GPU高性能计算与图像处理

最新推荐文章于 2024-05-06 16:09:30 发布
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#GPU #识别 #安防 #图像处理

本文介绍了GPU高性能计算的发展，特别是CUDA技术如何简化GPU编程，使得GPU能广泛应用于科学计算、图像处理等多个领域。CUDA编程在石油勘测、流体动力学模拟、图像处理等场景中实现显著性能提升。同时，GPU在图像增强、目标搜索、智能监控等领域的实时计算能力也得到了强调，指出PC配合中端GeForce GPU可以提供成本效益高的高性能计算解决方案。

1                什么是GPU高性能计算

      近年来，以NVIDIA Tesla为代表的异构芯片（协处理器）逐渐被引入到通用计算领域中。最初的图形处理(Graphic Processing Unit, GPU)就是用来处理大规模的并行计算，并且GPU的并行处理能力在不断的上升。GPU将更多的晶体管用于执行单元，而非像CPU那样用作复杂的数据cache和指令控制。由于GPU具有超强的浮点计算能力，除了在传统领域（图形显示，多用于游戏）的应用以外，GPU越来越多地应用在科学计算领域上，并且逐渐进入高性能计算的主流。

       CUDA(Compute Unified Device Architecture，统一计算设备架构)是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使

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随着人工智能技术的飞速发展，深度学习模型的规模和复杂度不断提升，对计算能力的需求也越来越高。传统的CPU架构已经难以满足深度学习模型训练的需求，因此，GPU加速和分布式训练成为了高性能计算领域的研究热点。未来GPU硬件将会拥有更高的计算密度、更高的内存带宽和更低的功耗。未来分布式训练技术将会更加高效、更加灵活，并支持更复杂的模型和更大的数据集。云计算平台将会提供更强大的GPU计算资源和更便捷的分布式训练服务。
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FLOPS（floating-point operations per second）表示“每秒所执行的浮点运算次数它常被用来估算电脑的执行效能，尤其是在使用到大量浮点运算的科学计算领域中。正因为FLOPS字尾的那个S，代表秒，而不是复数，所以不能省略掉。
【pytorch】深度学习所需算力估算：flops及模型参数量
种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在
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因为8GB显卡的实际可用显存约为7500MB左右，可以满足模型在最大推理batchsize下的显存需求，同时还有一定的余量，可以保证模型能够正常运行。在部署时，需要考虑芯片的显存，是因为显存的大小限制了模型的最大批次大小。如果模型的批次大小超过了显存的大小，那么就无法将整个批次的数据同时加载到显存中，需要分批处理，这会增加模型推理的时间。这是因为模型的参数需要存储在显存中，而在计算过程中，也会涉及到一些中间结果的存储和计算，所以需要足够的显存来支持模型的运行。一般来说，批量大小越大，需要的计算能力就越大。
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10-09
《GPU高性能计算之CUDA》书中实例源代码，经调试正常。GPU高性能计算系列丛书的第一本《GPU高性能计算之CUDA》已经出版，由张舒，褚艳利，赵开勇，张钰勃所编写。GPU高性能运算之CUDA---源代码
实例解析防抖动（Debouncing）和节流阀（Throttling）（前端，app）
java、c++、机器学习方向King
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防抖（Debounce）和节流（throttle）都是用来控制某个函数在一定时间内执行多少次的技巧，两者相似而又不同。 当我们给 DOM 绑定事件的时候，加了防抖和节流的函数变得特别有用。为什么呢？因为我们在事件和函数执行之间加了一个控制层。记住，我们是无法控制 DOM 事件触发频率的。 看下滚动事件的例子： 当使用触控板，滚动滚轮，或者拖拽滚动条的时候，一秒可以轻松触发
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在图像处理和计算机视觉中，高性能计算可以帮助我们更快地处理大量数据，提供实时或接近实时的图像处理能力。 图像变换和图像缩放是图像处理中的基本操作，它们用于改变图像的尺寸和形状。随机裁剪是数据增强的一种...
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适合人群：具备CUDA或GPU并行计算基础，从事高性能计算、图像处理、深度学习底层开发的相关研究人员和技术工程师；适合有一定实践经验、希望深入优化程序性能的1-5年经验开发者。; 使用场景及目标：①理解常量内存...
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05-31
因此，CUDA在高性能计算领域得到了广泛应用。 Docker是一个开源的应用容器引擎，它允许开发者将应用及其依赖打包到一个可移植的容器中，容器可以在任何支持Docker的机器上运行，从而实现应用的快速部署和运行。在...
GPU和CPU耗时统计方法
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gpu工作负载是选显卡还是计算
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另一方面，如果您是在进行科学计算或者深度学习等需要大量数学运算的任务，那么您可能需要选择一款更专注于计算能力的GPU，这类GPU通常被称为“计算卡”。计算卡通常拥有更多的CUDA核心或者类似的计算单元，可以在数学运算上提供更高的性能。如果您是在进行图形密集型任务，如3D渲染、视频编辑、游戏开发等，那么您需要选择一款具有高性能图形处理能力的显卡。简而言之，如果您需要的是图形处理能力，选择显卡；当然，市面上也有同时具备高性能图形处理能力和计算能力的GPU，但这些通常也伴随着更高的价格。
GPU 与 CPU?什么是 GPU 计算?|NVIDIA
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GPU 是一种专门为图形渲染和处理而设计的处理器。与 CPU（Central Processing Unit，中央处理器）相比，GPU 在处理大规模并行计算任务时具有明显优势。这是因为 GPU 包含数百甚至数千个小型计算单元，每个计算单元能够同时处理多个任务，从而加速数据处理速度。通过本文的介绍，相信你对 GPU 有了更全面的了解。GPU 不仅是图形渲染的重要工具，还在科学计算、深度学习和数据分析等领域发挥着重要作用。合理利用 GPU 的并行计算能力和性能优化技巧，可以大大提高计算任务的效率。
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GPU通用计算（GPGPU）——将图形处理器用于高性能计算领域
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GPGPU、GPU、CUDA GPGPU是一种编程模式，采用图形编程语言，使用GPU进行一些图形计算。 GPU是显卡。 CUDA，是一个利用NVIDIA GPU计算能力的平台，是一种并行计算架构。 GPU并行化处理 与CPU相比，GPU具有以下优势：强大的并行处理能力和高效率的数据传输能力。其中，并行性主要体现了指令级、数据级和任务级三个层次。高效率的数据传输主要体现在两个方面： G...
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1.背景介绍 GPU并行计算是一种高效的计算和图像处理技术，它利用了GPU(图形处理单元)的并行处理能力，以提高计算速度和处理能力。GPU并行计算在图像处理、机器学习、深度学习等领域具有广泛的应用。本文将从背景介绍、核心概念、算法原理、代码实例、未来发展趋势等多个方面进行全面的讲解。 1.1 GPU的发展历程 GPU的发展历程可以分为以下几个阶段： 早期的GPU(1999年代)：早期的G...
GPU 计算能力（Compute Capability）那些事儿 以及 编译caffe/pytorch/tensorflow时怎样设置计算能力？
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适合gpu入门同学，大牛出门左拐 一、常见gpu卡计算能力查询 https://developer.nvidia.com/cuda-gpus#compute 部分gpu计算能力： 二、计算能力是什么东东 计算能力（Compute Capability）并不是指gpu的计算性能 nvidia发明计算能力这个概念是为了标识设备的核心架构、gpu硬件支持的功能和指令，因此计算能力也被称为“SM version"。 计算能力包括主要修订号X和次要修订号Y来表示。 具有相同主版本号的设备具有相同的核心架构，例如：
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