前言 CPU 的并行编程技术,也是高性能计算中的热点,也是今后要努力学习的方向。那么它和 GPU 并行编程有何区别呢? 本文将做出详细的对比,分析各自的特点,为将来深入学习 CPU 并行编程技术打下铺垫。 区别一:缓存管理方式的不同 GPU:缓存对程序员不透明,程序员可根据 ...
http: peghoty.blog. .com blog static http: blog.csdn.net augusdi article details CUDA存储器模型:http: blog.csdn.net endlch article details CUDA限定符:http: blog.csdn.net shouhuxianjian article details 思想即是将内存 ...
2017-11-06 21:11 0 1362 推荐指数:
前言 CPU 的并行编程技术,也是高性能计算中的热点,也是今后要努力学习的方向。那么它和 GPU 并行编程有何区别呢? 本文将做出详细的对比,分析各自的特点,为将来深入学习 CPU 并行编程技术打下铺垫。 区别一:缓存管理方式的不同 GPU:缓存对程序员不透明,程序员可根据 ...
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 GPU 并行编程的核心在于线程,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 ...
《CUDA并行程序设计:GPU编程指南》 基本信息 原书名:CUDA Programming:A Developer’s Guide to Parallel Computing with GPUs 作者: (美)Shane Cook 译者: 苏统华 李东 李松泽 魏通 丛书 ...
前言 在用 CUDA 对 GPU 进行并行编程的过程中,除了需要对线程架构要有深刻的认识外,也需要对存储系统架构有深入的了解。 这两个部分是 GPU 编程中最为基础,也是最为重要的部分,需要花时间去理解吸收,加深内功。 了解 GPU 存储系统架构的意义 ...
主要就是第二句话中的 ...
多卡训练模式: 进行深度学习模型训练的时候,一般使用GPU来进行加速,当训练样本只有百万级别的时候,单卡GPU通常就能满足我们的需求,但是当训练样本量达到上千万,上亿级别之后,单卡训练耗时很长,这个时候通常需要采用多机多卡加速。深度学习多卡训练常见有两种方式,一种是数据并行化(data ...
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可以参数2017coco detection 旷视冠军MegDet: MegDet 与 Synchronized BatchNorm PyTorch-Encoding官方文档对CGBN(cross gpu bn)实现 GPU捉襟见肘还想训练大批量模型 ...