作者: 云管家chinaygj
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2年前
图形处理器（英语：Graphics Processing Unit，缩写：GPU），又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上图像运算工作的微处理器。 用途是将计算机系统所需要的显示信息
作者: 华章计算机
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5年前
本节书摘来自华章社区《CUDA C编程权威指南》一书中的第1章，第1.2节异构计算，作者[美] 马克斯·格罗斯曼（Max Grossman） ，更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看 1.2 异构计算 最初，计算机只包含用来运行编程任务的中央处理
作者: 华章计算机
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5年前
本节书摘来自华章出版社《OpenACC并行编程实战》一 书中的第1章，第1.2节，作者何沧平，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 第2章 OpenACC概览 2007年出现的CUDA C/C++语言引爆了GPU通用计算热潮，但编程比较麻烦
作者: night李
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4年前
在支持CUDA的设备上运行什么？ 确定应用程序的哪些部分在设备上运行时应考虑以下问题： 该设备非常适合可同时并行运行在多个数据元素上的计算。 这通常涉及大数据集（例如矩阵）的算术，其中可以同时在数千甚至数百万个元素上执行相同的操作。 这是CUDA良好性能的要
作者: 宝惜
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5年前
小编的同事带着阿里云的GPU服务器去北京参加GTC大会，在展会现场，有人感慨“站在你身边的每个人都有可能改变世界”，新时代新体验来的节奏比想象中要快。 GPU技术大会（GTC）是全球人工智能领域最具影响力的盛会之一，全球一系列的 GTC 活动将展出当今人工智
作者: 撷峰
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4年前
目录 云上深度学习实践（一）-GPU云服务器TensorFlow单机多卡训练性能实践 云上深度学习实践（二）-云上MXNet实践 1 MXNet 简介 1.1 MXNet特点 MXNet是一个全功能，灵活可编程和高扩展性的深度学习框架。所谓深度学习，顾名思义，
作者: 【方向】
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5年前
更多深度文章，请关注：https://yq.aliyun.com/cloud 我最喜欢的事情之一是与人们谈论GPU计算和Python。 Python的生产力和互动性与GPU的高性能结合是科学和工程中许多问题的杀手。 有几种使用GPU加速Python的方法，但我
作者: 知与谁同
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5年前
这个文档和附带的脚本详细介绍了如何构建针对各种系统和网络拓扑的高性能可拓展模型。这个技术在本文档中用了一些低级的 Tensorflow Python 基元。在未来，这些技术将被并入高级 API。 输入管道 性能指南阐述了如何诊断输入管道可能存在的问题及其最佳
