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搜索资源列表

  1. GPU加速的实时虚拟鱼系统

  2. GPU加速的实时虚拟鱼系统，论文形式的虚拟鱼系统开发方法简介

  3. 所属分类：游戏开发

    • 发布日期：2012-07-21
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：orathas

  1. Picking+a+GPU+for+Deep+Learning+–+Sla

  2. 实现英伟达GPU加速。这里包含了显卡的说明，显卡加速的实现方法。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-04-13
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：liangzhijie1

  1. 基于GPU加速的纳米润滑薄膜分子动力学模拟

  2. 基于GPU加速的纳米润滑薄膜分子动力学模拟，胡海豹，刘人玺，对比研究了微流动分子动力学模拟的GPU加速方法，并基于GPU加速技术模拟了纳米润滑薄膜的流动特性。数值模拟中，壁面使用分层壁面，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-10
    • 文件大小：635904
    • 提供者：weixin_38684892

  1. 采用GPU加速的双波段压缩成像信号恢复与融合方法研究

  2. 采用GPU加速的双波段压缩成像信号恢复与融合方法研究 ，李棚艳，柯钧，本论文针对可见光、红外双波段压缩成像信号的恢复与融合展开研究。在压缩成像中，信号重构需要进行大数据量的计算。传统的CPU对大

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-17
    • 文件大小：736256
    • 提供者：weixin_38722721

  1. 基于GPU加速FDTD算法的掠入射下一维大尺度粗糙面电磁散射研究

  2. 基于GPU加速FDTD算法的掠入射下一维大尺度粗糙面电磁散射研究，贾春刚，郭立新，本文基于硬件平台GPU(Graphic Processor Unit)加速时域有限差分方法(Finite Difference Time Domain Method，FDTD)，即GPU-based FDTD方法，研究了一维大尺度�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-29
    • 文件大小：573440
    • 提供者：weixin_38514732

  1. 基于粒子的数值模拟方法GPU加速的研究与应用

  2. 基于粒子的数值模拟方法GPU加速的研究与应用，林晨森，陈硕，基于粒子的数值模拟方法在微观介观以及复杂现象的模拟中具有传统连续方法不具有的优势，但其巨大的计算量对现有的计算硬件提出了

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-12-28
    • 文件大小：622592
    • 提供者：weixin_38650150

  1. 一种使用GPU加速地震叠前时间偏移的方法

  2. 应用GPU通用高性能编程技术实现一种加速地震叠前时间偏移的新方法。该技术是地震勘探处理的常规流程，其核心算法具有计算密集、数据独立性强、并行性高等特点。通过性能剖析获得其计算热点，通过CUDA技术对其进行并行化改造，并利用CUDA的流技术实现CPU到GPU的异步传输。通过集群环境下的性能测试，应用GPU并行化的PSTM程序可明显缩短运行时间。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-21
    • 文件大小：238592
    • 提供者：weixin_38740201

  1. 已安装tensorflow-gpu,但keras无法使用GPU加速的解决

  2. 问题 我们使用anoconda创建envs环境下的Tensorflow-gpu版的，但是当我们在Pycharm设置里的工程中安装Keras后，发现调用keras无法使用gpu进行加速，且使用的是cpu在运算，这就违背了我们安装Tensorflow-gpu版初衷了。 原因 因为我们同时安装了tensorflow和tensorflow-gpu（在…Anaconda3\envs\fyy_tf\Lib\site-packages中可以找到他们的文件夹），使用keras时会默认调用tensorflow，从

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：83968
    • 提供者：weixin_38551046

  1. 用于有限元分析的高效GPU加速格式

  2. 本文提出了一种新的图形处理单元（GPU）加速存储格式，以加快对电磁问题的有限元方法（FEM）分析的稀疏矩阵矢量积（SMVP）。用于减少执行时间和加快FEM方程迭代解决方案的设计，尤其是当行长度不均匀时.MCTO应用的FEM大约比CPU上传统FEM快10倍，并且比其他基于行的主要排序格式快数值结果表明，建议的GPU加速存储格式是一种出色的加速器。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：372736
    • 提供者：weixin_38569203

  1. hebel：Python中的GPU加速的深度学习库-源码

  2. 赫贝尔 Python中的GPU加速的深度学习库 Hebel是一个用于Python深度神经网络学习的库，它通过PyCUDA通过CUDA与GPU一起使用GPU加速。 它实现了最重要的神经网络模型类型，并提供了各种不同的激活函数和训练方法，例如动量，涅斯特罗夫动量，辍学和提前停止。 我不再积极发展Hebel。 如果您正在寻找Python的深度学习框架，我现在推荐 。 楷模 目前，Hebel实现了前馈神经网络，可以对一项或多项任务进行分类和回归。 其他模型，例如Autoencoder，卷积神经网络和R

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-28
    • 文件大小：135168
    • 提供者：weixin_42126399

