计算20000次10000点的fft,分别使用CPU和GPU,得 the running time of cpu is : 2.3696s the running time of gpu is : 0.3425s 相同的参数matlab处理的时间为 1.2865s ,理论上gpu最快,cpu次之,matlab最慢,得到的结果不对 处理的环境是(CPU i7 4790K,gpu GTX1080, matlab 2015a,内存1666MHZ 16G, PCI E M.2 固态硬盘(读1.2GB/s…

运行时间分析 不同的模型在cpu和gpu下的时间差异较大,一般来说gpu会比cpu快5-20倍.我们选用了最常用的inception v3的分类模型,输入图片尺寸为:3x299x299. GPU 在一块P100GPU(显存16276MiB),性能如下: 由上图可见,随着进程数目的增大耗时会线性增加. 所以:如果服务中在同个卡上多开进程只是服务连接/下载图片的并发实现了并发提速(neuron框架中连接建立.下载图片.算法处理是并发独立的,可近似认为互不影响):算法的吞吐量基本不变.而且从RT角度考…

CPU VS GPU 关于绘图和动画有两种处理的方式:CPU(中央处理器)和GPU(图形处理器).在现代iOS设备中,都有可以运行不同软件的可编程芯片,但是由于历史原因,我们可以说CPU所做的工作都在软件层面,而GPU在硬件层面. 总的来说,我们可以用软件(使用CPU)做任何事情,但是对于图像处理,通常用硬件会更快,因为GPU使用图像对高度并行浮点运算做了优化.由于某些原因,我们想尽可能把屏幕渲染的工作交给硬件去处理.问题在于GPU并没有无限制处理性能,而且一旦资源用完的话,性能就会开始下降了(…

笔记本CPU之前的性能对比 下面的分数都是根据PerformanceTest测试的出来的结果,现在的笔记本CPU有很多种,你在购买笔记本的时候只看到CPU的型号,而且现在的CPU型号太多而且命名方式也很乱,搞的我们根本不知道不知道不同CPU性能差距.通过下面的分数你可以直观的了解到CPU性能的好坏,根据实际情况去购买自己所需要的笔记本. Passmark PerformanceTest 是允许每人迅速评价他们的计算机的性能并且把它比作许多标准的' 基线' 电脑系统的一个PC 硬件基准实用程序.…

http://www.365pcbuy.com/article-411.html 特别提示:此文已经于2016年10月12日更新!内容变动较大,请细细品鉴! 如何为客户推荐高性价比机型是我站的重要工作.极速站长-pc小虫从1995年2月安装自己第一台386DX/40电脑以来,21年来一直从事电脑软硬件工作,经历了整个家用电脑的发展历程,接触过上万台不同配置机器,精通各类电脑硬件.精通多种软件.服务器配置,拥有专利产品一项,热心传授知识.2003年pc小虫开办了成都第一个无盘网络培训班,2005年…

Intel和AMD的CPU性能对比图:…

  从思路上说,GPU相当于火车,一个车头带几十节车厢,一下子把成千上万吨货全给你拉目的地:CPU相当于汽车,拉货旅游样样能干.因此,如果单纯比运力,一列火车比得过成百上千辆汽车:但如果几百人有几百个目的地,你再让几十节车厢跑几百趟,把他们一个个送达……这显然就不合适了. GPGPU不过相当于铺设了更多铁路线,使得火车也可以开到过去只有汽车可以开到的地方而已.再怎么优化,火车也是不可能优化成汽车的:成本太高(每节车厢甚至每个座位都自带发动机驾驶室驾驶员,这得是多大的浪费).效率太低(当只有一人时…

导读: CPU和GPU之所以大不相同,是由于其设计目标的不同,它们分别针对了两种不同的应用场景.CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型,而GPU面对的则是类型高度统一的.相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境. “为什么现在更多需要用的是 GPU 而不是 CPU,比如挖矿甚至破解密码? ” 以下是比较准确靠谱的回答: 1.现在更多被需要的依然是CPU,只是GPU在大规模并发计算中体现出其一技之长所以应用范围逐渐变得广泛,并成为近些年的热点话题之一. 为什么二者会有如此的不同…

摘要 在我的想象中机器人首先应该能自由的走来走去,然后应该能流利的与主人对话.朝着这个理想,我准备设计一个能自由行走,并且可以与人语音对话的机器人.实现的关键是让机器人能通过传感器感知周围环境,并通过机器人大脑处理并输出反馈和执行动作.本章节涉及到的传感器有激光雷达.IMU.轮式里程计.麦克风.音响.摄像头,和用于处理信息的嵌入式主板.关于传感器的ROS驱动程序开发和在机器人上的使用在后面的章节会展开,本章节重点对机器人传感器和嵌入式主板进行讲解,主要内容: 1.ydlidar-x4激光雷达 2…

人工智能包括三个要素:算法,计算和数据.人工智能算法目前最主流的是深度学习.计算所对应的硬件平台有:CPU.GPU.FPGA.ASIC.由于移动互联网的到来,用户每天产生大量的数据被入口应用收集:搜索.通讯.我们的QQ.微信业务,用户每天产生的图片数量都是数亿级别,如果我们把这些用户产生的数据看成矿藏的话,计算所对应的硬件平台看成挖掘机,挖掘机的挖掘效率就是各个计算硬件平台对比的标准. 最初深度学习算法的主要计算平台是 CPU,因为 CPU 通用性好,硬件框架已经很成熟,对于程序员来说非常友好.…