GPGPU

首页 > TAG信息列表 > GPGPU

KTL 一个支持C++14编辑公式的K线技术工具平台 - 第七版，体验GPGPU。

K，K线，Candle蜡烛图。 T，技术分析，工具平台 L，公式Language语言使用c++14，Lite小巧简易。项目仓库：https://github.com/bbqz007/KTL 国内仓库：https://gitee.com/bbqz007/KTL CoreAnimation for Windows: https://github.com/bbqz007/xw zqt5 一个超简单的Qt5窗口语法: https://gith

GPGPU学习资料整理

GPGPU-Sim http://gpgpu-sim.org/manual/index.php/Main_Page 其他学习链接从GPU编程到SIMT核心

Nvidia CUDA Software Gets Ported to Open-Source RISC-V GPGPU Project

IT要改成Internal Turn(内卷)的缩写了。:-) Nvidia CUDA Software Gets Ported to Open-Source RISC-V GPGPU Project | Tom's Hardware (tomshardware.com) RISC-V has been one of the hottest topics in the world of computing, as the Instruction Set Architecture (ISA) al

WebGL 和 WebGPU[1] - 前奏篇

文章目录 1 为什么是 WebGPU 而不是 WebGL 3.0 显卡驱动图形 API 的简单年表 WebGL 能运行在各个浏览器的原因 WebGPU 的名称由来 2 与 WebGL 比较编码风格 OpenGL 的编码风格 CPU 负载问题 WebGPU 的装配式编码风格厨子戏法 3 多线程与强大的通用计算（GPGPU）能力

云端智能芯片GPGPU与编译器

云端智能芯片GPGPU与编译器上海天数智芯半导体有限公司（简称“天数智芯”）于 2018 年正式启动 7 纳米通用并行（GPGPU）云端计算芯片设计，是中国第一家 GPGPU 云端芯片及超级算力系统提供商。公司以“成为智能社会的赋能者”为使命，致力于开发云端服务器级的通用高性能计算芯片，以客户、

首款国产7纳米GPGPU芯片在上海问世

本文转载自腾讯网 “做GPGPU就像下围棋，求乎上而得中，必须有这样的志向，从源头就向正确的方向砥砺前行。”上海天数智芯半导体公司（下称“天数智芯”）董事长蔡全根在谈及国产第一款GPGPU产品的研发心得时说。 3月31日，我国首款全自研高性能云端7纳米芯片天数智芯BI（Big Island）及产品卡

Python-theano给出“…正在等待未知进程的现有锁…”

我的代码工作正常.但是,现在我收到一条错误消息： Using gpu device 0: GeForce GT 750M WARNING (theano.gof.cmodule): ModuleCache.refresh() Found key without dll in cache, deleting it. /Users/mas/.theano/compiledir_Darwin-14.5.0-x86_64-i386-64bit-i386-2.7.10-64/tmpc

android-市场上的Nexus 5,Nexus7和Nexus10设备是否直接支持RenderScript GPU计算？

与编写高质量的渲染脚本质量代码相比,在GPU上运行渲染脚本代码似乎需要付出额外的努力. 尽管来自Google的人士证明Nexus 7可以通过renderscript进行GPU计算(视频https://www.uplinq.com/schedule/renderscript-and-opengl-es-30-new-technologies-adreno-gpu中的25:50),PowerVR表示

c-从命令行编译CUDA代码

我正在尝试使用以下语法从命令行编译CUDA代码： nvcc -c MyFile.cu -ccbin "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 10.0\VC\bin" 我安装了CUDA Toolkit 5.5版以及Visual C 2010 Express.我没有完整版的Visual Studio. 我收到以下错误消息： nvcc : fatal error : nvcc ca

c – CUDA流销毁和CudaDeviceReset

我使用CUDA流实现了以下类 class CudaStreams { private: int nStreams_; cudaStream_t* streams_; cudaStream_t active_stream_; public: // default constructor CudaStreams() { } // streams i

c – 使用cudaMallocManaged时,为什么NVIDIA Pascal GPU在运行CUDA内核时运行缓慢

我正在测试新的CUDA 8以及Pascal Titan X GPU,并期待我的代码加速,但由于某种原因它最终会变慢.我在Ubuntu 16.04上. 以下是可以重现结果的最小代码： CUDASample.cuh class CUDASample{ public: void AddOneToVector(std::vector<int> &in); }; CUDASample.cu __global__ stat

c – CUDA cudaMalloc

我已经开始编写一个新的CUDA应用程序了.但是我沿途遇到了一个有趣的绕道而行. 在变量x上调用第一个cudaMalloc,第一次失败.但是,当我第二次调用它时,它会返回cudaSuccess.最近升级到CUDA 4.0 SDK,这是一个非常奇怪的错误. 我甚至做了一些测试,似乎cudaMalloc的第一次调用失败了.解

c – 关于CUDA的架构(SM,SP)

我是一个刚刚开始CUDA编程的人. 似乎有SP SM和CUDA架构的概念.我试着运行样本源的deviceQuery.cpp我觉得什么有效,SP SM开发他们的环境,已经不知道哪个项目SP是否是SM中的任何项目. 我认为项目“(14)多处理器,(8)CUDA核心/ MP”并且对SP和SM都是正确的,但我将正确理解以下内容？ SM

c – 拨打opencl需要多长时间？

我目前正在实现一种在小矩阵和向量上分配线性代数的算法.代码很快,但我想知道在gpgpu而不是cpu上实现它是否有意义. 我能够将大多数矩阵和向量存储在gpu内存中作为预处理步骤,并且具有乘法算法的配置文件,这些算法在gpu上更快. 但现在我的真实问题, 如何确定从cpu调用gpu的开销？我失

Java Encog 3中的OpenCL后端

encog-core-java主分支不再具有Encog.getInstance().getCL()方法,或者对OpenCL设备的显式访问(基于Encog 2的c.f. LeadTune’s encog-java example: BenchmarkCL). 相反,我们似乎被称为ConcurrentTrainingManager,它可以神奇地检测GPU以及CPU,尽管这一点的实现非常不清楚. 在源代码

python – 在Theano的GPU上是否可以进行int操作？

所以我读过theano不能用float64进行gpu计算,并将int作为共享变量存储在gpu上,它们必须初始化为共享的float32数据,然后重新转换为int(比如逻辑回归中的“小黑客”)example )…但是经过这样的重铸后,theano能否对整数进行gpu计算？并且存储是计算的前提条件？换句话说,以下两种情况是否