GPU为什么跑得快？

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过去学生认为并行计算机是尖端产品，如今并行计算机GPU已存在于普通PC电脑内。当前CPU技术进步慢于摩尔定律，而GPU运行速度超摩尔定律，每6个月性能加倍。作者曾写《GPU为什么跑得快？》刊登于《游戏创造》杂志2005年11期。

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过去，学生们在课堂学习计算机体系结构时，听老师讲解各类并行计算机时，仿佛觉得这些东西都是科学家才使用的尖端产品。可又何曾想到,现在并行计算机GPU( Graphical Processing Unit) 就在我们的普通PC电脑内,触手可及。现在CPU的技术进步正在慢于摩尔定律，而GPU（视频卡上的图形处理器）的运行速度已超过摩尔定律，每6个月其性能加倍。WHY? 前阵子应一位编辑的约稿，写了一篇《GPU为什么跑得快？》，该文刊登于《游戏创造》杂志2005年11期（http://www.chinagcn.net/issue11.htm）。

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GPU底层优化 | 如何让Transformer在GPU上跑得更快？
gzq0723的博客
02-06 1756
欢迎关注“计算机视觉研究院”计算机视觉研究院专栏作者：Edison_GTransformer 对计算和存储的高要求阻碍了其在 GPU 上的大规模部署。在本文中，来自快手异构计算团队的研究者...
大模型训练为什么依赖GPU
码上飞扬的博客
02-15 1168
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，特别是深度学习领域的进步，大模型的训练逐渐成为研究和工业界的热点。作为大模型训练中的核心硬件，GPU（图形处理单元）扮演了至关重要的角色。那么，为什么大模型训练如此依赖GPU呢？本文将从多个角度探讨这一问题。
GPU为什么跑得快?
michaelpp的专栏
12-21 2116
GameRes游戏开发资源网 http://www.gameres.com  GPU为什么跑得快?计算机3D游戏最基本的一个要求是：能以每秒数十帧的速率，根据当前的三维景物实时生成三维动画。你所看到的图像会随着你视点的变化而即时改变，使人产生“身临其境”的感觉。高的帧率可以得到更流畅的画面。一般来说30fps就是可以接受的，但是将帧速增加至60fps则可以明显提升交互感。这与计算机影视制作不同，电
GPU为什么如此之快？
weixin_45639224的博客
05-20 1168
GPU为什么如此之快？
【零基础】搞懂GPU为什么比CPU“快”
布兰姥爷的博客
08-06 5059
一、前言 　　近几年深度学习在各领域大显神威，而”GPU加速"也得到了越来越多的篇幅，似乎任何程序只要放到GPU上运行那速度就是杠杠的。GPU代替CPU计算已成了大势所趋？我先告诉你结论”那是不可能滴“，然后咱们再来说说”GPU为什么比CPU快“。二、图形处理，GPU的源起 　　GPU是显卡的计算单元，就好比CPU是电脑的计算核心，有时我们直接就把GPU称为显卡。显而易见，GPU从诞生之初就是...
【深度学习】GPU为什么这么高效
fengdu78的博客
05-25 354
报告者:姜思君摘要:机器学习和深度学习通常需要从海量的数据中学习到其中的知识，从而应用于各种任务之中。在学习的过程中，GPU是强大而有效的计算单元，能够大幅缩减训练时间。今天的paper reading将深入这种关键设备的内部，了解其在深度学习中的运作原理。正文: GPU是深度学习使用的关键计算单元，大多数任务都在上面执行。虽然使用GPU实现深度学习已经成为目前的一种通用做法，但广大研究人员实...
