Pascal GPU Pascal (from French mathematician Blaise Pascal) is Maxwell successor. In this news, we learnt that Volta was the post-Maxwell architecture, but it seems that Pascal is the new official name. One of the main feature of the Pascal architect…

GPU架构 SM(Streaming Multiprocessors)是GPU架构中非常重要的部分,GPU硬件的并行性就是由SM决定的. 以Fermi架构为例,其包含以下主要组成部分: CUDA cores Shared Memory/L1Cache Register File Load/Store Units Special Function Units Warp Scheduler GPU中每个SM都设计成支持数以百计的线程并行执行,并且每个GPU都包含了很多的SM,所以GPU支持成百上千的…

1 GPU简介 图形处理单元GPU英文全称Graphic Processing Unit,GPU是相对于CPU的一个概念,NVIDIA公司在1999年发布GeForce256图形处理芯片时首先提出GPU的概念.GPU使显卡减少了对CPU的依赖,并进行部分原本CPU的工作(主要是并行计算部分).GPU具有强大的浮点数编程和计算能力,在计算吞吐量和内存带宽上,现代的GPU远远超过CPU. 目前NVIDIA最新的CUDA图形计算架构主要是Fermi架构和Kepler架构. 2  Fermi架构概述 上…

课程作业,正好自己也在学深度学习,正好有所帮助,做了深度学习的AI芯片调研,时间比较短,写的比较仓促,大家随便看看 近年来,深度学习技术,如卷积神经网络(CNN).递归神经网络(RNN)等,成为计算机视觉等相关领域的研究热点之一,取得了一定的研究和应用成果.回顾人工智能发展史,早在上世纪 80 年代末期,Geoffrey Hinton等人便提出深度学习的方法,并且在数字手写体的识别问题方面取得突破性进展.进入90 年代后,由于对深度学习理论认识和硬件系统计算能力的局限性,深度学习技术的发展受到制…

为什么需要GPU 几年前我启动并主导了一个项目,当时还在谷歌,这个项目叫谷歌大脑.该项目利用谷歌的计算基础设施来构建神经网络. 规模大概比之前的神经网络扩大了一百倍,我们的方法是用约一千台电脑.这确实使深度学习取得了相当大的进展.用到相当多的 计算机.不久之后我发现,之前我并没意识到,用一千台电脑是一项非常昂贵的技术.因此,我和我的朋友,意识到,利用一种 不同的技术,仅用三台电脑,而非一千台,就可以做到这点,而秘诀就是利用GPU技术. ---Andrew Ng [The Big Talk:深度学…

[程序人生]成功人士的七个习惯 作者:liumiaocn 所谓温故而知新.重读往往会带来新的收获,即使没有新的收获,可以带来新的思考也是非常不错.在个人成长的历程中.习惯所扮演的角色不言而喻,Stephen R. Covey提出的七个习惯是否就是万应良药尽管不一定.可是这些习惯的贯彻一定会是一个好的開始. [Android 开发]Android 系统中.那些能大幅提高工作效率的 API 汇总 作者:亦枫Blog "条条大路通罗马."工作中,实现某个需求的方式往往不是唯一的,这些不同实现…

在使用深度学习框架的过程中一定会经常碰到这些东西,虽然anaconda有时会帮助我们自动地解决这些设置,但是有些特殊的库却还是需要我们手动配置环境,但是我对标题上的这些名词其实并不十分清楚,所以老是被网上的教程绕得云里雾里,所以觉得有必要写下一篇文章当做笔记供之后参考. GPU型号含义 参考[GPU编程系列之一]从深度学习选择什么样的gpu来谈谈gpu的硬件架构 显卡: 简单理解这个就是我们前面说的GPU,尤其指NVIDIA公司生产的GPU系列,因为后面介绍的cuda,cudnn都是NVIDIA…

CUDA学习笔记 GPU架构 GPU围绕流式多处理器(SM)的可扩展阵列搭建,每个GPU有多个SM,每个SM支持数百个线程并发执行.目前Nvidia推出了6种GPU架构(按时间顺序,详见下图):Fermi.Kepler.Maxwell.Pascal.Volta和Turing,每种架构的SM构成不尽相同. 以Fermi架构为例,SM通常包含以下组成部分: 32个CUDA核心,每核心由一整数算术逻辑单元ALU和一浮点运算单元FPU组成 共享内存/L1Cache 寄存器 加载/存储单元 特殊功能单元S…

NVIDIA FFmpeg 转码技术分析 所有从 Kepler 一代开始的 NVIDIA GPUs 都支持完全加速的硬件视频编码,而从费米一代开始的所有 GPUs 都支持完全加速的硬件视频解码.截至 2019 年 7 月,Kepler.Maxwell.Pascal.Volta 和 Turing 一代 GPUs 支持硬件编码,Fermi.Kepler.Maxwell.Pascal.Volta 和 Turing 一代 GPUs 支持硬件解码. 高质量视频应用的处理需求对广播和电信网络提出了限制.消费…

Home GameWorks Blog Life of a triangle - NVIDIA's logical pipeline   Life of a triangle - NVIDIA's logical pipeline Facebook Twitter LinkedIn Google+ By Christoph Kubisch, posted Mar 16 2015 at 12:52PM Tags:  GameWorks GameWorks Expert Developer DX12…