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《CUDA高性能并行计算》----第1章 起 步 1.1 运行CUDA样例程序
本章带领读者进入CUDA并行计算的世界。我们将从运行一个CUDA工具箱(CUDA Toolkit)提供的样例程序开始。这个样例程序包含串行和并行两个版本,因此读者可以通过运行性能上的对比来建立CUDA是如何增强运算能力的第一印象。
《深入浅出DPDK》—第3章3.1节并行计算
第3章和第4章则围绕多核的使用,着重介绍如何使用多线程,最大限度地进行指令和数据的并行执行。为了解决多线程访问竞争的问题,还引入了几种常见的DPDK锁机制。
C/C++中榨干硬件性能的N种并行姿势初探
# 1. 前言 关于并行计算介绍参见 https://computing.llnl.gov/tutorials/parallel_comp/ 下面主要就部分单进程中常见的几种并行优化技术和相应的框架做一些简单的整理和分析对比,并且主要偏重于端,不涉及多节点多进程! # 2. 并行计算结构分类 目前常见的是分类方法主要是Flynn提出的经典分类法:根据指令流(单指令或多指令
MaskRCNN-Benchmark(Pytorch版本)训练自己的数据以及避坑指南
一、安装 地址:MaskRCNN-Benchmark(Pytorch版本) 首先要阅读官网说明的环境要求,千万不要一股脑直接安装,不然后面程序很有可能会报错!!! PyTorch 1.0 from a nightly release.
深度学习框架 Torch 7 问题笔记
深度学习框架 Torch 7 问题笔记     1. 尝试第一个 CNN 的 torch版本, 代码如下:    1 -- We now have 5 steps left to do in training our first torch neural network 2 -- 1.
揭秘GPU
GPU在机器学习中至关重要,但很少有人能解释清楚,本文对此进行了一番研究。
阿里云弹性AI服务 -- 基于Docker和EGS一键创建高性能Tensorflow分布式训练
Tensorflow是目前使用最为广泛的深度学习框架之一,但是目前搭建分布式多机多卡训练比较困难,而且Tensorflow原生的分布式的性能很差。为了解决这个问题,我们创建了一个容器镜像:registry.
GPU---并行计算利器
源于阿里巴巴CCO《猿来如此》分享 1 GPU是什么       如图1所示,这台PC机与普通PC机不同的是这里插了7张显卡,左下角是显卡,在中间的就是GPU芯片。显卡的处理器称为图形处理器(GPU),它是显卡的“心脏”,与CPU类似,只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的。  
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