导读: CPU和GPU之所以大不相同,是由于其设计目标的不同,它们分别针对了两种不同的应用场景.CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型,而GPU面对的则是类型高度统一的.相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境. “为什么现在更多需要用的是 GPU 而不是 CPU,比如挖矿甚至破解密码? ” 以下是比较准确靠谱的回答: 1.现在更多被需要的依然是CPU,只是GPU在大规模并发计算中体现出其一技之长所以应用范围逐渐变得广泛,并成为近些年的热点话题之一. 为什么二者会有如此的不同…

计算20000次10000点的fft,分别使用CPU和GPU,得 the running time of cpu is : 2.3696s the running time of gpu is : 0.3425s 相同的参数matlab处理的时间为 1.2865s ,理论上gpu最快,cpu次之,matlab最慢,得到的结果不对 处理的环境是(CPU i7 4790K,gpu GTX1080, matlab 2015a,内存1666MHZ 16G, PCI E M.2 固态硬盘(读1.2GB/s…

CPU和GPU实现julia           主要目的是通过对比,学习研究如何编写CUDA程序.julia的算法还是有一定难度的,但不是重点.由于GPU实现了也是做图像识别程序,所以缺省的就是和OPENCV结合起来. 一.CPU实现(julia_cpu.cpp)       //julia_cpu 采用cpu实现julia变换 #.;     );     );        cuComplex c(.,.);    cuComplex a(jx,jy);    ;i;i)        {…

1 前言 之前在写影像融合算法的时候,免不了要实现将多光谱影像重采样到全色大小.当时为了不影响融合算法整体开发进度,其中重采样功能用的是GDAL开源库中的Warp接口实现的. 后来发现GDAL Warp接口实现的多光谱到全色影像的重采样主要存在两个问题:1 与原有平台的已有功能不兼容,产生冲突:2 效率较低.因此,决定重新设计和开发一个这样的功能,方便后期软件系统的维护等. 2 图像重采样 图像处理从形式上来说主要包括两个方面:1 单像素或者邻域像素的处理,比如影像的相加或者滤波运算等:2 图像…

个人认为CPU和GPU各有自己的适应领域.CPU(Central Processing Unit)计算核心较少,通常是双核.四核.八核,但是拥有大量的共享缓存.预测.乱序执行等优化,可以做逻辑非常复杂的计算任务.这一点就当前的GPU来说,仍然难以做到.会牺牲大量的性能.造成大量的能耗开销,而且增加了程序员开发GPU程序的难度. GPU(Graphice Processing Unit),天生拥有大量的处理单元,但是代价是较少的控制单元,就如同它的名字一样,适合图形图像相关的计算,图形图像中每一个…

详见:http://blog.yemou.net/article/query/info/tytfjhfascvhzxcyt317 首先需要解释CPU和GPU这两个缩写分别代表什么.CPU即中央处理器,GPU即图形处理器.其次,要解释两者的区别,要先明白两者的相同之处:两者都有总线和外界联系,有自己的缓存体系,以及数字和逻辑运算单元.一句话,两者都为了完成计算任务而设计. 两者的区别在于存在于片内的缓存体系和数字逻辑运算单元的结构差异:CPU虽然有多核,但总数没有超过两位数,每个核都有足够大的缓存…

渲染流水线的起点是CPU,即应用阶段. 1)把数据加载到显存中 2)设置渲染状态,通俗说这些状态定义了场景中的网格是怎样被渲染的. 3)调用DrawCall,一个命令,CPU通知GPU.(这个命令仅仅会指向一个需要被渲染的图元列表,并不会包含材质信息,因为在上一阶段已经完成) CPU流水线 GPU从CPU那里得到渲染命令后,就会进行一系列流水线操作,最终把图元渲染到屏幕上. 几何阶段: 顶点着色器/曲面细分着色器/几何着色器 裁剪(Clipping):将不在视野范围内的顶点裁减掉,这阶段可配置的…

目录 写在前面 成员变量的含义及作用 构造与析构 内存同步管理 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 在Caffe源码理解1中介绍了Blob类,其中的数据成员有 shared_ptr<SyncedMemory> data_; shared_ptr<SyncedMemory> diff_; std::shared_ptr 是共享对象所有权的智能指针,当最后一个占有对象的shared_ptr被销毁或再赋值时,对象会被自动销毁并释放内存,见cp…

视频学习来源 https://www.bilibili.com/video/av40787141?from=search&seid=17003307842787199553 笔记 首先安装pydot conda install pydot 会自动安装graphviz 如果出现TypeError: softmax() got an unexpected keyword argument 'axis' 错误,可降级keras或者用本文代码标黄的部分解决 切换cpu和gpu运算 https://www…

渲染流水线 1)应用阶段(CPU处理) 首先,准备好场景数据(摄像机位置,视锥体,模型和光源等) 接着,做粗粒度剔除工作. 最后,设置好每个模型的渲染状态(使用的材质,纹理,shader等) 这一阶段最重要的是渲染所需要的几何信息,即渲染土元,渲染图元可以是点,线,三角面等. a.把数据加载到显存中 b.设置渲染状态,通俗说这些状态定义了场景中的网格是怎样被渲染的. c.调用DrawCall,一个命令,CPU通知GPU.(这个命令仅仅会指向一个需要被渲染的图元列表,并不会包含材质信息,因为在上一…