如果机器学习任务无法使用并行处理,那么经济价值就无法得到体现,但是并行可能是一件比较麻烦的事。传统上(不管这里的传统到底是什么意思),机器学习是在一个单处理器环境中执行的,其中算法...
基本想法在介绍编码相关内容之前,一个更重要的话题是什么类型的问题适合用GPU进行解决。GPU于CPU相比,有着惊人的核数、运算单元及内存带宽。对于给定问题,如果有办法把它分解为多个...
Cuda为程序员使用GPU进行异构计算提供了抽象良好的编程模型。但正如同编写CPU程序时需注意局部性、缓存等硬件特性以获得更好地性能,为了更好地挖掘GPU的性能,我们在GPU程序中...
安装准备前提机器上面有支持CUDA的Nvidia GPU,查看支持CUDA的GPU列表: https://developer.nvidia.com/cuda-gpus ls...
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这个版本主要对Cuda项目的构建做了很多的改进,并且新增了对lex/yacc编译支持,同时也对target新增了on_link,before_link和after_link等链接阶...
c lua python linux 逆向工程...
xmake是一个基于Lua的轻量级现代化c/c++的项目构建工具,主要特点是:语法简单易上手,提供更加可读的项目维护,实现跨平台行为一致的构建体验。本文我们会详细介绍下如何通过xm...
作者: @马骏 | 旷视 MegEngine 架构师前言单精度矩阵乘法(SGEMM)几乎是每一位学习 CUDA 的同学绕不开的案例,这个经典的计算密集型案例可以很好地展示 GPU ...
适合工业级研发的开源深度学习框架-旷视天元Me...
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