NVIDIA Tesla GPU系列P4、T4、P40以及V100参数性能对比
NVIDIA Tesla系列GPU适用于高性能计算（HPC）、深度学习等超大规模数据计算，Tesla系列GPU能够处理解析PB级的数据，速度比使用传统CPU快几个数量级，NVIDIA Tesla GPU系列P4、T4、P40以及V100是Tesla GPU系列的明星产品，云服务器吧分享NVIDIA Tesla GPU系列P4、T4、P40以及V100参数性能对比：
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。
OpenCL 学习step by step (6) 旋转图像
在本教程中，我们学习用opencl进行简单的图像处理，对一个图片进行旋转。图片读入、保存等工作，我们使用开源的FreeImage，下载地址：http://freeimage.sourceforge.net/ 首先我们建立一个gFreeImage类，用来装入图像，该类主要调用FreeImage的函数，首先会初始化FreeImage库，然后根据文件名猜测图像文件格式，最终load图像文件到变量FIBITMAP *bitmap中去。
AMD OpenCL大学教程(8)
在本节，我们主要介绍OpenCL中buffer的使用，同时提供了两个个完整的例子，一个是图像的旋转，一个是矩阵乘法（非常简单，没有分块优化）。 1、创建OpenCL设备缓冲(buffer) OpenCL设备使用的数据都存放在设备的buffer中[其实就是device memory中]。
AMD OpenCL大学课程(6)
GPU架构 内容包括： 1.OpenCLspec和多核硬件的对应关系
AMD GPU架构 Nvdia GPU架构 Cell Broadband Engine
2.一些关于OpenCL的特殊主题
OpenCL编译系统 Installable client driver
首先我们可能有疑问，既然OpenCL具有平台无关性，我们为什么还要去研究不同厂商的特殊硬件设备呢?
了解程序中的循环和数据怎样映射到OpenCL Kernel中，便于我们提高代码质量，获得更高的性能。
