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如何使用GPU编程优化模型/代码

　　使用 Python 和 NumPy 库开发的 HIM 模型在 hackathon 开始时没有并行或 GPU 计算。在活动期间， THINKLAB 团...

2022-04-10 标签：gpu python CUDA 9837 0

CUDA核心是什么？CUDA核心的工作原理

CUDA核心（Compute Unified Device Architecture Core）是NVIDIA图形处理器（GPU）上的计算单元，用于执行...

2023-09-27 标签：存储器 NVIDIA gpu 8250 0

基于CUDA技术的视频显示系统设计方案

NVIDIA 推出的CUDA（计算统一设备架构）是基于GPU 进行通用计算的开发平台，非常适合大规模的并行数据计算。在GPU 流处理器架构下用CUDA ...

2018-01-18 标签：NVIDIA gpu CUDA 5629 0

使用CUDA并行化矩阵乘法加速Blender Python

　　这篇文章描述了两种不同的加速矩阵乘法的方法。第一种方法使用 Numba 编译器来减少 Python 代码中与循环相关的开销。第二种方法使用 CUDA...

2022-04-24 标签：NVIDIA CUDA 5472 0

OpenCV配置CUDA以支持GPU加速

最近在做OpenCV相关的项目时发现，在跑dnn模型时如果单纯只使用cpu帧率会非常低，有时甚至一两秒才刷一帧的图像出来，需要使用硬件加速，所以在各大论...

2023-01-09 标签：NVIDIA gpu opencv 5023 0

如何在OpenCV中实现CUDA加速

OpenCV4.x中关于CUDA加速的内容主要有两个部分，第一部分是之前OpenCV支持的图像处理与对象检测传统算法的CUDA加速；第二部分是OpenC...

2022-09-05 标签：图像处理 opencv CUDA 4996 0

英伟达三大AI法宝：CUDA、Nvlink、InfiniBand

以太网是一种广泛使用的网络协议，但其传输速率和延迟无法满足大型模型训练的需求。相比之下，端到端IB（InfiniBand）网络是一种高性能计算网络，能够...

2023-12-05 标签：cpu 交换机 AI 4737 0

TensorRT的Python API的基本用法和接口解析

本章说明 Python API 的基本用法，假设您从 ONNX 模型开始。 onnx_resnet50.py示例更详细地说明了这个用例。

2022-05-13 标签：gpu python CUDA 4098 0

众核多计算模式系统的构建

采用空位标记的方法对计算模式进行构建与切换，结合数据缓冲机制和计算任务加载方式，设计了众核多计算模式处理系统，实现了众核处理机多模式计算的功能。##在统...

2014-01-14 标签：CUDA 众核处理器 3902 0

使用VS2022对GPU进行CUDA编程

在异构计算架构中，GPU与CPU通过PCIe总线连接在一起来协同工作，CPU所在位置称为为主机端(host)，而GPU所在位置称为设备端(device)...

2023-01-10 标签：PCIE总线 python CUDA 3783 0

分割NVIDIA A30 GPU并征服多个工作负载

　　多实例 GPU （ MIG ）是 NVIDIA H100 ， A100 和 A30 张量核 GPU ，因为它可以将 GPU 划分为多个实例。每个实例...

2022-10-11 标签：NVIDIA gpu CUDA 3536 0

LayerNorm/RMSNorm的重计算实现

我去实测了一下，单机8卡A100训练LLama7B，纯数据并行的情况下打开memory_efficient开关相比于不打开节省了大约2个G的显存，如果模...

2024-01-16 标签：NVIDIA RMS python 3151 0

在Step7中使用COUNTER计数器

SIMATIC S7- 300 有2种类型的计数器，一个是COUNTER类型，另一个是IEC_TC类型。

2023-01-29 标签：计数器定时器 BCD 3137 0

OpenCV+CUDA编译实现YOLOv5能加速

对比一下，加速效果真得是杠杠滴！所以值得编译OpenCV+CUDA支持，因为它不光加速深度学习模型推理，对传统图像处理均有加速！

2022-07-18 标签：cpu opencv CUDA 2536 0

使用CUDA进行编程的要求有哪些

CUDA是NVIDIA的一种用于GPU编程的技术，CUDA核心是GPU上的一组小型计算单元，它们可以同时执行大量的计算任务。

2023-01-08 标签：gpu NVIDIA技术 CUDA 2481 0

GPU平台生态：英伟达CUDA和AMD ROCm对比分析

成熟且完善的平台生态是 GPU 厂商的护城河。相较于持续迭代的微架构带来的技术壁垒硬实力，成熟的软件生态形成的强大用户粘性将在长时间内塑造 GPU厂商的...

2023-06-06 标签：amd gpu C语言 2082 0

llama.cpp代码结构&调用流程分析

llama.cpp 的代码结构比较直观，如下所示，为整体代码结构中的比较核心的部分的代码结构

2023-11-07 标签：RMS CUDA 2008 0

无需实例或类级别3D模型的对新颖物体的6D姿态追踪

跟踪RGBD视频中物体的6D姿态对机器人操作很重要。然而，大多数先前的工作通常假设目标对象的CAD 模型，至少类别级别，可用于离线训练或在线测试阶段模板匹配。

2023-01-12 标签：CAD SLAM CUDA 1881 0

CUDA矩阵乘法优化手段详解

单精度矩阵乘法（SGEMM）几乎是每一位学习 CUDA 的同学绕不开的案例，这个经典的计算密集型案例可以很好地展示 GPU 编程中常用的优化技巧。本文将...

2022-09-28 标签：编程 CUDA 1876 0

C++扩展的详细描述

函数执行空间说明符表示函数是在主机上执行还是在设备上执行，以及它是可从主机调用还是从设备调用。

2022-04-21 标签：C++NVIDI CUDA 1797 0

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从背景上看，28nm诞生于2008年那场金融危机之后。受到金融海啸的影响，当时很多半导体企业都受到了影响。于是，在这之后的几年，包括AMD在内的很多半导体企都选择将制造业务剥离以降低运营资金压力，将更多的资源集中到相对投入到芯片设计当中
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