原文:CUDA学习笔记(一):浅析GPU计算——CPU和GPU的选择

转载自CSDN:Never Giveup 目前市面上介绍GPU编程的博文很多,其中很多都是照章宣科,让人只能感受到冷冷的技术,而缺乏知识的温度。所以我希望能写出一篇可以体现技术脉络感的文章,让读者可以比较容易理解该技术,并可以感悟到cuda编程设计及优化的原理。 谈到计算,我们一般都会先想到CPU。CPU的全称是Central Processing Unit,而GPU的全称是Graphics P ...

2019-04-10 18:21 0 2573 推荐指数:

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CUDA学习记录第一篇--CPUGPU基础

CPUGPU架构 处理器结构主要要考虑的两个指标:延迟和吞吐量。 延迟:一条指令从发布到返回结果所经历的时间。 吞吐量:单位时间内处理的指令的条数。 CPU: 延迟到向内核 GPU: 吞吐导向内核 CPUs 内存大 多级缓存结构提高访问速度 有复杂的控制 ...

Mon Oct 25 02:11:00 CST 2021 0 103
深度学习如何选择GPU

参考:[AI开发]深度学习如何选择GPU? 侵删 笔记: 深度学习训练用到的硬件有两种:一种是专业AI硬件公司出的AI芯片,一种就是我们平时熟知的GPU显卡了,前者不太适合入门学习,而后者无论从入门难度还是性价比上讲,对于新手来说都是优先的选择。 而GPU显卡主流厂商大概两家 ...

Sat Oct 09 21:29:00 CST 2021 0 3230
CUDA学习GPU硬件结构

GPU的硬件结构,也不是具体的硬件结构,就是与CUDA相关的几个概念:thread,block,grid,warp,sp,sm。 sp: 最基本的处理单元,streaming processor 最后具体的指令和任务都是在sp上处理的。GPU进行并行计算,也就是很多个sp同时做处理 sm ...

Fri Jul 26 03:24:00 CST 2013 0 13855
CPUGPUCUDA 的区别与联系 【转】

CPU:中央处理器,主要为串行指令而优化(大白话:响应速度快)。GPU:图形处理器,主要为大规模的并行运算而优化(大白话:能同时处理大规模数据计算)。 GPU也称显示芯片、显卡等。一般有集成(嵌在主板上)和非集成(可插拔)两种。后者自然需要一套软件来让CPU操作GPU ...

Tue Feb 09 00:26:00 CST 2021 0 305
GPU计算的后CUDA时代-OpenACC(转)

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 ...

Sun Mar 22 23:28:00 CST 2015 0 2863
从0开始学习GPU高性能运算之CUDA》——1

0 序言 学习CUDA已经有个把月了,感觉自己学习一门新技术的第一个阶段已经接近尾声,对于一些基本的东西,学习的收获应该作一个总结,我是一个喜欢总结的人。 CUDA是异构编程的一个大头,洋洋洒洒的看了写资料,但是,感觉这个技术没有像C++或者Java那样有自己的权威的《编程思想》来指导系统学习 ...

Wed Nov 28 22:06:00 CST 2012 2 7309
 
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