False) # 通过tf.train.MonitoredTrainingSession管理训练深度学习模型的通用功能
这样设计的原因，是因为CPU是一个通用处理器。作为计算机的主核心，它的任务非常复杂，既要应对不同类型的数据计算，还要响应人机交互。...CPU vs GPU █ GPU与AI计算 大家都知道，现在的AI计算，都在抢购GPU。英伟达也因此赚得盆满钵满。为什么会这样呢？...将GPU应用于图形之外的计算，最早源于2003年。 那一年，GPGPU（General Purpose computing on GPU，基于GPU的通用计算）的概念首次被提出。...意指利用GPU的计算能力，在非图形处理领域进行更通用、更广泛的科学计算。 GPGPU在传统GPU的基础上，进行了进一步的优化设计，使之更适合高性能并行计算。...那么，AI时代的计算，是不是GPU一家通吃呢？我们经常听说的FPGA和ASIC，好像也是不错的计算芯片。它们的区别和优势在哪里呢？
在本文中，我们首先介绍下GPU及其分类，并简单回顾下GPU绘制流水线的运作，最后又如何演化为通用计算平台。...2006年，Nvidia破天荒地推出CUDA，作为GPU通用计算的软件平台和编程模型，它将GPU视为一个数据并行计算的设备，可以对所进行的计算分配和管理。...对通用并行计算而言，配合CUDA框架，只要增加GPU可编程处理器数量配置，这种统一处理方式就能够最大限度地扩展性能，影响非常深远。 浮点计算的标准化。...现在的的GPU增加了额外的存取单元，在指令集中增加统一寻址存取指令，很大程度拓展了GPU通用计算应用空间。 存储支持ECC。...有了以上一些改进和其他措施，终于GPU作为通用计算平台慢慢脱离原始阶段，开始成熟起来，成为大规模并行计算市场的主力军。
小编说：将深度学习应用到实际问题中，一个非常大的问题在于训练深度学习模型需要的计算量太大。...为了加速训练过程，本文将介绍如何如何在TensorFlow中使用单个GPU进行计算加速，也将介绍生成TensorFlow会话（tf.Session）时的一些常用参数。...于是除了可以看到最后的计算结果，还可以看到类似“add: /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0”这样的输出。这些输出显示了执行每一个运算的设备。...''' 虽然GPU可以加速TensorFlow的计算，但一般来说不会把所有的操作全部放在GPU上。一个比较好的实践是将计算密集型的运算放在GPU上，而把其他操作放到CPU上。...GPU是机器中相对独立的资源，将计算放入或者转出GPU都需要额外的时间。而且GPU需要将计算时用到的数据从内存复制到GPU设备上，这也需要额外的时间。
一、前言 采用GPU来绘制实时视频一直以来都是个难点，如果是安防行业的做视频监控开发这块的人员，这个坎必须迈过去，本人一直从事的是安防行业的电子围栏这个相当小众的细分市场的开发，视频监控这块仅仅是周边技术玩一玩探讨一下...，关于GPU绘制这块着实走了不少的弯路。...之前用ffmpeg解码的时候，已经做了硬解码的处理，比如支持qsv、dxva2、d3d11va等方式进行硬解码处理，但是当时解码出来以后，还是重新转成了QImage来绘制，这样就大打折扣了，尽管可以看到GPU...opengl的操作，直接做成了QOPenGLWidget，既支持ffmpeg解码出来的yuyv格式的数据显示，还支持硬解码出来的nv12格式的数据显示，很好很强大，这样的话就大大减轻了CPU的压力，专门交给GPU...采用GPU显示需要同时支持yuyv格式和nv12格式，因为有些配置差的电脑，硬解码很可能歇菜，此时就需要用opengl来直接绘制ffmpeg软解码出来的yuyv数据，做到自动切换，这样就兼容了所有的可能的情况
深度学习领域的模型架构和算法的发展在很大程度上受到GPU能否高效实现初等变换的限制。...其中一个问题是缺乏GPU不能高效执行稀疏线性操作，我们现在正在发布高度优化的GPU计算内核实现一些稀疏模式（附带初步研究结果）。...我们希望稀疏权重矩阵作为模型的构建模块，因为矩阵乘法和稀疏块卷积的计算成本仅与非零块的数量成正比。...由于内核计算时跳过值为零的块，所以计算成本只与非零权重的数量成正比，而不是与输入或输出特征的数量成正比。存储参数的成本也只与非零权重的数量成比例。 ?...在使用CUDA 8的NVIDIA Titan X Pascal GPU上进行比较。相对于cuSPARSE的加速在测试的稀疏水平上事实上更大。