在数据科学领域，为什么GPU计算速度比CPU快许多的一个最简单解释
TangTianYi111的博客
06-26 5934
为了回答这个问题，我们需要知道几个知识： 1、一个CPU通常只有 几个核 2、一个GPU通常有 几千个核 (为了容易理解，暂且可以把CPU的核和GPU的核看成是同一个东西) 3、通常，CPU的核 性能比GPU的核 性能要强得多 4、标题说到是在数据科学领域，其实主要就是指的矩阵计算。 5、我们可以将计算时间，不管是CPU还是GPU的计算时间，大概抽象成这样一个计算公式： 总的计算时间=指令的数量...
GPU为什么跑得快？.pdf
09-25
综上所述，GPU之所以跑得快，是因为其高度并行的硬件架构，优化的SIMD和MIMD指令执行，以及对控制逻辑和缓存的简化设计，使得它在处理图形和并行计算任务时表现出极高的效率和性能。随着技术的不断进步，GPU在科学...
GPU为什么跑得快，Gpu详细介绍。
05-10
分析GPU算法，和N体数值的模拟算法等。
GPU为什么能加速深度学习训练
AnUnverse的博客
08-01 2152
GPU不同于传统的CPU，如Inteli5或i7处理器，其内核数量较少，专为通用计算而设计。相反，GPU是一种特殊类型的处理器，具有数百或数千个内核，经过优化，可并行运行大量计算。虽然GPU在游戏中以3D渲染而闻名，但它们对运行分析、深度学习和机器学习算法尤其有用。GPU允许某些计算比传统CPU上运行相同的计算速度快10倍至100倍。 （出自维基百科） GPU中有大量的运算单元，其核心可能有几千个，所以适合运行一些并行的程序，而深度网络就是一个并行计算的典型，如CNN中卷积的运算，使用GPU并行计算.
31 | GPU（下）：为什么深度学习需要使用 GPU？
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qyf__123的博客
08-29 1万+
31 | GPU（下）：为什么深度学习需要使用 GPU？ 上一讲，我带你一起看了三维图形在计算机里的渲染过程。这个渲染过程，分成了顶点处理、图元处理、 栅格化、片段处理，以及最后的像素操作。这一连串的过程，也被称之为图形流水线或者渲染管线。 因为要实时计算渲染的像素特别地多，图形加速卡登上了历史的舞台。通过 3dFx 的 Voodoo 或者 NVidia 的 TNT 这样的图形加速卡，CPU 就不...
为什么GPU运行速度这么快？
weixin_34375054的博客
09-09 444
在GeForce 6800 Ultra中，有多达16组像素着色器流水线， 6组顶点着色器流水线。多条流水线可以在单一控制部件的集中控制下运行，也可以独立运行。在单指令多数据流（SIMD）的结构中，单一控制部件向每条流水线分派指令，同样的指令被所有处理部件同时执行。另外一种控制结构是多指令多数据流（MIMD），每条流水线都能够独立于其他流水线执行不同的程序。 GeForce 6800 Ultra的顶...
