原文:GPU计算性能

GPU计算性能 单核CPU无论在PC端,还是服务器上,基本上已经退出历史舞台,目前主流的计算平台是使用多核 multiple cores 的CPU,以及众核 many cores 的GPU。另外处理器与内存访问速度差距也不断增大,为克服访存瓶颈,主要采用两种方法。其中多核CPU与单核CPU,都是利用Cache来掩盖访问系统内存的延迟,以减轻访存带宽的压力,其芯片的较大面积也都贡献给Cache。在另 ...

2021-08-13 05:01 0 154 推荐指数:

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(Matlab)GPU计算简介,及其与CPU计算性能的比较

1、GPU与CPU结构上的对比 2、GPU能加速我的应用程序吗? 3、GPU与CPU在计算效率上的对比 4、利用Matlab进行GPU计算的一般流程 5、GPU计算的硬件、软件配置 5.1 硬件及驱动 5.2 软件 6、示例Matlab代码——GPU计算与CPU计算效率的对比 ...

Fri Apr 06 06:51:00 CST 2018 0 8291
WebAssembly让你的Javascript计算性能提升70%

  现在的JavaScript代码要进行性能优化,通常使用一些常规手段,如:延迟执行、预处理、setTimeout等异步方式避免处理主线程,高大上一点的会使用WebWorker。即使对于WebWorker也仅仅是解决了阻塞主线程的问题,但是对于JavaScript计算性能慢的问题并没有解决 ...

Tue Dec 19 17:12:00 CST 2017 7 9746
计算性能测试(压测)并发数测试

系统的平均并发用户数和并发数峰值如何估算 一、经典公式1: 一般来说,利用以下经验公式进行估算系统的平均并发用户数和峰值数据 1)平均并发用户数为 C = nL/T 2)并发用户数 ...

Wed May 26 20:38:00 CST 2021 0 1293
[转]Numpy使用MKL库提升计算性能

emerge就可以解决。但是默认链接的blas/lapack库性能非常差,在矩阵计算方面比MATLAB慢了不少。 ...

Mon Dec 26 08:37:00 CST 2016 0 9765
记一次带层级结构列表数据计算性能优化

1、背景   最近,负责一个类财务软件数据计算性能优化工作。先说下=这项目的情况,一套表格,几十张表格,每张表格数据都是层级结构的,通过序号确定父子级关系,如1,1.1,1.1.1,1.1.2,1.1.3,1.2,1.2.1,1.2.2,1.3.。。。而且,列表数据带表内编辑功能 ...

Mon Mar 11 00:24:00 CST 2019 4 507
C#/C++/Fortran 在32位/64位下数学计算性能对比

测试平台 在我的上一篇博客中对比了VS2010中C#和C++在运算密集型程序中的性能。上一篇博客的链接: http://www.cnblogs.com/ytyt2002ytyt/archive/2011/11/24/2261104.html 当时是在AMD 速龙9650 CPU(4核心)下 ...

Wed Apr 03 06:38:00 CST 2013 20 10880
Linux 桌面玩家指南:16. 使用 CUDA 发挥显卡的计算性能

特别说明:要在我的随笔后写评论的小伙伴们请注意了,我的博客开启了 MathJax 数学公式支持,MathJax 使用$标记数学公式的开始和结束。如果某条评论中出现了两个$,MathJax 会将两 ...

Tue Jan 15 02:17:00 CST 2019 1 1036
 
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