在高性能计算（HPC）和人工智能（AI）技术迅猛发展的当下，GPU算力平台扮演着关键角色，它们为这些前沿技术提供了坚实的基础，并正在成为推动各行业数字化转型的主要力量。骋风算力将引导您深入探索GPU算力平台，包括它的基础概念、操作机制、显著优势以及在多个行业中的应用实例。一、什么

如果你觉得这篇文章对你有帮助，请不要吝惜你的“关注”、“点赞”、“评价”、“收藏”，你的支持永远是我前进的动力~~~个人收藏的技术大会分享PDF文档，欢迎点击下载查看！！！本文将探讨并行计算中的两个重要定律——Amdahl定律和Gustafson定律。通过分析这两个定律的原理、区别及实

现场可编程逻辑门阵列（FPGA）是一种能够根据需求现场编程的集成电路，能提供灵活的硬件解决方案。FPGA可应用的领域有信号处理、通信系统、工业自动化、医疗设备、军事与航空、金融计算、图像处理和视频分析等。其中，在信号处理方面，FPGA可以执行复杂的并行计算，用于滤波和数据分析。以下

转发请附原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/2Dox8nG2hKFQUfGoTvkNCQ一‍引言近年来，以ChatGPT、Sora为代表的通用生成式大模型的研究取得了显著进展。生成式大模型的参数规模已实现了从千万级别到万亿级别的飞跃，并朝着十万亿级别前进。由于大模型的参数规模巨大，单块GPU无法装

今天咱们要来聊聊在科技领域中闪闪发光的GPU和GPU服务器。这可真是一对厉害的“科技搭档”，正以其卓越的性能成为众多行业发展的强大动力源。先来说说GPU吧。它呀，一开始是为了满足图形处理的高要求而诞生的。但随着科技不断进步，人们惊喜地发现它那强大的并行计算能力简

解锁Python编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界在现代计算中，随着多核处理器的普及，如何充分利用硬件资源以提升程序性能成为关键问题之一。C++标准库提供了丰富的多线程支持，其中std::thread是用于实现并发计算的核心工具之一。通过合理的多线程设计，程序可以实现

线程窃取，也称为工作窃取（Work-Stealing），是一种多线程和并行计算中的负载平衡策略。这种策略允许那些已经完成了自己任务的线程去“窃取”其他线程尚未完成的任务，从而尽可能均衡地利用所有可用的计算资源。以下是关于线程窃取（工作窃取）的详细解释：一、定义与原理定义：线程窃取是指当

一：概述        到目前为止，我们集中于学习并行编程的实用知识，包括CUDA编程接口特性、GPU架构、性能优化技术、并行模式和应用案例研究。在本章中，我们将讨论更为抽象的概念。我们将并行编程概括为一种思维过程，即设计或选择并行算法，并将一个实际问题分解基本的工作单元，这

当拥有多块GPU时，可以利用分布式计算（DistributedComputation）与并行计算（ParallelComputation）的方式加速网络的训练过程。在这里，分布式是指有多个GPU在多台服务器上，并行指一台服务器上的多个GPU。在工作环境中，使用这两种方式加速模型训练是非常重要的技能。本文将介绍PyTorch中

在Python中，实现并行处理的方法有几种，但由于Python的全局解释器锁（GIL,GlobalInterpreterLock）的存在，传统意义上的多线程（使用threading模块）并不总能有效利用多核CPU来实现真正的并行计算。GIL确保任何时候只有一个线程在执行Python字节码。不过，仍然有几种方法可以绕过这个限制，

Joblib是用于高效并行计算的Python开源库，其提供了简单易用的内存映射和并行计算的工具，以将任务分发到多个工作进程中。Joblib库特别适合用于需要进行重复计算或大规模数据处理的任务。Joblib库的官方仓库见：joblib，官方文档见：joblib-doc。Jolib库安装代码如下：pipinstalljoblib

在现代计算中，“并发”和“并行”是两个经常出现的术语，尽管它们听起来相似，但实际上有着不同的含义和应用场景。并发是一种编程和计算的设计理念，允许多个任务在同一时间段内进行。这并不意味着这些任务在同一时刻同时执行，是指它们在时间上交替进行，使多个任务看起来像是在同时进

