1.GPU与CPU结构上的对比 2.GPU能加速我的应用程序吗? 3.GPU与CPU在计算效率上的对比 4.利用Matlab进行GPU计算的一般流程 5.GPU计算的硬件.软件配置 5.1 硬件及驱动 5.2 软件 6.示例Matlab代码——GPU计算与CPU计算效率的对比 1.GPU与CPU结构上的对比 原文: Multicore machines and hyper-threading technology have enabled scientists, engineers, and f

%%首先以200*200的矩阵做加减乘除 做比较 t = zeros(1,100); A = rand(200,200);B = rand(200,200);C = rand(200,200); for i=1:100     tic;     D=A+B;E=A.*D;F=B./(E+eps);     t(i)=toc; end;mean(t) %%%%ans = 2.4812e-04 t1 = gpuArray(zeros(1,100)); A1 = gpuArray(rand(200,2

Matlab插值计算各时刻磁法勘探日变观测值 在磁法勘探中,消日变影响的改正称为日变改正.进行日变改正时必须设立日变站,观测日变情况.根据日变数据和测点观测时间,对观测数据进行改正. 在本次磁法实习中,日变观测间隔为300s,观测的时间段早于最早的磁力测量,晚于最晚的磁力测量.在整理测量数据进行日变改正时就可以根据进行磁力测量的时刻的日变观测值作日变改正. 假设日变观测数据的记录时刻分别为1000.1300.1600……3700.4000,而进行磁测时的时刻可能为1000-3000之间的任意整数

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

可能比較早一点做GPU计算的开发者会对OpenGL做通用GPU计算,随着GPU计算技术的兴起,越来越多的技术出现,比方OpenCL.CUDA.OpenAcc等,这些都是专门用来做并行计算的标准或者说接口. OpenGL用来做通用GPU计算主要是利用纹理存储器在GPU中计算以及把结果取回内存,这大概是OpenGL做通用GPU计算最好的选择. 大概的流程主要就是先创建OpenGL的环境,接着创建FBO(帧缓存对象).纹理.设置纹理參数.然后将纹理绑定到帧缓存对象,最后传输数据到纹理,接着用片段着色器

多GPU计算已经可以说,只要是个成熟的模型,都使用了这一点. 例如: gluoncv:https://github.com/dmlc/gluon-cv/blob/master/scripts/detection/faster_rcnn/train_faster_rcnn.py#L218 多GPU计算最常用的方法是:数据并行 流程如下图: 模型参数复制多份 批量数据,分成多份子集,在各自显卡的显存上计算梯度 再累加到一块显卡的显存上 最后广播到各个显存上 import mxnet as mx fr

本文编写一个计算两个数组和的程序,用CPU和GPU分别运算,计算运算时间,并且校验最后的运算结果.文中代码偏多,原理建议阅读下面文章,文中介绍了OpenCL相关名词概念. http://opencl.codeplex.com/wikipage?title=OpenCL%20Tutorials%20-%201  (英文版) http://www.cnblogs.com/leiben/archive/2012/06/05/2536508.html (博友翻译的中文版) 一.创建工程 按照OpenCL

Julia:高性能 GPU 计算的编程语言 0条评论 2017-10-31 18:02    it168网站 原创 作者: 编译|田晓旭 编辑: 田晓旭 [IT168 评论]Julia是一种用于数学计算的高级编程语言,它不仅与Python一样易于使用,而且还与C一样快.Julia是出于性能考虑而创建的,它的语法与其他编程语言相似,但是却拥有和编译型语言相媲美的性能. 如今,在多核CPU和大型并行计算系统的编程中,Julia已经非常受欢迎了.随着Julia的发展,其在GPU计算中也受到了众多青睐.

