YOLO---Darknet下的 GPU vs CPU 速度 目录 一.基础环境 二.安装Darknet-yolo v3 三.CPU下测试 四.GPU下测试 五.测试速度对比结论 正文 一.基础环境 当前的运行环境为: Ubuntu16.04.5 LTS CUDA 10.0 cuDNN 7.6.1 NVIDIA GTX 2080 TI 11G 1.查看cuda版本 cat /usr/local/cuda/version.txt 2.查看cudnn版本 cat /usr/local/cuda/in

在不少人的心目中,显卡最大的用途可能就只有两点--玩游戏.看电影,除此之外,GPU并没有其他的作用了.但是随着微软IE9的正式发布,不少人突然发现,微软一直提到一个名词:GPU硬件加速,从而也让不少人开始关注GPU硬件加速.那么GPU硬件加速到底是什么?能干些什么呢?下面让我们一起走进GPU硬件加速的世界去看看吧. GPU硬件加速就是显卡辅助CPU进行图形运算 要说起GPU硬件加速,我们首先要说说GPU这个概念.GPU是1999年,NVIDIA公司在发布GeForce256时提出的,它可以减少对

http://blog.csdn.net/maopig/article/details/6803141 在不少人的心目中,显卡最大的用途可能就只有两点——玩游戏.看电影,除此之外,GPU并没有其他的作用了.但是随着微软IE9的正式发布,不少人突然发现,微软一直提到一个名词:GPU硬件加速,从而也让不少人开始关注GPU硬件加速.那么GPU硬件加速到底是什么?能干些什么呢?下面让我们一起走进GPU硬件加速的世界去看看吧. GPU硬件加速就是显卡辅助CPU进行图形运算 要说起GPU硬件加速,我们首先要

GPU与CPU CPU CPU,也就是中央处理器,结构主要包括控制器(指挥各部分工作).运算器(实现数据加工).寄存器.高缓以及数据/控制/状态总线.计算机的性能很大程度上依赖于CPU,CPU的功能包括程序控制(控制指令执行的先后顺序).操作控制(控制指令操作).时间控制(控制各种操作的时间).数据加工(实现数据的算术和逻辑运算)等,简单来说,CPU就是对指令流和数据流进行时间和空间上的控制.CPU擅长处理诸如分布式.协调控制这种复杂运算,具有很强的通用性. 由于CPU中存储单元和控制单元占用了

目录 前言 CPU是什么? GPU是什么? GPU与CPU的区别 GPU的由来 并行计算 GPU架构优化 GPU和CPU的应用场景 作者:小牛呼噜噜 | https://xiaoniuhululu.com 计算机内功.JAVA底层.面试相关资料等更多精彩文章在公众号「小牛呼噜噜 」 前言 大家好,国庆马上就要过去了,这不偷偷地进来学习了一波.之前小牛学过一点深度学习的知识,做了几个项目,发现CPU来训练就很慢,但是后来用装有GPU的电脑来训练,就明显快的飞起,感觉很神奇. 此时心里有个疑问,CP

一.概念 CPU(Center Processing Unit)即中央处理器,GPU(Graphics Processing Unit)即图形处理器. 二.CPU和GPU的相同之处 两者都有总线和外界联系,有自己的缓存体系,以及数字和逻辑运算单元,两者都为了完成计算任务而设计. 三.CPU和GPU的不同之处 CPU虽然有多核,但一般也就几个,每个核都有足够大的缓存和足够多的数字和逻辑运算单元,需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型,同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理,并辅助有很

[深度学习] Pytorch(三)-- 多/单GPU.CPU,训练保存.加载预测模型问题 上一篇实践学习中,遇到了在多/单个GPU.GPU与CPU的不同环境下训练保存.加载使用使用模型的问题,如果保存.加载的上述三类环境不同,加载时会出错.就去研究了一下,做了实验,得出以下结论: 多/单GPU训练保存模型参数.CPU加载使用模型 #保存 PATH = 'cifar_net.pth' torch.save(net.module.state_dict(), PATH) #加载 net = Net()

使用PCAST检测散度以比较GPU和CPU结果 并行编译器辅助软件测试(PCAST)是英伟达HPC FORTRAN.C++和C编译器中的一个特性.PCAST有两个用例.一个新的处理器或新的编译程序的部分或新的时间标志首先被编译.您可能需要测试新库是否会产生相同的结果,或者测试添加OpenMP并行.启用自动矢量化(-Mvect=simd)或从X86系统移植到OpenPOWER或Arm的安全性.这个用例的工作原理是在需要比较中间结果的地方向应用程序添加pcast_compare调用或compare指

