这个网站最棒了 http://kyokojap.myweb.hinet.net/gpu_gflops/…

很久没有看FPGA了,本来想继续学习HLS,就上Xilinx的网站看了看.结果发现了SDx 开发环境,很新的一个东西.由于我对这方面了解不多,本篇博文仅仅只是资料的整合和介绍. 1.SDx开发环境 Xilinx官网这样解释SDx:SDx™ 是一种面向系统和软件工程师的开发环境. SDx 让没有 FPGA 专业知识的系统和软件工程师也能通过使用高层次编程语言,来获益于带有业界标准处理器的可编程硬件的强大威力.SDAccel 是首个面向 OpenCL.C 和 C++进行架构优化的编译器,并结合了#库…

http://anandtech.com/show/2549 Now that NVIDIA’s has announced its newest GPU architecture (the GeForce GTX 200 series), interesting architectural details are popping up on the web. The best writeup I’ve found is by AnandTech. In the past, such detai…

1,将需要的软件包上传vasp.5.2.12.tar.gz.vasp.5.lib.tar.gz.benchmark.Hg.tar.gz. 2,创建vasp目录并解压软件包. mkdir /opt/vasp cd /opt/vasp .lib.tar.gz .tar.gz 3,编译lib cd vasp..lib/ cp makefile.linux_ifc_P4 makefile修改makefile make 修改后的makefile: .SUFFIXES: .inc .f .F #------…

http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/12833235 CUDA从入门到精通(零):写在前面 在老板的要求下.本博主从2012年上高性能计算课程開始接触CUDA编程,随后将该技术应用到了实际项目中.使处理程序加速超过1K,可见基于图形显示器的并行计算对于追求速度的应用来说无疑是一个理想的选择. 还有不到一年毕业.怕是毕业后这些技术也就随毕业而去,准备这个暑假开辟一个CUDA专栏,从入门到精通.步步为营.顺便分享设计的一些经验教训.希望能给学习C…

Io Programming Guide     Introduction Perspective Getting Started Downloading Installing Binaries Running Scripts Interactive Mode Syntax Expressions Messages Operators Assignment Numbers Strings Comments Objects Overview Prototypes Inheritance Metho…

spark集群中的节点可以只处理自身独立数据库里的数据,然后汇总吗? 修改 我将spark搭建在两台机器上,其中一台既是master又是slave,另一台是slave,两台机器上均装有独立的mongodb数据库.我是否可以让它们只统计自身数据库的内容,然后将结果汇总到一台服务器上的数据库里?目前我的代码如下,但是最终只统计了master里的数据,另一个worker没有统计上. val config = new Configuration() //以下代码表示只统计本机数据库上的数据,猜测问题可能…

Jetson TX2上的demo 一.快速傅里叶-海动图 sample The CUDA samples directory is copied to the home directory on the device by JetPack. The built binaries are in the following directory: /home/ubuntu/NVIDIA_CUDA-<version>_Samples/bin/armv7l/linux/release/gnueabihf…

http://blog.csdn.NET/babyfacer/article/details/6902985 原文链接:http://www.hpcwire.com/hpcwire/2011-06-09/top_10_objections_to_gpu_computing_reconsidered.html作者:Dr. Vincent Natoli, Stone Ridge Technology (http://www.stoneridgetechnology.com/ )译者:陈晓炜(转载请注…

0 - 背景 人体姿态识别是计算机视觉的基础的具有挑战性的任务,其中对于身体部位的尺度变化性是存在的一个显著挑战.虽然金字塔方法广泛应用于解决此类问题,但该方法还是没有很好的被探索,我们设计了一个Pyramid Residual Module(PRMs)来提高DCNNs的尺度不变性. 并且我们发现现存的初始化方法并不适用multi-branch的网络,我们在当前的权重初始化方法上提出了新的方法并给出了理论证明. 1 - 贡献 提出Pyramid Residual Module来提高深度模型的尺度…

AI 的热潮还在持续,AI 的战火自然也在升级.英伟达作为这一波 AI 浪潮中最受关注的公司之一,在很大程度上影响着 AI 的战局.上周在美国举行的 GTC 2019 上,黄仁勋大篇幅介绍了英伟达在 AI 软件和计算力方面的提升,但售价仅为 99 美元(约 664 元人民币)的 Jetson Nano 人工智能计算机却成了最受关注的焦点.本月早些时候的 TensorFlow 开发者峰会上,谷歌也发布售价 149.99 美元(约 1009 元人民币)的 Edge TPU 开发板.虽然是最受关注的…

