一、GPU与CPUCPU是处理基本算数运算的单元：它处理的数据是数：整型、浮点型、bool等等；GPU是处理图形运算的单元：它处理的数据是图形的数据矩阵； GPU的输入是一个和多个图形，输出是对一个和多个图形的处理结果：图形合成、色值反转等等；本质上是矩阵运算和内置的图片解码算法。 编码图片、位图、...

博主因为工作其中的须要，開始学习GPU上面的编程，主要涉及到的是基于GPU的深度学习方面的知识。鉴于之前没有接触过GPU编程。因此在这里特地学习一下GPU上面的编程。有志同道合的小伙伴，欢迎一起交流和学习。我的邮箱:caijinping220@gmail.com。使用的是自己的老古董笔记本上面的Geforce103m显...

 转载自CSDN：Never-Giveup目前市面上介绍GPU编程的博文很多，其中很多都是照章宣科，让人只能感受到冷冷的技术，而缺乏知识的温度。所以我希望能写出一篇可以体现技术脉络感的文章，让读者可以比较容易理解该技术，并可以感悟到cuda编程设计及优化的原理。谈到计算，我们一般都会先想到CPU。CPU的全称...

　　个人认为CPU和GPU各有自己的适应领域。CPU(CentralProcessingUnit)计算核心较少，通常是双核、四核、八核，但是拥有大量的共享缓存、预测、乱序执行等优化，可以做逻辑非常复杂的计算任务。这一点就当前的GPU来说，仍然难以做到。会牺牲大量的性能、造成大量的能耗开销，而且增加了程序员开发GPU程序...

转：https://blog.csdn.net/xiaolang85/article/details/51500340有网友在网上提问：“为什么现在更多需要用的是GPU而不是CPU，比如挖矿甚至破解密码？”以下是比较准确靠谱的回答：　　1、现在更多被需要的依然是CPU，只是GPU在大规模并发计算...

【编者按】：本文作者为爱搞机特约作者、技术达人“炮神”@ioncannon。在上一篇移动GPU解读中，对移动GPU的架构、相关參数进行了介绍，本部分介绍的则是移动GPU的Shader、GPU兼容性、“多核”的真相以及跑分问题。 说说被忽略的Shader接下来我们回到Shader。Shader是GPU里负责计算...

GOOGLE开发自己的加速机器学习的芯片已经不是什么秘密了，最先发布出来的是TPU（TensorProcessingUnits），在2016年5月I/O开发大会上发布的。可是没有发布相关的细节情况。仅仅是说TensorFlow框架在上面执行机器学习算法能够优化执行。今天。GOOGLE第一次把这些项目的细节和评判标准发布...

watch-n10nvidia-smi　　 TensorFlow指定GPUCUDA_DEVICE_ORDER="PCI_BUS_ID"CUDA_VISIBLE_DEVICES="0"　Theano指定GPUTHEANO_FLAGS='floatX=float32,device=gpu1'　　...

导读： CPU和GPU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。    “为什么现在更多需...

PyCUDA可以通过Python访问NVIDIA的CUDA并行计算API。具体介绍和安装可以参考 PyCUDA官网文档和 pycudaPyPI。本文涵盖的内容有：通过PyCUDA查询GPU信息。NumPyarray和gpuarray之间的相互转换。使用gpuarray进行基本的运算。使用Elemen...

GPU的硬件结构，也不是具体的硬件结构，就是与CUDA相关的几个概念：thread，block，grid，warp，sp，sm。sp:最基本的处理单元，streamingprocessor 最后具体的指令和任务都是在sp上处理的。GPU进行并行计算，也就是很多个sp同时做处理sm:多个sp加上其他的一些资源组...

CUDA基本使用方法在介绍OpenCV中GPU模块使用之前，先回顾下CUDA的一般使用方法，其基本步骤如下：1.主机代码执行；2.传输数据到GPU；3.确定grid，block大小；4.调用内核函数，GPU运行程序；5.传输结果到CPU；6.继续主机代码执行。下图是两个向量相加的简单示例程序和处理流图。注意的问题：cu...

问题描述：项目中，需要对高清监控视频分析处理，经测试，其解码过程所占CPU资源较多，导致整个系统处理效率不高，解码成为系统的瓶颈。解决思路：利用GPU解码高清视频，降低解码所占用CPU资源，加速解码过程。一、OpenCV中的硬解码OpenCV2.4.6中，已实现利用GPU进行读取视频，由cv::gpu::VideoRe...

一、OpenCV中的硬编码OpenCV2.4.6中，已实现利用GPU进行写视频，编码过程由cv::gpu::VideoWriter_GPU完成，其示例程序如下。1intmain(intargc,constchar*argv[])2{3if(argc!=2)4{5std::cerr<<"Usage:video...

前面介绍利用NVIDIA公司提供的CUVID库进行视频硬解码，下面将介绍利用DXVA进行硬解码。一、DXVA介绍 DXVA是微软公司专门定制的视频加速规范，是一种接口规范。DXVA规范制定硬件加速解码可分四级：VLD，控制BitStream；IDCT，反余弦变换；Mocomp，运动补偿，PixelPredic...