永磁同步电机参数辨识MATLAB仿真
08-14
1.模型版本 本仿真模型基于MATLAB/Simulink（版本MATLAB 2014Rb）软件。建议采用MATLAB 2014Rb及以上版本打开。 2.模型介绍: 永磁同步电机参数辨识仿真，基于递推最小二乘法RLS的永磁同步电机参数辨识，仿真程序加解析文档及参考文献。
自动驾驶算法仿真测试：感知-决策-控制模块的功能优化与实车开发提速
08-14
自动驾驶算法在仿真环境中的测试情况，重点探讨了感知、决策和控制三个关键模块的功能验证及其对实际车辆开发的影响。文中列举了多个具体测试场景，如大曲率弯道行驶、障碍物绕行、拥挤路段通行、交通灯减速停车以及施工路段绕行等，展示了不同条件下算法的表现，并提供了部分代码片段来解释特定功能的工作机制。此外，文章还提到了一些特殊情况下（如紧急制动）的数据表现，强调了仿真测试对于提高算法稳定性和安全性的重要意义。 适用人群：从事自动驾驶技术研发的专业人士，尤其是关注算法优化和实车应用的技术人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解自动驾驶系统内部运作机制的研究者和技术开发者；旨在帮助相关人员更好地理解和改进自动驾驶算法，从而加快产品化进程并确保更高的安全标准。 其他说明：文中提到的某些参数设置和代码实现细节可以作为参考，但需要注意实际部署时还需考虑更多因素。同时，尽管仿真环境中能够模拟多种复杂路况，最终仍需结合实地测试进行综合评估。
（236页PPT）埃森哲企业数字化转型端到端顶层规划方案.pptx
08-14
（236页PPT）埃森哲企业数字化转型端到端顶层规划方案.pptx
基于遗传算法的微电网储能配置：多目标优化模型实现综合成本最低与供电可靠性最高
最新发布
08-14
内容概要：本文介绍了基于遗传算法的微电网储能配置方法，旨在通过构建多目标优化模型实现综合成本最低和供电可靠性最高。该模型不仅考虑了初始投资成本，还包括不同时期的储能成本和网损率，以全面反映微电网运营的长期经济性。此外，模型还考虑了DG电源约束、储能充放电约束和负荷平衡约束，确保系统的稳定运行。通过修改后的IEEE测试系统进行算例分析，验证了模型的有效性，得出了储能的最优配比和接入点。 适合人群：对微电网储能配置感兴趣的科研人员、工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要优化微电网储能配置的项目，帮助降低综合成本并提高供电可靠性。 其他说明：文章以普通博文形式撰写，穿插了代码片段和实例分析结果，便于读者理解和参考。
swipeListView.rar
08-14
swipeListView.rar
win11没有GPU，要跑代码怎么办
02-28
### 使用 CPU 和虚拟化云服务作为 GPU 加速的替代方案 在 Windows 11 系统中，如果缺少专用图形处理单元 (GPU)，可以考虑利用中央处理器 (CPU) 的计算能力和云计算资源来实现类似的加速效果。 #### 利用 CPU 进行代码优化 现代多核 CPU 可以承担部分原本由 GPU 执行的任务。通过编写高效的并行算法以及充分利用 SIMD 指令集扩展（如 SSE, AVX），可以在一定程度上弥补缺乏独立显卡带来的性能损失[^1]。例如： ```csharp using System; using System.Numerics; class Program { static void Main() { Vector<float> vectorA = new Vector<float>(new float[] { /* 初始化数据 */ }); Vector<float> vectorB = new Vector<float>(new float[] { /* 初始化数据 */ }); // 并行操作两个向量 var resultVector = Vector.Add(vectorA, vectorB); Console.WriteLine($"Resultant Vector: {string.Join(", ", resultVector.ToArray())}"); } } ``` 这段代码展示了如何使用 `System.Numerics.Vector` 类型来进行矢量化运算，这有助于提高基于 CPU 的浮点数密集型任务效率。 #### 借助云端 GPU 实力 当本地硬件无法满足特定应用的需求时，转向外部托管的服务是一个明智的选择。许多公共云提供商都提供了按需使用的 GPU 实例选项，比如 Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure 或 Google Cloud Platform (GCP)[^2]。这些平台上通常会有预配置好的开发环境供用户快速启动项目，并且可以根据实际用量灵活调整资源配置。 另外，还有一些专门针对机器学习和高性能计算设计的产品和服务可供选择，它们往往内置了对 TensorFlow、PyTorch 等流行框架的支持，使得迁移现有工作流变得更加容易。 #### AMD 处理器的安全优势 值得注意的是，在某些情况下，选用具备更高安全性的硬件平台也可能间接改善整体体验。根据 AMD 官方声明，其产品线中的大部分型号几乎不存在 Meltdown 漏洞风险，并且已经采取措施减轻 Spectre 攻击的影响[^3]。这意味着对于那些高度依赖敏感数据的应用场景来说，AMD 的解决方案或许会成为更优之选。
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