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分流多了为什么时间变长?
ycth8
2014-03-18 03:18:28
求教高手,用了两个stream的时候程序时间有所减少,但分了四个流或是八个流,时间一下长了100多倍,这是什么原因?
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分流多了为什么时间变长?
求教高手,用了两个stream的时候程序时间有所减少,但分了四个流或是八个流,时间一下长了100多倍,这是什么原因?
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_梦魇花葬
2014-07-15
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并不是流分的越多,速度就会越快的! 你要合理的去分流,适合自己的硬件设备的分流才是最好的,才能发挥硬件的优势!LZ要看好!
w_shesheng
2014-06-23
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很高声,学习学习。
新生水军Vs糖
2014-06-23
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学习学习 各位的经验
qq_16797221
2014-06-23
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dhgsdfhgG
2014-06-21
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有點瘋的人
2014-06-21
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上网百度,答案多得是
qq_16722185
2014-06-20
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这个还真有点儿关系啊
sinat_16718093
2014-06-20
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wxy_125
2014-06-20
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学习学习 ,CUDA
lsclove14
2014-06-18
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20014 6 18
ainaohu
2014-06-18
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2014-06-18 20:29:36
mumuximumuxi
2014-06-18
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0.0haibucuo a
qq_15386193
2014-06-18
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学习学习 各位的经验
qq_16652613
2014-06-18
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但是如果你的数据并不能满足这样的要求,那就另当别论了,这其中需要考虑内核的创建以及其他初始化,以及内存到显存间的双向数据传输等等,在众多的因素中,数据传输的速度是远远低于gpu的处理速度的,说到这里,你应该就知道了。
yuanwcj
2014-04-10
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GPU处理数据最显著的特点是处理密集型数据和并行数据计算,因此CUDA非常适合需要大规模并行计算以及对运算实时性要求很高的领域。 但是如果你的数据并不能满足这样的要求,那就另当别论了,这其中需要考虑内核的创建以及其他初始化,以及内存到显存间的双向数据传输等等,在众多的因素中,数据传输的速度是远远低于gpu的处理速度的,说到这里,你应该就知道了。 如果是低数据传输,但是需要使用高密度运算的话,多线程运算速度肯定是远远好于单线程的
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