2.线程分配任务：每个线程绑定到一个 CPU 核心，同时操作一个网卡队列。每个线程独立生成数据包，并通过...
在CPU密集型任务中,利用现代多核处理器的性能,通过并行的方式来执行任务 Fork/Join框架在并发编程中处于什么位置? 一个专门用于解决可以被分解并且可以并行执行的任务的工具,它在利用多核处理器,提高程序性能方面起到了关键作用。 搞懂这两个问题, 我们接着往下看 入门| 理解Fork/Join框架 Fork/Join框架的工作原理 ...
libGDL是一个移动端跨平台的gpu+cpu并行计算的cnn框架。基于C++和opengles3.0开发,可以非常方便移植到任何一个支持opengles的平台上。libGDL是一个移动端跨平台的gpu+cpu并行计算的cnn框架。基于C++和opengles3.0开发,可以非常方便移植到任何一个支持opengles的平台上。 # 说明 * 本项目并非公司项目,纯粹为离职状态...
Mars 支持 CPU 和 GPU 执行，不需要修改代码，就能跑在分布式环境。Github：https://github.com/mars-...
1. CPU+GPU。CPU+GPU是目前最流行的异构计算系统,在HPC高性能计算、图形图像处理以及AI训练/推理等场景得到广泛应用,蓝海大脑水冷工作站、液冷服务器就是基于CPU+GPU的液冷解决方案。 #2023新知青年大会#科研工具#异构计算 2. CPU+FPGA。目前数据中心流行的FaaS服务,利用FPGA的局部可编程能力,基于FPGA开发运行框架,...
* 理解本框架代码对卷积的实现要抓住3个重点: 在纹理中如何进行矩阵元素的寻址; 利用一个纹理来存储卷积计算过程中,如何实现对浮点数的编解码。 fbo如何和卷积过程结合的,padding如何通过计算顶点的方式和卷积、pooling过程融合的 # 卷积过程 ## 卷积结果的存储 ...