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。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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