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CPU加速工具。。。。。。。。。。。。。。下载
weixin_39821620
2019-06-13 01:00:16
这是我在玩NDS模拟器时找到的工具,电脑配置低的,玩NDS模拟器时 效果挺明显,我觉得还不错哦!!
相关下载链接:
//download.csdn.net/download/hylkl94/2553470?utm_source=bbsseo
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CPU加速工具。。。。。。。。。。。。。。下载
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性能测试Linux系统资源监控
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【nmon】的使用和监控数据分析
通过性能监控
工具
nmon的学习,清楚的了解Linux服务器资源
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的整体占用情况】
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001的每个时间点占用情况】DISK_SUMM【磁盘的吞吐量和IOPS】DISKBSIZE【磁盘块信息】DISKBUSY【磁盘的繁忙情况】DISKREAD【磁盘的读取操作速率】DISKXFER【磁盘的I/0传输速率】JFSFILE【JFS文件空间使用百分比】MEM【内存】VM【虚拟内存】NET【网络数据传输速率】NETPACKET【网络数据包】PROC【进程】TOP【PID进程相关的
CPU
/内存等】 课程提供的
下载
资料:包含通过nmon收集的Linux服务器资源信息ecs-lc_220715_1019.nmon文件,大家在没有Linux服务器的情况下,可以通过对这个文件进行nmon数据解析和数据分析的学习。
cpu
和gpu常见
加速
方法
特别是 OpenCL 为应用程序提供了对 GPU 的访问,在计算机视觉中,许多算法可以在 GPU 上比在
CPU
上更有效地运行:例如 图像处理、矩阵运算、计算摄影、物体检测等。当选择忽略这些#pragma,或者编译器不支持OpenMP时,程序又可退化为通常的程序(一般为串行),代码仍然可以正常运作,只是不能利用多线程来
加速
程序执行。程序员通过在源代码中加入专用的#pragma来指明自己的意图,由此编译器可以自动将程序进行并行化,并在必要之处加入同步互斥以及通信。3)灵活地适合不同的多核平台。
使用CUDA
加速
CPU
程序的步骤
使用CUDA
加速
CPU
程序的步骤:1.通过性能分析
工具
(如vs)找到
CPU
程序最耗时的多个地方,并确定耗时程序的入口函数2.将
CPU
函数进行清理 1.将循环部分的代码找出来。 2.将函数内所用到的数据从C++类结构变成C的结构体。 3.标准化输入输出,保证其为C结构,并与原程序的数据进行无缝对接。 4.将循环内部的函数也做相同处理,最终得到C版本的且输入输出与原程序对接的
CPU
程序...
Tensorflow在
CPU
上的
加速
Intel_MKL
工具
TensorFlow *是深度学习领域中广泛使用的机器学习框架,要求有效利用计算资源。为了充分利用英特尔®架构并提取最大性能,已使用面向深度神经网络的英特尔®数学内核库(英特尔®MKL-DNN)原语对TensorFlow框架进行了优化,这是针对深度学习应用程序的流行性能库。有关优化和性能数据的更多信息,请参见此博客文章TensorFlow *现代英特尔®架构上的优化。 Anaconda *现在使AI社区可以方便地在TensorFlow中实现高性能计算。从TensorFlow v1.9开始,Anaconda
Intel
CPU
指令集以及运算
加速
前沿 人工智能运算分析依赖
CPU
和显卡的运算能力 。查询
CPU
支持的指令集,当前
加速
会用到AVX2指令集,如何查询是否支持
工具
下载
https://www.
cpu
id.com/softwares/
cpu
-z.html AMD Ryzen Threadripper 3000 preliminary support Intel Ice-Lake preliminary support NVIDIA RTX 2070 and 2080 Super
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