ignite从0到1的学习过程记录-第一篇：安装和体验
1、学习背景 之前做一个根据wifi点位实时计算个人的轨迹的应用，使用Hbase, 尽管做了些优化，但是在计算性能上仍然不能满足需求，当时考虑是否可以用分布内存计算框架来解决，不过项目后来由于数据来源问题搁置也就没再继续，但是ignite进入视野，我想这么牛的东西一定得学学 ...
原文：CUDA学习记录第一篇--CPU及GPU基础
CPU和GPU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 有复杂的控制单元 分支预测机制 判断运算分支 流水线数据前送机制 判断经常用到的数据，并将其前送 运算单元强大 整型浮点型运算速度快 GPUs 缓存小 提高 ...
2021-10-24 18:11 0 103 推荐指数：
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