如果只是比较数据大小，cpu的latency通常低一些，gpu因为是simt/simd，要对更多数据同时运算，所以latency通...
可以执行，但是cpu更快，因为cpu频率更高而且cpu有分支预测。同时gpu的话，warp divergence会导致其执行的...
else if ( type == candidateModeMemory[6] ) { mode_index = 6; } else if ( type == candidateModeMemory[7] ) { mode_index = 7; } else if ( type == candidateModeMemory[8] ) { mode_index = 8; } else if ( type == candidateModeMemory[9] ) { mode_index = 9; } else if ...
device = torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu") x = torch.randn(3,3).to(device)# 将张量x分配给选定的设备 这样,张量x将根据系统的GPU可用性被分配到CUDA设备或CPU上。这在深度学习中特别有用,因为GPU通常能够提供更快的计算速度,尤其是对于大规模的神经网络训练任务。
冯诺依曼体系的计算机,运算器和存储器是分开的,也就是我们熟悉的CPU和内存。 除了数据在CPU和内存之间被来回搬运很浪费时间和功耗意外,现在还出现新的问题。 由于CPU的运算速度增长比内存存取速度快的多,内存成了拖后腿的,越来越限制CPU性能的发挥。 这个问题在GPU和显存之间同样存在,在AI训练中也被叫做“内存墙”...
冯诺依曼体系的计算机,运算器和存储器是分开的,也就是我们熟悉的CPU和内存。 除了数据在CPU和内存之间被来回搬运很浪费时间和功耗意外,现在还出现新的问题。 由于CPU的运算速度增长比内存存取速度快的多,内存成了拖后腿的,越来越限制CPU性能的发挥。 这个问题在GPU和显存之间同样存在,在AI训练中也被叫做“内存墙”...
DrawCall正如上面所说是CPU发送渲染命令给GPU。但是在OpenGLES时代,每个渲染API在发送给GPU驱动前,会让CPU做大量的检查工作。这会占用大量的CPU时间,从而导致CPU bound。而metal或者vulkan,简化了GPU驱动这一层,省去了很多的检查工作,这也意味着减少了图形API带来的CPU消耗。所以现在metal版本(IOS)的手游,DrawCall也就...
在片段着色器中,我以正常cpu编程的逻辑进行了优化,例如,if(edge<_Edge){return _EdgeColor;},如果此像素被判定为边缘,则直接返回边缘颜色,那么则不用再进行之后的运算了。以此类推后面又用if else 分别进行了高光,亮光,暗光区的判断。但是这种优化对于gpu编程来讲是无效的。在片段着色器中,每个片段处理器每条指令...
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(f"Using {device} device") # 将模型和数据转移到GPU model = YourModel().to(device) data = data.to(device) # 执行模型训练... 1. 2. 3. 4. 5. ...
安装tensorflow-gpu1.2.0 测试tensorflow 前言 tensorflow是谷歌开发的深度学习框架,目前有CPU和GPU两个版本,GPU版本的计算速度比CPU版本的快。CPU版本的安装只需在命令行输入 pip install tensorflow 即可。而GPU版本的安装相对复杂,下面笔者主要介绍GPU版本tensorflow安装。