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博文

0AMD CPU主流接口与图示

Socket FM2+是Socket FM2的后续者,能够部分相容Socket FM2的处理器。Socket FM2+是AMD最新的桌面平台CPU插座,第三代APU,相比第二代FM2,只多了两个针脚支撑,PCIe 3.0和统一定址空间,FM2+主板2013年10月已经上市。

0 从CommonJS vs AMD中解读JavaScript依赖管理

异步模块规范 API 定义了一种模块机制,这种机制下,模块和它的依赖可以异步的加载。这个非常适合于浏览器环境,因为同步的加载模块会对性能,可用性,debug调试,跨域访问产生问题。确实,在浏览器环境下,AMD有着自己独特的优势。

0ARM GPU 架构简介

本文主要对ARM GPU 架构简介,主要从架构、开发流程、Mali GPU Linux 内核设备驱动程序等几方面介绍。

0 Chromium代码:实现GPU->GPU的直接图片传递,不需要通过CPU进行中转

为您带来详细的代码实现过程,主要缺点是:从代码可以看出,仍然需要GPU内部到GPU的内存复制,做不到Zero-Copy(要是能够做到GPU内存指针的swap,或C++11里的move构造,就更好了)。

0在使用caffe的时候,如何设置GPU的ID号

有两种情况设置GPU的ID号: 1、如果使用caffe的源码(即非Python和matlab接口) 在脚本文件中加入参数: --gpu=ID; 例如 "--gpu=1",如果不设置默认使用过的ID=0,注意这个ID数是大于等于0的数,如0,1,2.....

0如何创建openCL项目(VS2012+win764开发环境)

初学openCL,如何建立整个开发环境已经建立一个简单的例子,例子是[美] 蒙施,Benedict R·Gaster,Timothy G·Mattson,James Fung,Dan Ginsburg 著的helloworld!

0GPU对数据的操作不可累加

我想当然的认为GPU处理数据时可以共同访问内存,所以对数据的操作是累加的。事实证明:虽然GPU多个核可以访问同一块内存,但彼此之间没有依赖关系,它们对这块内存的作用无法累加。

1GPU 优化总结

由于图形引擎的复杂性,瓶颈可能发生在CPU、GPU、,也可能发生在CPU与GPU的传输数据与交互之中。这里我们只假设瓶颈在GPU上,讨论GPU的优化方法。

0 ubuntu12.04通过Ganglia利用NVML模块进行GPU监控

1.安装Ganglia,这里安装的是3.1*版本,因为监控GPU的模块只支持3.1*版本系列的 apt-get install ganglia* 2.下载并安装PyNVML和NVML模块,下载地址https://github.com/ganglia/gmond_python_modules/tree/master/gpu 安装PyNVML,安装文档上要求python为2.5或更早版本,其实系统自带python版本2.7.3是可以通过编译的,这里就不需要更换python环境了

0GPU库伦求和实现

本实验是《大规模并行处理器编程实战》上面的案例,试验中的算法思想都是参考书中的内容。在学习了该模块的内容后,自己动手实现了该算法。实验内容 给定一个三维网格空间,空间中网格的坐标为[x,y,z],该空间中有K个原子,分布于网格空间中的任意网格坐标上。设计实现一个并行算法,求出该网格空间中每一个网格点受到的网格空间中的所有原子的库仑力之和。

0为什么算法用GPU实现比用CPU实现的慢?

打算通过OpenCV的GPU模块优化现有代码的运行效率,怀抱着美好愿望开始了代码的改写工作。改写的过程并不顺利,遇到了不少问题。例如,gpu模块提供的接口非常坑爹,相当一部分不支持浮点类型(像histogram、integral这类常用的都不支持);又如,遇到阈值判断的地方,就必须传回cpu处理,因为gpu函数都是并行处理的,每改写完一个算法模块,就测试一下运行效率,有的时候是振奋人心,有的时候则是当头棒喝——比CPU还慢?

0OpenCL编程入门(一)

开放计算语言(Open Computing Language, OpenCL)是非盈利技术联盟Khronos Group管理的异构编程框架。该框架充分利用了CPU、DSP、FPGA、GPU的计算能力。OpenCL支持多层次的并行,可以高效的映射到同构或异构的体系结构上。

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