和Kaggle类似，AI Studio也提供了GPU支持，但百度AI Studio在GPU上有一个很明显的优势。...Kaggle采用的是Tesla K80的GPU, AI Studio采用的是Tesla V100的GPU，那么下表对比两款单精度浮点运算性能，就能感觉v100的优势了。...明显在单精度浮点运算上，AI Studio提供的运行环境在计算性能上还是很有优势的。理论上训练速度可以提高近3倍左右。...不过需要提醒的是，AI Studio目前还是按运行环境启动时间来计费，是在无GPU环境下把代码写好，再开启GPU去跑。...fr=liangziwei 谷歌计算资源薅羊毛教程传送门： https://zhuanlan.zhihu.com/p/59305459 作者系网易新闻·网易号“各有态度”签约作者 — 完
CUDA的API必须包含的； global__` 和 `__device在前面的文章中讲过，不再赘述； 在addKernel函数中，使用了threadIdx.x，这是将Block中的线程按一维排列进行计算...的API，由于我这里只有一个GPU，因此设置为0； 使用cudaMalloc函数为是三个数组在GPU上分配空间，这个函数跟C中的malloc函数很像，但这个是指在GPU（即显存）中分配一块空间，那参数值中为什么是两个...Error: cudaFree(dev_c); cudaFree(dev_a); cudaFree(dev_b); return cudaStatus; } CPU计算向量和的代码...看到这里，可能很多同学有疑惑，觉得GPU的计时有问题，因为如果使用GPU计算的话，还要把数据先传到GPU，GPU处理完成后子再传回给CPU，这两个传输时间也应该算进去。...如果把传输时间也算进去的话，要比只使用CPU计算慢，说明很多时间都花在了数据的传输上。后面，我们还会对GPU代码做一步步的优化。
Brahma是一个.NET 3.5 framework (C# 3.0)为各种处理器提供高级别的并行访问流的开源类库，现在Brahma有一个有一个GPU的提供者（主要是GUGPU），它能够在任何类别的处理器上运行...也就是说Brahma是一个并行计算（重点放在GPGPU ）的框架，使用LINQ进行流转换工作（LINQ-to-streaming computation 或者 LINQ-to-GPU）。...现在也可以在Mono上运行 注： 通用图形处理器（英語：General-purpose computing on graphics processing units，簡稱GPGPU或GP²U）是一种使用处理图形任务的专业图形处理器来从事原本由中央处理器处理的通用计算任务...这些通用计算常常与图形处理没有任何关系。由于现代图形处理器强大的并行处理能力和可编程流水线，使得用流处理器处理非图形数据成为可能。...特别是在面对单指令流多数据流（SIMD）且数据处理的运算量远大于数据调度和传输的需要时，通用圖形處理器在性能上大大超越了传统的中央处理器应用程序。
并行计算 并行计算的定义： 应用多个计算资源来解决同一个计算问题 一些名词 Flynn矩阵： SISD(Single Instruction Single Data), SIMD(Single Instruction...GPU结构 CPU和GPU的内部结构的对比图如下： ?...图中绿色的为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占据了内部空间的绝大部分，所以可以看出GPU是对运算很强调的芯片。...下图是一个GPU核的结构，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。 ?
CuPy 是一个开源的 Python 库，它的设计初衷是为了使得在 GPU 上的计算变得简单快捷。...CuPy 的亮点在于它能够利用 NVIDIA GPU 来加速计算，这在处理大规模数据时尤其有用。 https://github.com/cupy/cupy 为什么选择 CuPy？...首先使用 Python 列表创建一个 NumPy 和 CuPy 数组，之后我们将计算向量的范数。...上进行图像的边缘检测，这对于图像分析和计算机视觉应用非常有用。...() # 确保计算完成 print("CuPy 矩阵乘法时间：", time.time() - start_time) 这个示例展示了 CuPy 在执行大规模矩阵乘法时的高效性，这对于科学计算和数据分析尤其重要
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