女人自慰AV免费观看内涵网,日韩国产剧情在线观看网址,神马电影网特片网,最新一级电影欧美,在线观看亚洲欧美日韩,黄色视频在线播放免费观看,ABO涨奶期羡澄,第一导航fulione,美女主播操b

0
  • 聊天消息
  • 系統消息
  • 評論與回復
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學習在線課程
  • 觀看技術視頻
  • 寫文章/發帖/加入社區
會員中心
創作中心

完善資料讓更多小伙伴認識你,還能領取20積分哦,立即完善>

3天內不再提示

gpu加速原理

工程師 ? 來源:未知 ? 作者:姚遠香 ? 2018-12-17 16:17 ? 次閱讀

GPU一推出就包含了比CPU更多的處理單元,更大的帶寬,使得其在多媒體處理過程中能夠發揮更大的效能。例如:當前最頂級的CPU只有4核或者6核,模擬出8個或者12個處理線程來進行運算,但是普通級別的GPU就包含了成百上千個處理單元,高端的甚至更多,這對于多媒體計算中大量的重復處理過程有著天生的優勢。下圖展示了CPU和GPU架構的對比。

從硬件設計上來講,CPU 由專為順序串行處理而優化的幾個核心組成。另一方面,GPU 則由數以千計的更小、更高效的核心組成,這些核心專為同時處理多任務而設計。

通過上圖我們可以較為容易地理解串行運算和并行運算之間的區別。傳統的串行編寫軟件具備以下幾個特點:要運行在一個單一的具有單一中央處理器(CPU)的計算機上;一個問題分解成一系列離散的指令;指令必須一個接著一個執行;只有一條指令可以在任何時刻執行。而并行計算則改進了很多重要細節:要使用多個處理器運行;一個問題可以分解成可同時解決的離散指令;每個部分進一步細分為一系列指示;每個部分的問題可以同時在不同處理器上執行。

舉個生活中的例子來說,你要點一份餐館的外賣,CPU型餐館用一輛大貨車送貨,每次可以拉很多外賣,但是送完一家才能到下一家送貨,每個人收到外賣的時間必然很長;而GPU型餐館用十輛小摩托車送貨,每輛車送出去的不多,但是并行處理的效率高,點餐之后收貨就會比大貨車快很多。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
  • cpu
    cpu
    +關注

    關注

    68

    文章

    11030

    瀏覽量

    215889
  • gpu
    gpu
    +關注

    關注

    28

    文章

    4907

    瀏覽量

    130615
收藏 人收藏

    評論

    相關推薦
    熱點推薦

    高效地擴展Polars GPU Parquet讀取器

    在處理大型數據集時,數據處理工具的性能至關重要。Polars 作為一個以速度和效率著稱的開源數據處理庫,它提供了由 cuDF 驅動的 GPU 加速后端,能夠顯著提升性能。
    的頭像 發表于 04-21 17:12 ?207次閱讀
    高效地擴展Polars <b class='flag-5'>GPU</b> Parquet讀取器

    基于1.35M Instance設計的GPU加速實例

    CPU是計算機的核心部件,由運算器、控制器、寄存器組和內部總線等部分組成。常見的x86架構CPU核心數相對較少,一般在8 - 32核左右,主要是為了解決復雜的邏輯運算和順序執行指令的任務。它在處理單線程任務時效率很高,能夠快速執行復雜的指令集,例如進行數學計算、程序的流程控制等操作。
    的頭像 發表于 04-15 16:54 ?330次閱讀
    基于1.35M Instance設計的<b class='flag-5'>GPU</b><b class='flag-5'>加速</b>實例

    使用NVIDIA RTX PRO Blackwell系列GPU加速AI開發

    NVIDIA GTC 推出新一代專業級 GPU 和 AI 賦能的開發者工具—同時,ChatRTX 更新現已支持 NVIDIA NIM,RTX Remix 正式結束測試階段,本月的 NVIDIA Studio 驅動現已開放下載。
    的頭像 發表于 03-28 09:59 ?496次閱讀

