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/…

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翻译  https://www.microway.com/hpc-tech-tips/nvidia-smi_control-your-gpus/ 大多数用户知道如何检查其CPU的状态,查看多少系统内存可用或找出多少磁盘空间可用.相反,从历史上看,保持GPU的运行状况和状态更加困难.如果您不知道在哪里看,甚至可能很难确定系统中GPU的类型和功能.值得庆幸的是,NVIDIA最新的硬件和软件工具在这方面取得了不错的改进. 该工具是NVIDIA的系统管理界面(nvidia-smi).根据卡的生成方式,可…

OpenGL是3D图形接口工业标准,使用上非常简单,所有API不过上百个函数,但理解OpenGL就没那么简单,本文总结OpenGL的学习资源,包括官方资料.网上教程.示例程序等. Wikipedia: OpenGL,介绍了OpenGL的历史及版本: Graphics processing unit,介绍了GPU,由于OpenGL更像个底层驱动,了解GPU对理解OpenGL很重要. 书籍: 红宝书(The Red Book),OpenGL Programming Guide,目前最新版第8版(20…

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由云计算基础发表于云+社区专栏 源码下载地址请点击原文查看. 初学机器学习,写篇文章mark一下,希望能为将入坑者解点惑.本文介绍一些机器学习的入门知识,从安装环境到跑通机器学习入门程序MNIST demo. 内容提纲: 环境搭建 了解Tensorflow运行机制 MNIST(手写数字识别 ) softmax性线回归 MNIST 深度卷积神经网络(CNN) tools 工具类 CPU & GPU & multi GPU 学习资…

功耗降50%,性能升35%!三星3nm GAA 2021年量产 http://www.chinaflashmarket.com/Instructor 在三星晶圆代工技术论坛(Samsung Foundry Forum)上,三星表示其3nm Gate-All-Around(GAA)技术正在开发中,3nm GAE PDK版本0.1已于4月发布,旨在帮助客户尽早开始设计工作,提高设计竞争力,同时缩短周转时间. GAA技术能重新塑造芯片核心晶体管,使其更小更快.2021年采用GAA技术的芯片问世时,将成…

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…

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…

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…

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面…