JavaShuo
欄目
標籤
GPU
時間 2020-12-20
原文
原文鏈接
GPU是一種SIMD(Single Instruction Multiple Data)架構, 成百上千個核在同一時間最好能做同樣的事情。 GPU的工作計算量大,但沒什麼技術含量,而且要重複很多很多次。 GPU用很多簡單的計算單元去完成大量的計算任務,純粹的人海戰術。這種策略基於一個前提,就是小學生A和小學生B的工作是互相獨立的。 GPU的運算速度取決於僱了多少小學生,CPU的運算速度取決於請了多
>>阅读原文<<
相關文章
1.
GPU---NVIDIA GPU 計算能力
2.
GPU之cuda+cudnn+tensorflow-gpu
3.
GPU Direct p2p、 Nvlink 、GPU DirectRDMA
4.
PostgreSQL GPU 加速(HeteroDB pg_strom) (GPU計算, GPU-DIO-Nvme SSD, 列存, GPU內存緩存)
5.
GPU Instancing
6.
kubenetes GPU
7.
Windows-GPU
8.
GPU Skin
9.
keras-GPU
10.
MobilePhone GPU
更多相關文章...
•
Google Chrome 瀏覽器
-
瀏覽器信息
•
Docker容器實戰(八) - 漫談 Kubernetes 的本質
相關標籤/搜索
gpu
gpu+pytorch
5.gpu
gpu+pycharm
gpu+python2.7
windows10+gpu
gpu+cpu
gpu+tensorflow
cpu&gpu
cpu+gpu
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
Appium入門
2.
Spring WebFlux 源碼分析(2)-Netty 服務器啓動服務流程 --TBD
3.
wxpython入門第六步(高級組件)
4.
CentOS7.5安裝SVN和可視化管理工具iF.SVNAdmin
5.
jedis 3.0.1中JedisPoolConfig對象缺少setMaxIdle、setMaxWaitMillis等方法,問題記錄
6.
一步一圖一代碼,一定要讓你真正徹底明白紅黑樹
7.
2018-04-12—(重點)源碼角度分析Handler運行原理
8.
Spring AOP源碼詳細解析
9.
Spring Cloud(1)
10.
python簡單爬去油價信息發送到公衆號
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
GPU---NVIDIA GPU 計算能力
2.
GPU之cuda+cudnn+tensorflow-gpu
3.
GPU Direct p2p、 Nvlink 、GPU DirectRDMA
4.
PostgreSQL GPU 加速(HeteroDB pg_strom) (GPU計算, GPU-DIO-Nvme SSD, 列存, GPU內存緩存)
5.
GPU Instancing
6.
kubenetes GPU
7.
Windows-GPU
8.
GPU Skin
9.
keras-GPU
10.
MobilePhone GPU
>>更多相關文章<<