在西雅图超级计算大会(SC11)上发布了新的基于指令的加速器并行编程标准,既OpenACC.这个开发标准的目的是让更多的编程人员可以用到GPU计算,同时计算结果可以跨加速器使用,甚至能用在多核CPU上. 出于显而易见的原因,NVIDIA在大力推广和支持OpenACC.但事实上PGI和Cray才是最早推动这项技术商业化的公司.PGI已经推出了一组非常类似的加速器指令,目前也成为了OpenACC标准的基础部分之一.Cray公司正在开发自己的OpenACC编译器,并且他的XK6客户如橡树岭国家实验室和

游戏行业越来越多地趋向于将计算工作转移到图形处理单元 (GPU) 中,导致引擎和/或工作室需要开发大量 GPU 计算着色器来处理不同的计算任务.但有时候在 CPU 上运行这些计算着色器非常方便,不必重新投资开发它们的 C/C++ 变体.这样做的原因有很多,包括试验和调试非常简单,可充分利用备用 CPU 周期和鼓励基于 CPU 的内容扩展,与其他 CPU 端游戏资产之间进行基于 CPU 的交互,保证结果的确定性和一致性等等.查看详情

摘要: 1.以动态图形式计算一个简单的加法 2.cpu和gpu计算力比较(包括如何指定cpu和gpu) 3.关于gpu版本的tensorflow安装问题,可以参考另一篇博文:https://www.cnblogs.com/liuhuacai/p/11684666.html 正文: 1.在tensorflow中计算3.+4. ##1.创建输入张量 a = tf.constant(2.) b = tf.constant(4.) ##2.计算结果 print('a+b=',a+b) 输出:a+b= t

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

技术背景 GPU的加速技术在深度学习.量子计算领域都已经被广泛的应用.其适用的计算模型是小内存的密集型计算场景,如果计算的模型内存较大,则需要使用到共享内存,这会直接导致巨大的数据交互的运算量,通信开销较大.因为pycuda的出现,也使得我们可以直接在python内直接使用GPU函数,当然也可以直接在python代码中集成一些C++的代码,用于构建GPU计算的函数.有一个专门介绍pycuda使用案例的中文开源代码仓可以简单参考一些实现的示例,但是这里面的示例数量还是比较有限,更多的案例可以直接参

从Matlab2013版本开始,matlab将可以直接调用gpu进行并行计算,而不再需要安装GPUmat库.这一改动的好处是原有的matlab内置函数都可以直接运用,只要数据格式是gpuArray格式的,那么计算过程会自动的调用GPU进行计算,不可谓不方便. 具体操作起来,只要知道下面几个函数就可以像编写简单的m文件一样,进行matlab的GPU编程: 1.GPU设备确认函数 1)n=gpuDeviceCount  %返回设备上的GPU数目 2)gpuDevice         %选择GPU设

Matlab 常用于做一些计算实验和绘图,我主要用matlab来绘图件.Matlab 可以用GUI界面来完成绘图,但是既然能用鼠标完成的绘图,那么一定能用代码命令来完成绘图,个人比较喜欢用命令来完成matlab的绘图. 保存图片格式 有很多图片格式可以保存,矢量图片格式(".eps")可以不失真,另外,新版matlab还有“copy figure可用”,但是这项功能是针对小的plot可以,有大数据量的图片或plot好像不能不会成功,画密度很高的等值线时,线密度过高则不会成功 保存命令

1. 数学计算 MATLAB数值计算 MATLAB之父 : 编程实践 2. 数学物理问题 高等应用数学问题的MATLAB求解(第3版)(豆瓣评价极好) 3. 模式识别

电脑:联想扬天 M4400 系统:win 7 X64 硬件:NVIDIA GeForce GT 740M 独显2G     硬件驱动: 软件: Matlab 2015a   %需要安装 Parallel Computing Toolbox VS 2013           % 只安装了 C++基础类 CUDA 7.5.18   % 只安装了Toolkit        

matlab 程序设计 1, for start:increment:end  若默认步长为1,则为 for start:end ———— end while  condition ————  end 2,matlab 程序:M-Script    M-function   后缀均为 .m 脚本文件中存储的是可用于自动重复执行的一组命令和函数组合 执行:M文件编辑器 RUN : 命令窗口的命令行提示符>>脚本文件名 脚本文件分享命令窗口中的工作区 函数文件运行在独立的工作区,一般要自带参数并返

下载 vlfeat-0.9.18    http://www.vlfeat.org cd D:\program\vlfeat-0.9.18\toolbox

存在对负数开根号的情况了: >> (0.777)^0.1 ans = 0.9751 >> ( ans = 0.6037 >> (0.777)^2.1 ans = 0.5887 >> (-0.777)^0.1 ans = .3013i >> (- ans = 0.6037 >> (-0.777)^2.1 ans = .1819i