GOOGLE开发自己的加速机器学习的芯片已经不是什么秘密了,最先发布出来的是TPU(Tensor Processing Units),在2016年5月I/O开发大会上发布的.可是没有发布相关的细节情况.仅仅是说T ensorFlow框架在上面执行机器学习算法能够优化执行. 今天.GOOGLE第一次把这些项目的细节和评判标准发布出来. 论文下载地址: http://download.csdn.net/detail/caimouse/9804927 watermark/2/text/aHR0cDov

引言 CPU和GPU都是具有运算能力的芯片.CPU更像“通才”主要指令运算(执行)为重和数值运算,而GPU更像“专才”,主要图形类数值计算为核心.在不同类型的运算方面的速度也就决定了它们的能力.芯片的速度主要取决于三个方面:微架构,主频和IPC(每个时钟周期执行的指令数). 微架构 从微架构上看,CPU和GPU看起来完全不是按照相同的设计思路设计的,当代CPU的微架构是按照兼顾“指令并行执行”和“数据并行运算”的思路而设计,就是要兼顾程序执行和数据运算的并行性.通用性以及它们的平衡性.CPU的微

一.计算核心增加 二者都由寄存器.控制器.逻辑单元构成,但比例很大不同,决定了CPU擅长指令处理,函数调用上:GPU在数据处理(算数运算/逻辑运算)强力很多. NIVIDA基于Maxwell构架的GPU代号GM200的显示核心主要由4个图形处理集群(GPC ),16个流处理集群(SMM)和4个64bit显存控制器组成.每个流处理集群中包含了4个调度器(Warp),每个调度器又控制着32个逻辑计算核心(Core),Core是实现逻辑计算的基本单元. GPU处理数据过程: 从CPU得到数据处理指令.

作者:虫子君 链接:https://www.zhihu.com/question/19903344/answer/96081382 来源:知乎 著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 看了好多,觉得下面这个介绍才是我想要的以及能看明白的,CPU和GPU的设计区别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,同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理.这些都使得CPU的内

GPU的功耗远远超过CPUCache, local memory: CPU > GPU Threads(线程数): GPU > CPURegisters: GPU > CPU 多寄存器可以支持非常多的Thread,thread需要用到register,thread数目大,register也必须得跟着很大才行.SIMD Unit(单指令多数据流,以同步方式,在同一时间内执行同一条指令): GPU > CPU. 在计算机上运行的程序从性能的角度来说大致可分为三类:(1) I/O int

原文链接: http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/gpu/gpu-basics-similarity/gpu-basics-similarity.html 代码中有错误,关于GpuMat OpenCV代码中没有对其进行操作符运算的重载,所有编译的时候有错误.对于GpuMat的运算只能调用相关函数才行,后面我嫌麻烦就没有重写 <span style="font-size:18px;">// PS

在tensorflow中,我们可以使用 tf.device() 指定模型运行的具体设备,可以指定运行在GPU还是CUP上,以及哪块GPU上. 设置使用GPU 使用 tf.device('/gpu:1') 指定Session在第二块GPU上运行: import tensorflow as tf with tf.device('/gpu:1'): v1 = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='v1') v2 = tf.constant([1.0

属性动画通过gpu根据属性来呈现: 内容动画通过cpu解码内容按照时间呈现给gpu: (或者gpu直接解码现实?)

http://www.manew.com/thread-110502-1-1.html 随着游戏玩法的增强,计算的多量化,我们的CPU并不足以迅速的处理这些问题,而Unity给我们开放了一个接口,我们需要用它来处理大量的运算: 我们可以把大量的处理运算的逻辑放入这个Shader中,用GPU的并行能力来计算,这里简单的说一说他的使用方式和如何把参数传入和传出.让我们像一个方法一样调用. 首先:在Unity中我们可以创建一个ComputeShader: <ignore_js_op>  打开之后会发

GPU端耗时统计 cudaEvent_t start, stop; checkCudaErrors(cudaEventCreate(&start)); checkCudaErrors(cudaEventCreate(&stop)); checkCudaErrors(cudaDeviceSynchronize()); float gpu_time = 0.0f; cudaEventRecord(start, );//cuda context中的操作完毕事件被记录 //分配设备端内存 floa

1.在运行Tensorflow等程序时会使用到NVIDIA的GPU,所以在程序运行时需要监控GPU的运行情况 使用 nvidia-smi 命令 ,显示如下: nvidia-smi 显示解读: GPU:本机中的GPU编号,为0,1,2等Name:GPU 类型,GTX1080.Tesla K80等Persistence-M:是持续模式的状态,持续模式虽然耗能大,但是在新的GPU应用启动时,花费的时间更少,这里显示的是off的状态Fan:风扇转速,从0到100%之间变动,这个速度是计算机期望的风扇转速

http://blog.csdn.net/conowen/article/details/7256260 这里有几种计算平台的Flynn分类法 GPU是SIMD 多核CPU是MIMD 硬件结果多核处理器是 SMP Symmetric Multi-Processor