GPU核心技术开发 由于上一节主要阐述GPU内部的工作流程和机制,为了简洁性,省略了很多知识点和过程,本节将对它们做进一步补充说明. 1.  CUDA技术 1)NVIDIA CUDA 是什么? NVIDIA CUDA 是 NVIDIA 并行计算架构在 GPU 中的名称.NVIDIA 提供了 NVIDIA CUDA 架构编程的全套工具包,其中包括编译器.调试器.分析器.库以及开发者交付运用 CUDA 架构的生产质量产品所需的其它信息.NVIDIA CUDA 架构也支持 C 和 Fortran 等标…

英伟达GPU  嵌入式开发平台 1.         JETSON TX1 开发者组件 JETSON TX1 开发者组件是视觉计算的全功能 开发平台,旨在让您能够快速地安装和运行. 该组件带有 Linux 操作系统环境的存储,支持许多常见的 API,支持由 NVIDIA 完成的开发工具链.主板还设有诸多标准硬件接口,使其成为了高度灵活和可扩展的平台.这让它十分适合那些需要极高计算性能和极低功耗的应用. 2.         Jetson TX1模块 Jetson TX1 是全球首款模块化超级计算…

前言 最近读勒基本关于前端的数据<JavaScript核心技术开发解密>,<webpack从入门到进阶>...这几本书帮助到我更好的理解JS.webpack在前端技术领域中的作用.以前可能更多的是知道怎么使用,但从未从更深的层面去思考他们是如何运作,为什么会产生这种特性,等等... 这本书先从<JavaScript核心技术开发解密>开始讲解,分为两篇讲完,读完本篇你能学到: 前端进阶必读:<JavaScript核心技术开发解密>核心提炼一 前端进阶必读:&l…

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…

1.安装anaconda anaconda想必大家都不陌生,由于网站登不上去,我找到了清华大学的一个开源镜像,下载地址为http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ 下载完成后安装,一步步点击ok就好啦,这里忘截图了,所以就不放图了,我将anaconda安装在D:\software\anaconda 下. 注意将安装路径添加到系统环境变量中,右键我的电脑--属性--高级系统设置-环境变量,在系统变量path中加入anaconda的安装路径即…

1.     硬件方面 a. 流处理器个数    Gpu内部的计算单元个数,决定分析模块实时性的关键因素.    实测效果: gtx760  1152个 Gtx960  1024个 单路1080p运动检测  760的实时性好于960  b.内存到显存(北桥)传输带宽 暨pcie总线带宽,  PCI-E 3.0 x16双向速度大约为32GB/s 8路1080p 25fps双向吞吐量为 3G/s,   按照理论减半原则16G/s的带宽是足够使用. 但相比现在显存的带宽达到112GB/s及以上, 所以…

<CUDA并行程序设计:GPU编程指南> 基本信息 原书名:CUDA Programming:A Developer’s Guide to Parallel Computing with GPUs 作者: (美)Shane Cook 译者: 苏统华 李东 李松泽 魏通 丛书名: 高性能计算系列丛书 出版社:机械工业出版社 ISBN:9787111448617 上架时间:2014-1-10 出版日期:2014 年1月 开本:16开 页码:1 版次:1-1 所属分类:计算机 更多关于>>…

2. 修改tiny4412_Android源码禁用hwc和gpu(厂家不会提供hwc和gpu的源代码,没有源代码就没法分析了,因此在这里禁用该功能并用软件库实现)最终源码: git clone https://github.com/weidongshan/SYS_0003_Patch_Disable_HWC_GPU_tiny4412.git 或 git clone https://git.coding.net/weidongshan/SYS_0003_Patch_Disable_HWC_GPU.…

深度学习DeepLearning核心技术开发与应用时间地点:2019年11月01日-04日(北京) 联系人杨老师  电话(同微信)17777853361…

CUDA刷新:GPU计算生态系统 CUDA Refresher: The GPU Computing Ecosystem 这是CUDA Refresher系列的第三篇文章,其目标是刷新CUDA中的关键概念.工具和优化,以供初级或中级开发人员使用. 易于编程和性能的巨大飞跃是CUDA平台被广泛采用的关键原因之一.CUDA平台成功的第二大原因是拥有广泛而丰富的生态系统. 与任何新平台一样,CUDA的成功依赖于CUDA生态系统可用的工具.库.应用程序和合作伙伴.任何新的计算平台都需要开发人员将应用程序…