XGBoost是一个非常强大的Boosting算法工具包，‌以其优秀的性能（‌效果与速度）‌在数据科学比赛中长期占据领先地位，‌并且在许多大厂的机器学习方案中也是首选模型。‌ XGBoost在并行计算效率、‌缺失值处理、‌控制过拟合、‌预测泛化能力等方面表现出色。‌它的主要特点和优势包括：

本文分享自华为云社区《【GaussTech技术专栏】数据库中并行计算技术应用探秘》，作者：GaussDB数据库。并行计算是提高系统性能的重要手段之一。该技术是通过利用多台服务器、多个处理器、处理器中的多核以及SIMD指令集等技术，实现任务的并行化处理，从而加快任务处理的速度。同时，在多个

目录一、实验目的二、实验说明三、实验过程3.1创建PageRank源码3.2makefile的创建和编译3.3主机配置文件建立与运行监测四、实验结果与分析4.1采用默认的节点数量及迭代次数进行测试4.2分析并行化下节点数量与耗时的变化规律4.3分析迭代次数与耗时的变化规律

目录一、实验目的二、实验说明三、实验过程3.1创建矩阵乘法源码3.1.1实验说明3.1.2实验步骤3.2创建卷积和池化操作源码3.2.1实验说明3.2.2实验步骤3.3创建Makefile文件并完成编译3.4建立主机配置文件与运行监测四、实验结果与分析4.1矩阵乘法实验4.1.1

在Python中使用GPU进行计算通常涉及到一些特定的库，如NumPy、SciPy的GPU加速版本（如CuPy、PyCUDA等）或深度学习库（如TensorFlow、PyTorch等）。这些库能够利用GPU进行并行计算，从而加速数据处理和模型训练等任务。以下是一个使用TensorFlow和PyTorch在Python中利用GPU进行计算的详细

#include<stdio.h>#include<mpi.h>#include<malloc.h>#include<math.h>#include<string.h>booljud(inta){ intk=0; if(a<=1) returnfalse; for(inti=2;i<pow(a,0.5)+1;i++){ k=a%i; if(k==

一、Java线程概述线程基础概念： 线程是操作系统调度的最小单元，它是进程的一部分，每个线程都有自己的程序计数器、栈和局部变量。线程之间共享进程的堆和方法区。 Java线程创建和启动： 在Java中主要有两种方式创建线程： 继承Thread类：创建一个新class，继

#include<iostream>#include<vector>#include<chrono>#include<algorithm>#include<cstdint>#include<cstdlib>#include<omp.h>//StructuretoholddatastructData{intid;intage;floatweig

在数字艺术创作和工程设计这两个领域中，将三维模型转换成逼真的二维图像的过程被称为模型渲染，这是一种对计算资源要求极高的技术活动。在渲染三维模型时，CPU和GPU各自承担着不同的任务。现在，让我们来了解在模型渲染的过程中，主要是消耗CPU资源还是GPU资源。一、模型渲染对CPU和GPU

在Spring中，CompletableFuture通常用于异步编程，可以方便地处理异步任务的执行和结果处理，CompletableFuture是Java8引入的一个类，用于支持异步编程和并发操作。它基于Future和CompletionStage接口，提供了丰富的方法来处理异步任务的执行和结果处理。下面是CompletableFuture

MXnet参考通过MXNet/Gluon来动手学习深度学习在线githubpdf代码深度学习库MXNet由dmlc/cxxnet,dmlc/minerva和Purine2的作者发起，融合了Minerva的动态执行，cxxnet的静态优化和Purine2的符号计算等思想，直接支持基于Python的parameterserver接口，使

 Laxcus分布式操作系统不是传统操作系统的延续，而是另一类操作系统。它在传统操作系统的路径之外，开辟了一条新的操作系统赛道。随着人工智能技术成熟和产业化发展，全球计算机网络，正在从第一代的互联网、第二代的移动互联网，快速切换到第三代的算力互联网。算力互联网融合了互联网

在计算机科学领域中，GPU（GraphicsProcessingUnit，图形处理器）已经不再局限于仅仅处理图形相关的任务。从最初的专注于渲染图像和处理图形效果，到如今在人工智能、科学计算和加速深度学习等领域中扮演着关键角色，GPU已经成为现代计算的重要组成部分。本文将深入探讨GPU的技术原理、发展