这次我们准备聊下决定系统计算性能的两大关键指标，1. 浮点运算能力(FLOPS)， 2. 内存带宽（Memory Bandwidth）。一· 为什么这两个指标很重要目前无论是嵌入式系统，PC还是大型服务器都遵循了冯.诺依曼结构。对CPU密集型程序来说，执行时候系统的内部交互主要在处理器（包括控制器和运算器）和存储器之间展开，大概是如下图过程。所以CPU的处理能力以及访存的效率对程序的性能
摘要本文主要介绍使用gdb进行调试的方法 文章目录摘要一、GDB简介二、GDB命令三、程序调试修改step1：编写好调试程序step2：编译连接生成可执行文件step3：开始调试step3：修改代码，重新执行四、内存出错的GDB调试step1：构建函数step2：调试五、总结 一、GDB简介GDB可以调试C、C++、 Objective-C、 Pascal、Ada等语言编写的程序；被调试的程序可以
连夜写篇文章，聊聊如何利用GPU强大的并行计算能力实现Unite Europe 2017上Unity CTO Joachim利用多核CPU实现的大规模群落行为的模拟。 0x00 前言在今年6月的Unite Europe 2017大会上 Unity 的CTO Joachim Ante演示了未来Unity新的编程特性——C# Job系统，它提供了编写多线程代码的
目录一、使用nvidia-smi查看Windows的CUDA版本及GPU信息二、使用pynvml查看GPU使用情况的命令三、python 中使用GPUti实时查看GPU状况四、使用gpustat库实时监测GPU使用情况（Linux下可以，Windows下不行的，衍生问题暂时没有一个好的解决方案）一、使用nvidia-smi查看Windows的CUDA版本及GPU信息在cmd中输入如下命令：nvid
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2023-06-16 17:05:35
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关于gpu计算和cpu计算：gpu跑的是对应的gpu指令，并不是什么语言，cpu也一样。所有语言一样是要被编译成对应平台的机器指令。或者用解析器执行时转换成机器指令。python做深度学习，要做gpu加速，底层还是要通过编译器转换成gpu指令。所用的工具一般是CUDA,Opencl,DirectCompute.使用CUDA就是把C/C++代码编译成GPU的指令。再配合其他API调用代码，只能用在N
# 在GPU上使用PyTorch对Tensor进行运算
在深度学习领域，GPU通常被用来加速模型训练过程，因为GPU具有并行计算能力，可以同时处理大量的数据。PyTorch是一种广泛使用的深度学习框架，提供了方便的API来在GPU上执行张量（Tensor）运算。本文将介绍如何在GPU上使用PyTorch对Tensor进行运算，并通过一个实际问题的示例来演示。
## 实际问题
假设我们需要解决
目录前言pycuda 简介安装 pycuda 库PyCUDA 的基本用法 1. 向量加法 2. 矩阵乘法PyCUDA 的高级用法 1. 使用 CUDA 核函数实际项目中的应用 1. 科学计算 2. 机器学习 3. 深度学习总结前言pycuda 是一个用于在 Python 中进行 GPU 计算的库，它结合了 Python 的易用性和 NVI
这篇GPGPU 概念1: 数组= 纹理 - 文档文章提出的数组与纹理相等让人打开新的眼界与思维,本文在这文基础上,尝试把这部分思想拿来用在VBO粒子系统上. 在前面的文章中，我们把CPU的数据传到GPU后，然后就直接从桢缓冲到显示屏幕上了，那么还能不能把从GPU的数据拿回来放入CPU，然后进行处理。例如最基本的GPGPU编程中，把数组放入GPU运算后返回CPU。以及图片用GPU来加速处理。
影响电脑性能的主要部件有CPU，主板，内存，硬盘，显卡。如何合理搭配才能榨干电脑性能，使电脑不存在短板呢？配置一台电脑，我们首先要明确自己的需求，我这台电脑主要是用来做什么的？我大概预算是多少(如果是土豪就算了，还要什么预算啊，什么好就整什么)？如果你是纯办公用，配个七八千的电脑当然没问题，但我还是觉得比较奢侈吧。我们来看一组测试图看看如何合理搭配电脑配置。同样显卡搭配不同的CPU游戏效果
一、GPU1.GPU与CPU结构差异上图展示了GPU和CPU在结构上的差异，CPU大部分面积为控制器和寄存器，与之相比，GPU拥有更多的ALU（Arithmetic Logic Unit，逻辑运算单元）用于数据处理，而非数据高速缓存和流控制，这样的结构适合对密集型数据进行并行处理。CPU执行计算任务时，一个时刻只处理一个数据，不存在真正意义上的并行，而GPU具有多个处理器核，在一个时刻可以并行处理
