关于CPU GPU异构计算模式程序开发中编程方法研究.pdf下载

weixin_39820780 2021-09-25 11:43:28
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博主因觉得pytorch不灵活而学习CUDA编程。介绍了GPU与CPU区别、异构计算，指出CUDA编程仅支持Nvidia GPU，不同系列针对不同场景。还提到计算能力、GPU架构，介绍了CUDA两层API及版本，以及GPU的TCC和WDDM模式，并提出多个疑问。
速读顶会论文：Gaia——让Serverless AI在三维计算空间中自动选择CPU/GPU
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MinerU性能瓶颈在哪？CPU/GPU混合模式部署优化案例
本文分析MinerU在复杂PDF解析中的性能瓶颈，指出全GPU部署导致显存压力大、资源不均等问题。通过构建CPU/GPU混合执行引擎，实现模块级设备分配、异步流水线调度与内存优化，实验显示处理速度提升68%，峰值显存下降60%，显著增强低显存设备适用性。
cuda pdf gpu编程_CUDA编程2-编程模型（上）
本文详细介绍了CUDA编程模型，包括编程结构、内存管理、线程管理和核函数。CUDA通过层次结构组织线程和内存访问，利用内核在GPU上执行计算。文章以向量相加为例，阐述了如何编写和计时核函数，同时提供了CPU计时器和nvprof工具的使用方法来评估性能。
FPGA异构计算：基于OpenCL的开发方法
本书聚焦FPGA异构计算，深入探讨CPU+FPGA异构计算系统架构与开发方法，着重介绍基于OpenCL的FPGA开发流程。书中解析系统组成、开发技巧及优化策略，并结合案例分析，为高性能计算研发者、工程师和学生提供从理论到实践的全面指导。
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