转载自知乎:Roofline Model与深度学习模型的性能分析 在真实世界中,任何模型(例如 VGG / MobileNet 等)都必须依赖于具体的计算平台(例如CPU / GPU / ASIC 等)才能展现自己的实力.此时,模型和计算平台的"默契程度"会决定模型的实际表现.Roofline Model 提出了使用 Operational Intensity(计算强度)进行定量分析的方法,并给出了模型在计算平台上所能达到理论计算性能上限公式. 一.指标介绍 1.计算平台的两个指标:算…

[Game Engine Architecture 3] 1.Computing performance—typically measured in millions of instructions per second (MIPS) or floating-point operations per second (FLOPS)—has been improving at a staggeringly rapid and consistent rate over the past four de…

0.背景 这个模型是<Deep Learning高质量>群里的牛津大神Weidi Xie在介绍他们的VGG face2时候,看到对应的论文<VGGFace2: A dataset for recognising faces across pose and age>中对比实验涉及到的SENet,其结果比ResNet-50还好,所以也学习学习. github上的SENet CNN是通过用局部感受野,基于逐通道基础上,去融合空间信息来提取信息化的特征,对于图像这种数据来说很成功.不过,为…

▶ 第二章,几个简单的程序 ● 代码,单线程 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <sys/time.h> #define SIZE (1024*1024) #define MAXFLOP_ITER 100000000 #define LOOP_COUNT 128 #define FLOP_PER_CALC 2 ))); ))); double dtime()…

CUDA 是 NVIDIA 的 GPGPU 模型,它使用 C 语言为基础,可以直接以大多数人熟悉的 C 语言,写出在显示芯片上执行的程序,而不需要去学习特定的显示芯片的指令或是特殊的结构.” 编者注:NVIDIA的GeFoce 8800GTX发布后,它的通用计算架构CUDA经过一年多的推广后,现在已经在有相当多的论文发表,在商业应用软件等方面也初步出现了视频编解码.金融.地质勘探.科学计算等领域的产品,是时候让我们对其作更深一步的了解.为了让大家更容易了解CUDA,我们征得Hotball的本人同…

本部分来自于<大规模并行处理器编程实战>第六章.第七章.打算不再看这本书了,准备看<programming massively parallel processors 2nd>,即它的第二版,第一版是09年的,第二版是13年的,虽说第二版可是里面涉及的是cuda4.0 和5.0,然而现在2015年7月,cuda都7.0了,正所谓赶速度,完全赶不上啊.虽然说本书好,不过一个不小心,你费老大劲做的优化,发现其实新版本的cuda或者硬件完全不需要,果然有关cuda的最好的资料其实还是官方…

英文论文链接:http://cadlab.cs.ucla.edu/~cong/slides/fpga2015_chen.pdf 翻译:卜居 转载请注明出处:http://blog.csdn.net/kkk584520/article/details/47450159 [0. 摘要] CNN已经广泛用于图像识别,因为它能模仿生物视觉神经的行为获得很高识别准确率.最近,基于深度学习算法的现代应用高速增长进一步改善了研究和实现.特别地,多种基于FPGA平台的深度CNN加速器被提出,具有高性能.可重配置…

http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/12833235 CUDA从入门到精通 - Augusdi的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET CUDA从入门到精通(零):写在前面 在老板的要求下,本博主从2012年上高性能计算课程开始接触CUDA编程,随后将该技术应用到了实际项目中,使处理程序加速超过1K,可见基于图形显示器的并行计算对于追求速度的应用来说无疑是一个理想的选择.还有不到一年毕业,怕是毕业后这些技术也就随毕业而去,准备这个暑假开辟一…

引用自:http://tech.sina.com.cn/mobile/n/2011-06-20/18371792199.shtml 这篇文章写的深入浅出,把异构计算的思想和行业趋势描述的非常清楚,难得一见的好文章.按捺不住转一下.^_^   相对于串行计算,并行计算可以划分成时间并行和空间并行.时间并行即流水线技术,空间并行使用多个处理器执行并发计算,当前研究的主要是空间的并行问题.以程序和算法设计人员的角度看,并行计算又可分为数据并行和任务并行.数据并行把大的任务化解成若干个相同的子任务,处理…

原文链接: https://zhuanlan.zhihu.com/p/34204282 最近在不同的计算平台上验证几种经典深度学习模型的训练和预测性能时,经常遇到模型的实际测试性能表现和自己计算出的复杂度并不完全吻合的现象,令人十分困惑.机缘巧合听了Momenta的技术分享后,我意识到问题的答案其实就在于 Roof-line Model 这个理论,于是认真研究了一下相关论文.现在把自己的心得总结出来,分享给大家. 在真实世界中,任何模型(例如 VGG / MobileNet 等)都必须依赖于具体…

