GK110和GK104

两个架构的内容出了相当的时间了,之前http://blog.youkuaiyun.com/ccanan/article/details/7859534这个文章里面也提过。

只是最近基于GK104的GTX770m,780m逐渐登场,小犹豫着是不是要等GK110的笔记本,赶紧补一下GK104和GK110的区别。

 

http://www.geforce.com/Active/en_US/en_US/pdf/GeForce-GTX-680-Whitepaper-FINAL.pdf

GK104,旗舰卡为GTX680,相对于之前的Fermi架构,主要还是性能的提升,属于量变范畴,如果只是想跑图形方面的东西,这个没有什么问题,但是如果想做一些GPU上面的高性能计算,还是得GK110:

http://www.nvidia.com/content/PDF/kepler/NVIDIA-Kepler-GK110-Architecture-Whitepaper.pdf

GK110虽然在外在命名上同样是kepler架构,但是其实是属于质变的一个东东,

里面最牛的是DynamicParallel,GPU可以自己给自己来发任务。

其次是HyperQ,CPU可以并行的给GPU发送任务,目前可以允许到32个同时发。

这两个简直屌炸天了。

 

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数训练时间;③ 提高模型的稳定性泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例注释,便于理解二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展维护。此外,项目还提供了多种评价指标可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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