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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...
嵌入式技术与毕业论文题目【280个】.拉勾科研.2人赞同了该文章.说那些花里花哨的没啥用，只说最实际的，那就是论文中最重要的是什么？.其实就是题目和提纲，一般来说也就是题目中的研究对象和提纲中的研究内容是主要看的。.选定题目后，就要拟定...
GPU,CUDA,cuDNN三者的关系总结CPU和GPUGPU（图像处理器，GraphicsProcessingUnit）和CPU（中央处理器，CentralProcessingUnit）在设计上的主要差异在于GPU有更多的运算单元（如图中绿色的ALU），而Control和Cache单元不如CPU...
基于深度学习的模型已经在各种文本分类任务中超越了传统的基于机器学习的方法，包括情感分析、新闻分类、问题回答和自然语言推理。在这项工作中，我们详细回顾了近年来发展起来的150多个基于深度学习的文本分类模型，并讨论了它们的技术贡献、相似性和优点。
基于GPU的Spark计算机框架性能模型研究.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，结合GPU多线程并行特点做出模型...
训练一亿参数量的全连接网络，44核心CPU让V100甘拜下风，靠的居然是——哈希？机器之心报道，机器之心编辑部。深度学习模型的训练和推理加速近来是研究领域关注的重点。虽然普遍观点认为，GPU相比CPU有更…
使用MATLAB轻松享受GPU的强大功能.摘要：近年来，使用GPU（通用图形处理器）进行科学计算已变得十分普遍。.GPU最初设计用于图像密集型视频游戏产业中的图形渲染绘制，但近年来GPU不断发展，现可用于更广泛的用途。.研究人员可对其进行程序设计以执行...
环境：MACOSX10.13.62018MacBookPro15CUDA9.2cuDNN7.2显卡：技嘉Gamingbox1070github上别人编译安装好的GPU版Pytorch：GPU-Pytorch。别人编译的和自己机器不是很兼容，所以需要自己来编译一下。1.Conda...
原论文:AnEffectiveGPUImplementationofBreadth-FirstSearch出版:ACMDAC2010摘要BFS在电气设计自动化等领域中有广泛的应用。研究者尝试在GPU上进行BFS加速,但是两个...
有关GPU相关算法的重点论文资料大小:29342KB所需积分:0下载次数:用户评论:0条评论,查看上传日期:2017-08-29上传者:taotao1124(他上传的所有资料)...
很明显，特征图是GPU显存使用的主要组成部分。论文作者聚焦特征图，提出了两种方法来解决GPU显存限制问题，即通用的「swap-out/in」方法以及适用于Seq2Seq模型的内存高效注意力层。所有这些...
NVIDIA日前表示,上海交通大学魏冬青教授的团队使用了5台NVIDIA研发的DGX-2AI超算超算用于寻找抗病毒药物,筛选效率从之前的2个月提升到2天,而且文的数量也...
内容提示:106基于GPU的文本特征选择与特征加权基于GPU的文本特征选择与特征加权Te×tFeatureS6IectionandFeatureWeightingBasedonGPU李志龙黄...
目前有那些可用免费GPU资源?Kagglekaggle网址:kaggle需要注册,如果觉得很麻烦就用goole账号登录,kaggle显卡是16G,废话不说,直接上图kaggle踩过的坑:配置文件,数据集(只读文件)放...
导语:关于GPU加速的全解析。雷锋网按:本文作者被单,原载于凹凸实验室,雷锋网获授权转载。众所周知,网页不仅应该被快速加载,同时还应该流畅运行,比如快速响应的交互,如丝般顺滑...
当前GPU内存不够,模型又太大,装不下。DRAM存储量相对GPU显存来说比较大,可以利用起来。并且在之前的一些论文中也发现,其实GPU训练的时候有非常多的内容其实是当前操作不需要的,这些...
抖机灵的回答是：找找最近两年相关的国外论文，挑一个觉得自己能看懂的方向，然后就是：基于GPU虚拟化...
文档侵权电话:400-050-0739(电话支持时间:9:00-19:00)。GPU论文:GPU傅立叶变换算法CUDA并行计算|||GPU论文:GPU傅立叶变换算法CUDA并行计算|||GPU论文:GPU傅...