ADAS(高级辅助驾驶系统),是指利用安装于车上各式各样的传感器,在第一时间收集车内的环境数据,进行静.动态物体的辨识.侦测与追踪等技术上的处理,从而能够让驾驶者在最快的时间察觉可能发生的危险. 在过去的两年多时间,笔者拜访了数百家企业,最近一直花时间在做针对性地梳理和总结.在现在的电子信息领域,跨界融合的节奏越来越快,产业链各环节的衔接也是前所未有的紧密,所以现在看一个领域或一个项目,需要从整个产业链条各环节去综合考虑,包括云管端,包括硬件.软件.算法.数据,且各产业链条上各家企业,随时做前向…

CUDA 深入浅出谈           “CUDA 是 NVIDIA 的 GPGPU 模型,它使用 C 语言为基础,可以直接以大多数人熟悉的 C 语言,写出在显示芯片上执行的程序,而不需要去学习特定的显示芯片的指令或是特殊的结构.”         “CUDA 是 NVIDIA 的 GPGPU 模型,它使用 C 语言为基础,可以直接以大多数人熟悉的 C 语言,写出在显示芯片上执行的程序,而不需要去学习特定的显示芯片的指令或是特殊的结构.” CUDA是什么?能吃吗? 编者注:NVIDIA的GeF…

测试linpack 配置 配置linpack环境是整个过程中最麻烦的,也可能是因为我在配置的过程中出现了很多小问题吧.大概有3天的时间除了上课就在配置环境. 问题 总结起来问题和解决方法有这些 1.路径设置问题 2.source 的位置(profilehe 和.bashrc) 3.权限问题 4.莫名其妙的问题(解决方法:重装) 做的太着急了,没有截图... 下次要养成截图的习惯! 测试 HPL.dat 的文件内容 HPLinpack benchmark input file Innovative…

http://xionggf.com/articles/graphic/misc/mobile_gpu_term.html IMR Immediate Mode Rendering 立即渲染模式 TBR Tile Based Rendering 分块渲染模式.该模式架构在把三角形场景变成像素图(光栅化)前,先把整个画面分成小块,这些小块的渲染在GPU上的高速缓存里进行,这样就避免了对帧缓存(位于系统内存里)的频繁读写和修改.当然,由于一个三角形可能被分在几个不同的块里,三角形的数据(几何数据)可…

作者:陈婷,岳强,汪洋 解放军信息工程大学 摘要: 现代信号处理系统通常需要在不同处理器之间实现高速数据通信,SRIO协议由于高效率.低延时的特性被广泛使用.本文研究了在FPGA和DSP两种处理器之间实现SRIO协议的方法,并通过电路设计和利用处理器的开发工具编程实现了两种处理器间的高速通信.经测试,该系统具有较高的传输效率. 引言随着高性能信号处理系统对运算速度.通信速率等要求的不断提高,单独的处理器(如FPGA或DSP)无法满足高速实时信号处理的需求.TI公司的多核DSP处理性能强大,但是并…

3.2.1 CPU计算能力分析 这里CPU计算能力用Intel的Haswell架构进行分析,Haswell架构上计算单元有2个FMA(fused multiply-add),每个FMA可以对256bit数据在一个时钟周期中做一次乘运算和一次加运算,所以对应32bit单精度浮点计算能力为:(256bit/32bit) 2(FMA) 2(乘和加) = 32 SP FLOPs/cycle,即每个时钟周期可以做32个单精度浮点计算. CPU峰值浮点计算性能 = CPU核数 CPU频率 每周期执行的浮点操…

https://mp.weixin.qq.com/s/Vyn1bKaBMHommxbnFPPQeg Unity对Shader文件进行编译的时候,DX9和DX11的版本会直接生成汇编码. ?   length(i.worldPos) DX9 DX11 由于这些代码是最终的指令,大部分指令执行时间是“差不多”的,可以用来预估计算量.但移动平台则是各厂商驱动各自进行的编译,各家都不一样,不好判断. 但DX9毕竟针对的是非常古老的硬件,很难想象现代GPU还会和它保持一样.实际的指令应该会更接近于DX11…

http://www.taidous.com/article-667-1.html 前言 首先,这个系列文章做个大致的介绍,题目"浅谈Unity",因为公司和国内大部分3D手游开发还是以Unity3d为主,而Unity不开源的问题,也注定大部分用户是无法在架构和API的层面对它做改造和优化的,所以本文也不会涉太多底层的优化方法,为了争取能让更多制作相关的人员看懂,而是针对Unity的设计,把如何在设计和使用上来规避和利用的"浅显"方法用易懂的方式来描述."…

http://en.wikipedia.org/wiki/ARM_architecture ARM architecture     ARM architectures The ARM logo Designer ARM Holdings Bits 32-bit or 64-bit Introduced 1985 Design RISC Type Register-Register Branching Condition code Open Proprietary 64/32-bit archi…