四则运算（二元运算）运算符：进行特定操作的符号。例如：+表达式：用运算符连起来的式子叫做表达式。例如：20 + 5加：+减：-乘：*除：/注意事项： 1. 一旦运算当中有不同类型的数据，那么结果将会是数据类型范围大的那种。public class Demo01Operator{
public static void main(String [] main)
{
in
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2023-07-20 21:43:59
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前言 GPU 是如何实现并行的？它实现的方式较之 CPU 的多线程又有什么分别？ 本文将做一个较为细致的分析。GPU 并行计算架构线程，一个线程就是程序中的一个单一指令流，一个个线程组合在一起就构成了并行计算网格，成为了并行的程序，下图展示了多核 CPU 与 GPU 的计算网格：
多处理器级别：在更低层次上，应用程序应该最大化多处理器内各个功能单元之间的并行执行；如“硬件多线程”中所述，GPU多处理器依赖于线程级并行性来最大限度地利用其功能单元。因此利用率与驻留经线的数量直接相关。在每个指令发布时间，一个warp调度器选择一个准备好执行下一个指令的warp（如果有的话），然后发送指令给warp的活动线程。一个warp准备好执行下一条指令需要的时钟周期数称为等待时间，当所有的
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=gpuDevice
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2023-06-18 22:18:34
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# Python并行运算的科普
在科学计算和数据处理的领域中，运行时间是一个非常重要的因素。为了提高运行效率，我们常常会使用并行计算来利用多个处理器同时执行任务。Python是一种功能强大的编程语言，提供了许多库和工具来实现并行运算。本文将介绍如何在Python中进行并行运算，并给出一些示例代码。
## 什么是并行运算？
并行运算是指将一个大任务分解成多个小任务，然后同时在多个处理器上运行这
package com.demo;/** * Created by 莫文龙 on 2018/3/28. */import java.math.BigDecimal;public class Demo10 { public static void main(String[] args) { //这里尽量使用 BigDecimal(String str)的构造器 Bi
原创
2023-02-09 14:20:31
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# Python ddddocr：图像文字识别的新利器
随着人工智能技术的不断发展，图像文字识别成为了越来越受欢迎的技术。而Python中的ddddocr库则成为了图像文字识别的新利器。本文将介绍如何使用ddddocr进行运算，并附带代码示例。
## ddddocr是什么？
ddddocr是一个基于Python的图像文字识别库，它可以帮助开发者实现对图像中文字的自动识别。它可以用于处理各种类
冯诺依曼式计算机CPU模拟器(双核版) 一、课程设计要求简介 在先前设计的 单核版 基础上，增加一个核心，即实现双线程，进行指定的抢票操作。抢票功能已由给定的文件中的指令实现，只需扩展CPU核心并实现多线程支持。  
并行是指多个工作任务在多核宿主机上同时执行。执行是真正意义上的同步，而非分片的。 并行计算的优势就在于它可以缩短系统完成单个工作任务（该任务可能包含多个步骤，或则说该任务由多个Action组成）的时间和提升系统的吞吐率。 主要的并行计算结构类型可分为：共享存储器的多核处理器和多存储器多核的计算系统（集群化）。在编程方面,在.Net4.0中新加的并行扩展(Parallel)能帮助我们使用一
CPU（Central Processing Unit，中央处理器）是计算机的大脑，负责执行计算机程序中的指令。它从内存中读取指令和数据，并执行各种计算和逻辑运算。CPU的性能决定了计算机的运算速度。CPU由控制单元、算术逻辑单元和寄存器等部件组成。控制单元负责从内存中读取指令并解释执行，算术逻辑单元负责进行各种算术和逻辑运算，寄存器则用于临时存储数据和指令。当运行一个程序时，操作系统