    GPU加速計算平臺的優勢

    傳統的CPU雖然在日常計算任務中表現出色,但在面對大規模并行計算需求時,其性能往往捉襟見肘。而GPU加速計算平臺憑借其獨特的優勢,吸引了行業內人士的廣泛關注和應用。下面,AI部落小編為大家分享GPU
    的頭像 發表于 02-23 16:16 ?308次閱讀

    GPU 加速計算:突破傳統算力瓶頸的利刃

    在數字化時代,數據呈爆炸式增長,傳統的算力已難以滿足復雜計算任務的需求。無論是人工智能的深度學習、大數據的分析處理,還是科學研究中的模擬計算,都對算力提出了極高的要求。而云 GPU 加速計算的出現
    的頭像 發表于 02-17 10:36 ?227次閱讀

    操作指南:pytorch云服務器怎么設置?

    GPU加速和并行計算優化。完成后,定期監測資源使用情況以優化配置。設置PyTorch云服務器需要一系列步驟,以下是UU云小編整理的操作指南:
    的頭像 發表于 02-08 10:33 ?286次閱讀

    利用NVIDIA DPF引領DPU加速云計算的未來

    DPU 的強大功能,并優化 GPU 加速計算平臺。作為一種編排框架和實施藍圖,DPF 使開發者、服務提供商和企業能夠無縫構建 BlueField 加速的云原生軟件平臺。
    的頭像 發表于 01-24 09:29 ?559次閱讀
    利用NVIDIA DPF引領DPU<b class='flag-5'>加速</b>云計算的未來

    GPU加速云服務器怎么用的

    GPU加速云服務器是將GPU硬件與云計算服務相結合,通過云服務提供商的平臺,用戶可以根據需求靈活租用帶有GPU資源的虛擬機實例。那么,GPU
    的頭像 發表于 12-26 11:58 ?335次閱讀

    《CST Studio Suite 2024 GPU加速計算指南》

    許可證模型的加速令牌或SIMULIA統一許可證模型的SimUnit令牌或積分授權。 4. GPU計算的啟用 - 交互式模擬:通過加速對話框啟用,打開求解器對話框,點擊“加速”按鈕,打
    發表于 12-16 14:25

    RAPIDS cuDF將pandas提速近150倍

    在 NVIDIA GTC 2024 上,NVIDIA 宣布,RAPIDS cuDF 當前已能夠為 950 萬 pandas 用戶帶來 GPU 加速,且無需修改代碼。
    的頭像 發表于 11-20 09:52 ?548次閱讀
    RAPIDS cuDF將pandas提速近150倍

    PyTorch GPU 加速訓練模型方法

    在深度學習領域,GPU加速訓練模型已經成為提高訓練效率和縮短訓練時間的重要手段。PyTorch作為一個流行的深度學習框架,提供了豐富的工具和方法來利用GPU進行模型訓練。 1. 了解GPU
    的頭像 發表于 11-05 17:43 ?1218次閱讀

    GPU加速計算平臺是什么

    GPU加速計算平臺,簡而言之,是利用圖形處理器(GPU)的強大并行計算能力來加速科學計算、數據分析、機器學習等復雜計算任務的軟硬件結合系統。
    的頭像 發表于 10-25 09:23 ?497次閱讀

    深度學習GPU加速效果如何

    圖形處理器(GPU)憑借其強大的并行計算能力,成為加速深度學習任務的理想選擇。
    的頭像 發表于 10-17 10:07 ?514次閱讀

    英偉達震撼發布:全新AI模型參數規模躍升至80億量級

    8月23日,英偉達宣布,其全新AI模型面世,該模型參數規模高達80億,具有精度高、計算效益大等優勢,適用于GPU加速的數據中心、云及工作站環境。
    的頭像 發表于 08-23 16:08 ?1022次閱讀

    摩爾線程全功能GPU加速三維GIS全國產解決方案

    的方案與實踐,摩爾線程受邀參展。 此次展覽,摩爾線程展示了基于國產空間智能軟件技術SuperMap開發的最新成果——“摩爾線程全功能GPU加速三維GIS全國產解決方案”。方案顯示,在國產GPU的算力支持下,SuperMap三維G
    的頭像 發表于 06-27 18:15 ?1290次閱讀