背景 近日忽然想到,在CPU类型的服务器即使给到足够的运算资源,与GPU类型的服务器做运算来讲仍然是相差甚远,而本人有一台闲置的AMD vega8集显的电脑.想要用来做计算,来探究其与CPU运算的差别. 跟踪 网上查阅资料发现,大部分的用户都是安装NVIDA自家研究的CUDA,然后用作机器学习人工智能方面的运算.而很少有AMD vega显卡的实例.再深度查阅资料发现WSL(Windows子系统linux)中宣布支持vega显卡的并行运算. 开坑 这次准备买一个大规模的硬盘再对Windows系统安…

前段时间有个同学的毕设是搞并行计算的,他基本不懂编程把我拉过去帮忙,我之前也没弄过,帮着搞了2天.先把代码贴上去,等有时间在把详细补充一些内容. CUDA编程主要是利用了显卡优越的并行计算能力,把一个大的任务分成很多小的单位同时执行,这样就节省了运行的时间. 1:首先要在显存中分配空间,把内存中的变量复制到其中: cudaMemcpy(gpu_img_1,buffer1,(img_1.w*img_1.h)*sizeof(float),cudaMemcpyHostToDevice); cudaMe…

阿里云机器学习PAI(Platform of Artificial Intelligence)是一款一站式的机器学习平台,包含数据预处理.特征工程.常规机器学习算法.深度学习框架.模型的评估以及预测这一整套机器学习相关服务.得益于底层的飞天计算平台的CPU集群以及GPU集群,PAI可以为用户提供PB级别数据的高效计算保证.人工智能综合了多门学科的技术,对人才要求极其高,除了懂统计学中各种复杂的机器学习算法,还要懂实现逻辑以及分布式架构理论.PAI可以大幅的降低人工智能的门槛以及开发成本.从操作界…

项目中需要使用LabVIEW控制NI FPGA board产生控制信号等,使用GPU对采集的数据进行高性能计算,因此方案之一是用Visual Studio设计基于CUDA的GPU并行计算算法代码,然后生成DLL,使用LabVIEW设计NI FPGA board控制代码并调用DLL,采用LabVIEW完成所有软件设计. LabVIEW官网资源: 给出了使用CUDA的工具包:http://sine.ni.com/nips/cds/view/p/lang/zhs/nid/210829 使用方法简介:h…

从石油领域的应用看GPU.CPU算法效果比较  http://www.csdn.net/article/2011-06-21/300207 HPC 论坛 http://hpcbbs.it168.com/forum.php 高性能计算网-高性能计算第一门户网站 http://www.hpctech.com GPU在量化中的应用及VaR快速算法  地址 遇见C++ AMP:在GPU上做并行计算  http://www.cnblogs.com/allenlooplee/archive/2012/08/…

本系列会介绍OpenStack 企业私有云的几个需求: 自动扩展(Auto-scaling)支持 多租户和租户隔离 (multi-tenancy and tenancy isolation) 混合云(Hybrid cloud)支持 主流硬件支持.云快速交付 和 SLA 保证 大规模扩展性支持 私有云外围环境支持(包括支持CDN .商业SDN控制器.防火墙和VPN/专线等) 良好的可使用性(用户和运维 Dashboard 等) 向上扩展性(PaaS 和 SaaS 等支撑) 企业数据中心IT环境支持…

C#的优雅,强大IDE的支持,.net下各语言的二进制兼容,自从第一眼看到C#就被其良好的设计吸引.一直希望将其应用于高性能计算领域,长时间努力却效果却不尽如人意. 对于小的测试代码用例而言,C#用20-30%的性能损耗换取良好的开发维护体验倒是非常值得. 但FEM/CFD/SPH求解器的实际开发中,作为典型的运算密集型项目,对性能极其敏感.即使是单线程,未作充分优化前提下,运算耗时: C#:ASC C 未优化= 2:1 C#:ASC C 充分优化= 4:1   如手工循环展开,内联优化等 AS…

HP PCS ”云图”GPU虚拟化工作站解决方案 ——将图形计算从桌面移到数据中心 惠普云图形GPU虚拟化桌面系统是以用户为中心的私有云服务.除了保留了传统桌面虚拟化方案以集中设备为中心统一管理等优点外,还增强了桌面虚拟化设备和云技术在3D专业图形设计方面客户的应用,从而突破了传统虚拟化方案,例如制造业.数字媒体创作.计算机辅助设计(3DMAX.CAD).教育.金融交易.石油天然气和医疗保健等行业用户难以逾越的瓶颈. 在这些要求图形渲染度较高的行业领域,传统的做法是使用单独的图形工作站IT系统部…

catalog . OpenCL . Linux DMA(Direct Memory Access) . GPU rootkit PoC by Team Jellyfish . GPU keylogger . DMA Hack 1. OpenCL OpenCL(Open Computing Language)是第一个面向异构系统通用目的并行编程的开放式.免费标准,也是一个统一的编程环境,便于软件开发人员为高性能计算服务器.桌面计算系统.手持设备编写高效轻便的代码,而且广泛适用于多核心处理器(CP…

前言 CPU 的并行编程技术,也是高性能计算中的热点,也是今后要努力学习的方向.那么它和 GPU 并行编程有何区别呢? 本文将做出详细的对比,分析各自的特点,为将来深入学习 CPU 并行编程技术打下铺垫. 区别一:缓存管理方式的不同 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:指令模型的不同 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…