北京大学林殷年编者按：GPU由于其强大的并行处理能力，非常适合SIMD(SingleInstructionMultipleData)计算的处理。因此，近年来大量的工作聚焦于使用GPU来对图算法进行加速。本文通过对TriangleCounting（三角形计数）相关算法的研究，提出了...
图像处理的GPU加速技术的研究及实现.曾浩洋.【摘要】：随着深度学习、人工智能、大数据等领域的兴起,计算机处理的数据量变的越来越大,而目前的CPU已不能满足这些领域的科研需要。.GPU(GraphicProcessingUnits)最初是用来处理图形计算的,经过多年的发展,使GPU...
通常来说，GPU是给渲染设计的，运算的对象要么是颜色RGBA，要么是坐标XYZW，都是向量。于是早期的GPU都是对一个4单位的向量进行操作。而G80提出了通用计算的概念，这意味着运算的对象可能是其他东西，不一定能凑成4单位的向量了。
更多详细可以阅读论文：DataTransferMattersforGPUComputing。4.4.5CPU-GPU数据流下图是分离式架构的CPU-GPU的数据流程图：1、将主存的处理数据复制到显存中。2、CPU指令驱动GPU。3、GPU中的每个运算单元并行处理。此步会从显存存取
因为偏应用，所以搞研究文不易；但是反过来如果能坚持到毕业，找工作却是非常容易，因为你在读博期间做的项目本身也可能是非常贴近工业界的工作。现在GPU加速已经被各领域广泛使用，但凡计算任务比较复杂，有并行的可能，就基本上会用到GPU。
;GPU加速基于经验模态分解的高动态范围图像色调映射[A];第六届和谐人机环境联合学术会议（HHME2010)、第19届全国多媒体学术会议（NCMT2010）、第6届全国人机交互学术会议（CHCI2010）、第5届全国普适计算学术会议（PCC2010）论文集[C];2010年
主攻算力短板创新奇智发布提升GPU处理性能论文,gpu,人工智能,张发恩,论文,奇智创新奇智CTO张发恩【网易智能讯4月3日消息】今天，创新奇智在京举行媒体沟通会，创新奇智CTO张发恩解读了在DAC合作发表了关于提升GPU处理性能的研究论文。...
本文是一篇软件工程论文，本文从线程调度和资源管理两个方面入手，研究GPU的性能优化。从线程调度方面切入，优化程序执行时间，提升线程执行数，提升系统吞吐量，优化GPU性能。
（计算机应用技术专业论文）基于GPU的分子动力学模拟方法研究基于,研究,计算,GPU,计算技术,分子,计算机,计算机模拟,计算机应用摘要随着集成电路技术的发展，图形处理器（GraphicsProcessingUnit，GPU）的发展相当迅速，GPU的计算能力及存储器带宽均已大大超过目前主…
本文是一篇计算机论文，本文的研究内容，有以下创新点：（1）针对基于GPU的Spark计算框架性能建模工作尚属空白，首次采用排队论作为建模工具，构建多服务窗混合制M/M/n/m排队模型。
图形处理器(GraphicsProcessingUnitGPU),又称显示核心、视觉处理器，是一种专门进行图像运算工作的微...
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今天分享的这篇Paper来自LosAlamosNationalLaboratory(LANL),LosAlamos国家实验室的项目,他们提出了新的GPUmodel,也是开源项目,PPT-GPU(PerformancePredictionToolkit)...
显存占用和GPU利用率是两个不一样的东西,显卡是由GPU计算单元和显存等组成的,显存和GPU的关系有点类似于内存和CPU的关系。这里推荐一个好用的小工具:gpustat,直接pipinstallgpust...
如上图5所示,这些模型拟合内存和训练。原标题:《哈希革新Transformer:这篇ICLR高分论文让一块GPU处理64K长度序列》(本文来自澎湃新闻,更多原创资讯请下载“澎湃新闻”APP)
【摘要】:近些年来,GPU已经发展成为一种多线程、高性能的计算平台,在一些具有并行特征的应用程序中得到了广泛的应用。在GPU中,多个线程可以并行运行,并且执行同一条指令。然...
导读:此文是一篇计算研讨会论文范文,为你的毕业论文写作提供有价值的参考。2月10日,英伟达公司宣布,第三届一年一度的GPU技术大会(GTC)将于2011年10月11～...
3、论文题目是否可以改为“基于GPU技术的卷积神经网络设计与实现”?2015-11-2111:01:56该文是一篇实验性研究报告,本文没有学术研究,所以科学创新性一般。但...
有关GPU相关算法的重点论文现代数字图像处理包括很多技术,从简单的图像模糊、锐化,雾化到复杂的高动态范围(HDR)图像的色调映射,基本上都使用了一种或者...
random,block,balance的加速对比都是基于GPUlibrary,受library的影响较大。没有在GPU之外的平台上的实验。ToRead#Reference#