1. 介绍 1.1 GPU vs. CPU GPU 使用更多的晶体管进行数据处理,而不是数据缓存和流控制,因此可以提供高度的并行计算. GPU 可以通过计算来隐藏内存访问延迟,而不是依赖于大量的数据缓存和复杂的流控制来避免长时间的内存访问延迟. 1.2 CUDA NVIDIA 推出的一种通用的并行计算平台和编程模型,它利用了 NVIDIA GPU 中的并行计算引擎. 2. 编程模型 2.1 kernel 就是一个 C++ 函数,但与普通 C++ 函数不同的是:当 kernel 被调用时,它会在…

一.GPU简介 1985年8月20日ATi公司成立,同年10月ATi使用ASIC技术开发出了第一款图形芯片和图形卡,1992年4月ATi发布了Mach32图形卡集成了图形加速功能,1998年4月ATi被IDC评选为图形芯片工业的市场领导者,但那时候这种芯片还没有GPU的称号,很长的一段时间ATi都是把图形处理器称为VPU,直到AMD收购ATi之后其图形芯片才正式采用GPU的名字. NVIDIA公司在1999年发布GeForce 256图形处理芯片时首先提出GPU的概念.GPU使显卡削减了对CPU…

CUDA Libraries简单介绍   上图是CUDA 库的位置.本文简要介绍cuSPARSE.cuBLAS.cuFFT和cuRAND.之后会介绍OpenACC. cuSPARSE线性代数库,主要针对稀疏矩阵之类的. cuBLAS是CUDA标准的线代库,只是没有专门针对稀疏矩阵的操作. cuFFT傅里叶变换 cuRAND随机数 CUDA库和CPU编程所用到的库没有什么区别,都是一系列接口的集合,主要优点是,仅仅须要编写host代码,调用相应API就可以,能够节约非常多开发时间.并且我们全然能够…

0 引言 Marvin是普林斯顿视觉实验室(PrincetonVision)于2015年提出的轻量化GPU加速的多维深度学习网络框架.该框架采用纯c/c++编写,除了cuda和cudnn以外,不依赖其他库,编译非常简单,功能也相当强大,用于深度神经网络的快速原型开发非常好用.缺点在于没有提供API,所有的代码集中在marvin.hpp一个文件中,读起来非常困难.好在提供了视频格式的PPT,对框架和代码进行解读.下面将基于官网视频/ppt对该框架进行介绍. 1 相关链接 不想看我翻译的同学可以直接…

购买显卡主要关注:显存.带宽和浮点运算数量   GPU :图形处理器(英语:Graphics Processing Unit,缩写:GPU),又称显示核心.视觉处理器.显示芯片,是一种专门在个人电脑.工作站.游戏机和一些移动设备(如平板电脑.智能手机等)上图像运算工作的微处理器. 用途是将计算机系统所需要的显示信息进行转换驱动,并向显示器提供行扫描信号,控制显示器的正确显示,是连接显示器和个人电脑主板的重要元件,也是“人机对话”的重要设备之一.显卡作为电脑主机里的一个重要组成部分,承担输出显示图…

鉴于自己的毕设需要使用GPU CUDA这项技术,想找一本入门的教材,选择了Jason Sanders等所著的书<CUDA By Example an Introduction to General Purpose GPU Programming>.这本书作为入门教材,写的很不错.自己觉得从理解与记忆的角度的出发,书中很多内容都可以被省略掉,于是就有了这篇博文.此博文记录与总结此书的笔记和理解.注意本文并没有按照书中章节的顺序来写.书中第8章图像互操作性和第11章多GPU系统上的CUDA C,这…

引用 出自Bookc的博客,链接在此http://bookc.github.io/2014/05/08/my-summery-the-book-cuda-by-example-an-introduction-to-general-purpose-gpu-programming/ PS:这篇博客出自我的一个同学的手中,写的很好,是CUDA入门的好博客,因此才从他的博客中复制过来(复制改版也是个力气活~),大家也可以查看他博客中其它的文章,涉猎很广,从语言到开源包.此外,他是做推荐系统的,如果有关于…

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python有多混乱我就不多说了.这个混论不仅是指整个python市场混乱,更混乱的还有python的各种附加依赖包.为了一劳永逸解决python的各种依赖包对深度学习造成的影响,本文中采用python的发行版Anaconda. Step1 安装Anaconda 这里不建议使用python3.4以后的Anaconda版本,因为太新的版本(python3.5)不支持python/matlab混合编程.所以为了以后方便,建议使用python2.7的Anaconda版本.Anaconda安装完成后,n…

又是一枚祖国的骚年,阅览做做笔记:http://www.cnblogs.com/neopenx/p/4643705.html 这里只是一些基础知识.帮助理解DL tool的实现. “这也是深度学习带来的一个全新领域,它要求研究者不仅要理论强,建模强,程序设计能力也要过硬,不能纸上谈兵.” CUDA的广泛应用造就了GPU计算专用Tesla GPU的崛起. 随着显卡的发展,GPU越来越强大,而且GPU为显示图像做了优化.在计算上已经超越了通用的CPU.如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了,因此N…