笔记源于一次微课堂,由数据人网主办,英伟达高级工程师ParallerR原创.大牛的博客链接:http://www.parallelr.com/training/ 由于本人白痴,不能全部听懂,所以只能把自己听到的写个小笔记. 一.GPU的基本概念 GPU计算比CPU计算要快很多,计算机用GPU会大大加大速度 问题:现在不是有量子计算,GPU与其有什么区别?那么量子计算是否比GPU更能是明日之星呢? CPU 中ALU只有四个,虽然大,但是control与cache占比较大:而GPU又很多,虽然小,但

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

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

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

在R中可以用函数matrix()来创建一个矩阵,应用该函数时需要输入必要的参数值. > args(matrix) function (data = NA, nrow = 1, ncol = 1, byrow = FALSE, dimnames = NULL) data项为必要的矩阵元素,nrow为行数,ncol为列数,注意nrow与ncol的乘积应为矩阵元素个数,byrow项控制排列元素时是否按行进行,dimnames给定行和列的名称. a<-c(3,4,9,8,3,55,2,334) m&l

转自:http://blog.fens.me/r-math-derivative/ 前言 高等数学是每个大学生都要学习的一门数学基础课,同时也可能是考完试后最容易忘记的一门知识.我在学习高数的时候绞尽脑汁,但始终都不知道为何而学.生活和工作基本用不到,就算是在计算机行业和金融行业,能直接用到高数的地方也少之又少,学术和实际应用真是相差太远了. 不过,R语言为我打开了一道高数应用的大门,R语言不仅能方便地实现高等数学的计算,还可以很容易地把一篇论文中的高数公式应用于产品的实践中.因为R语言我重新学

vegan 包是进行群落数据分析最常用的R包,其中的 specaccum 函数用来计算物种的累计曲线 首先看下官方示例: library(vegan) data(BCI) sp1 <- specaccum(BCI, method="random") plot(sp1, ci.type="poly", col="blue", lwd=2, ci.lty=0, ci.col="lightblue") boxplot(sp1,

数据的分布特征: 分布的集中趋势,反应各数据向其中心值靠拢或聚集的程度(平均数,中位数,四分位数,众数) 分布的离散程度,反应各数据远离其中心值的趋势(极差,四分位差,方差,标准差,离散系数) 分布的形状,反应数据分布的偏斜程度和峰度(偏态系数,峰度系数) ####################### 平均数(均值):一组数据相加后除以数据的个数而得到结果,称为平均数(mean) 中位数:一组数据排序后处于中间位置上的变量值,称为中位数(median) 四分位数:一组数据排序后处于25%(下四

目录 1. 矩阵相关性计算方法 base::cor/cor.test psych::corr.test Hmisc::rcorr 其他工具 2. 相关性矩阵转化为两两相关 3. 可视化 corrplot gplots::heatmap.2 pheatmap 1. 矩阵相关性计算方法 base::cor/cor.test R基础函数cor或cor.test都可计算相关性系数,但cor可直接计算矩阵的相关性,而cor.test不可. 两者计算非矩阵时,cor仅得到相关系数,而cor.test还能得到

样本量问题真的是好多人的老大难,是很多同学科研入门第一个拦路虎,今天给本科同学改大创标书又遇到这个问题,我想想不止是本科生对这个问题不会,很多同学从上研究生到最后脱离科研估计也没能把这个问题弄得很明白,那么希望大伙儿在看了这篇文章能够更加深入地理解样本量计算的逻辑,也能对大家的科研设计中的样本量设计部分有所启发. 样本量计算的逻辑 还记得我们最开始接触统计推断的时候,大家都知道一个词叫做原假设,原假设一般来讲都是"阴性的",我们统计推断要做的事情便是推翻原假设从而得出有"统计

%%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

INTRODUCTION GPUs (Graphic Processing Units) have become much more popular in recent years for computationally intensive calculations.  Despite these gains, the use of this hardware has been very limited in the R programming language.  Although possi