原文:CUDA學習筆記(一):淺析GPU計算——CPU和GPU的選擇

轉載自CSDN:Never Giveup 目前市面上介紹GPU編程的博文很多,其中很多都是照章宣科,讓人只能感受到冷冷的技術,而缺乏知識的溫度。所以我希望能寫出一篇可以體現技術脈絡感的文章,讓讀者可以比較容易理解該技術,並可以感悟到cuda編程設計及優化的原理。 談到計算,我們一般都會先想到CPU。CPU的全稱是Central Processing Unit,而GPU的全稱是Graphics P ...

2019-04-10 18:21 0 2573 推薦指數:

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CUDA學習記錄第一篇--CPUGPU基礎

CPUGPU架構 處理器結構主要要考慮的兩個指標:延遲和吞吐量。 延遲:一條指令從發布到返回結果所經歷的時間。 吞吐量:單位時間內處理的指令的條數。 CPU: 延遲到向內核 GPU: 吞吐導向內核 CPUs 內存大 多級緩存結構提高訪問速度 有復雜的控制 ...

Mon Oct 25 02:11:00 CST 2021 0 103
深度學習如何選擇GPU

參考:[AI開發]深度學習如何選擇GPU? 侵刪 筆記: 深度學習訓練用到的硬件有兩種:一種是專業AI硬件公司出的AI芯片,一種就是我們平時熟知的GPU顯卡了,前者不太適合入門學習,而后者無論從入門難度還是性價比上講,對於新手來說都是優先的選擇。 而GPU顯卡主流廠商大概兩家 ...

Sat Oct 09 21:29:00 CST 2021 0 3230
CUDA學習GPU硬件結構

GPU的硬件結構,也不是具體的硬件結構,就是與CUDA相關的幾個概念:thread,block,grid,warp,sp,sm。 sp: 最基本的處理單元,streaming processor 最后具體的指令和任務都是在sp上處理的。GPU進行並行計算,也就是很多個sp同時做處理 sm ...

Fri Jul 26 03:24:00 CST 2013 0 13855
CPUGPUCUDA 的區別與聯系 【轉】

CPU:中央處理器,主要為串行指令而優化(大白話:響應速度快)。GPU:圖形處理器,主要為大規模的並行運算而優化(大白話:能同時處理大規模數據計算)。 GPU也稱顯示芯片、顯卡等。一般有集成(嵌在主板上)和非集成(可插拔)兩種。后者自然需要一套軟件來讓CPU操作GPU ...

Tue Feb 09 00:26:00 CST 2021 0 305
GPU計算的后CUDA時代-OpenACC(轉)

在西雅圖超級計算大會(SC11)上發布了新的基於指令的加速器並行編程標准,既OpenACC。這個開發標准的目的是讓更多的編程人員可以用到GPU計算,同時計算結果可以跨加速器使用,甚至能用在多核CPU上。 出於顯而易見的原因,NVIDIA在大力推廣和支持OpenACC。但事實上PGI和Cray ...

Sun Mar 22 23:28:00 CST 2015 0 2863
從0開始學習GPU高性能運算之CUDA》——1

0 序言 學習CUDA已經有個把月了,感覺自己學習一門新技術的第一個階段已經接近尾聲,對於一些基本的東西,學習的收獲應該作一個總結,我是一個喜歡總結的人。 CUDA是異構編程的一個大頭,洋洋灑灑的看了寫資料,但是,感覺這個技術沒有像C++或者Java那樣有自己的權威的《編程思想》來指導系統學習 ...

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