  1. OpenDBA：GPU加速的动态时间扭曲（DTW）重心平均-源码

  2. OpenDBA的 GPU加速的动态时间扭曲（DTW）重心平均 tl; dr该代码使大型时序数据集的平均速度比现有的基于单线程CPU的方法至少快100倍，并且作为奖励可生成距离矩阵，从而有助于扭曲的时间序列聚类分析（例如，纳米Kong直接的白盒分析） RNA测序信号）。 编译中 需要CUDA Toolkit 7或更高版本： : 此代码仅在Linux上经过测试。 make 如果要在Compute Capability小于6.1（〜2016之前制造）的GPU上运行此代码，则需要通过以下方式从

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-27
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：weixin_42138376

  1. 基于GPU加速的几何纹理合成方法

  2. 本文提出了一种基于GPU加速的几何纹理合成方法，以解决几何纹理合成过程中的高计算量、高存储占用和高耗时等问题。首先，将样本几何纹理数据进行子块划分，以及根据子块在样本中的位置关系设计可重用样本顶点数据的数据结构，优化存储以降低内存的占用率；然后，通过采用GPU多线程并发技术设计并行加速算法，将串行的几何理纹理合成过程并行化，这使得能够快速地生成任意尺寸的新的几何纹理。实验结果表明，本文算法不仅存储占用更小，而且能够在保证合成质量的同时，极大地降低几何纹理合成耗时。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：742400
    • 提供者：weixin_38579899

  1. 深度神经网络移动终端GPU加速实践

  2. 本文来自于网络，介绍了如何选择并训练模型，处理数据，以及在终端移动设备上工程化落地深度神经网络并做GPU加速，。AI无疑是近几年的超级风口，“AllinAI“等押宝AI的口号层出不穷，AI的风头一时无两。实现AI有很多种途径方法，这其中深度学习神经网络被认为是最有可能实现AI的途径。作为工程人出身的我们，更是迫切需要主动去迎接AI时代的到来，带着智能图像识别的需求，我们尝试去工程化深度神经网络并最终落地，当中的一些实践经验通过本文记录下来。MobileNet是谷歌为移动终端设备专门设计的高效深度

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：675840
    • 提供者：weixin_38609401

  1. GPU加速的基于增量式聚类的视频拷贝检测方法

  2. 为有效地保护版权,提高大规模视频集的拷贝检测速度,提出一种完全实现在GPU上的基于增量式聚类的拷贝检测方法.对数据库中新增加的视频,首先调用GPU上的硬件解码单元对视频流解码,以实时的速度提取高维SIFT特征点;然后对特征点进行增量K-means聚类,以动态地反映数据库的变化,并根据聚类结果更新视觉关键词词典;再将每帧表示成归一化的词频向量;最后使用基于帧级别词频向量的时空顺序匹配法来判定查询视频是否为数据库中视频的拷贝.实验结果表明,该方法比原有的CPU实现方法整体提速最高达63倍.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：819200
    • 提供者：weixin_38711369

  1. 基于三维均值坐标和GPU加速的弹性体形变仿真

  2. 针对弹性体表面三角网格模型,提出了一种基于三维均值坐标的弹性体形变仿真方法。由于表面网格模型对物体内部特征表达能力的不足,不能反映弹性体的内部结构特征。因此将弹性体的表面网格模型转化为体素模型,利用三维均值坐标原理,将原表面网格模型中的各个顶点映射到对应体素的八个顶点,生成三维均值坐标。再采用三维质点弹簧模型对体素模型进行形变计算,最后将形变映射回三角网格模型。所述方法不仅能够保留模型的表面特性,还能反映模型内部在形变过程中的物理特性,使形变过程更加真实、可靠。为了满足形变仿真应用中的实时性需求

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38638004

  1. 基于GPU加速蒙特卡罗建模的时域荧光扩散层析方法

  2. 为解决含有低散射、高吸收和空腔区域组织内扩散方程光子输运模型的不适用性，发展了基于图形处理单元(GPU)加速的任意复杂组织体光子输运的蒙特卡罗建模方法。在此基础上，提出了基于蒙特卡罗正向模型的时域荧光扩散层析广义脉冲谱技术法。模拟结果表明，与扩散方程相比，基于蒙特卡罗模拟的时域荧光扩散层析对含有低吸收高散射、低吸收低散射、高吸收低散射、高吸收高散射和空腔异质体的复杂组织体中荧光目标体的位置和形状都进行了更准确的重建，从而验证了这种荧光图像重建方法的通用性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_38674223

  1. 外星人：ALiEn是GPU加速的人工生命仿真程序-源码

  2. ALiEn是一个基于CUDA中基于专用物理和渲染引擎的人工生命模拟程序。 每个模拟体都有一个由图形建模的内部结构，并且可以通过沿节点循环令牌来执行物理动作和信息处理。 该模拟器包括一个构建世界的工具，可让您根据自己的想法轻松构建宇宙。 主要特点 散热，碰撞，粘结，损坏，旋转力等的实际物理计算。 模拟数字生物和进化的可编程物质方法 内置图形编辑器，用于设计自己的机器 在GPU上进行仿真和渲染 仿真代码完全用CUDA编写，并针对数百万个物体和粒子的大规模实时仿真进行了高度优化。 发展的动力是希望更

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：74448896
    • 提供者：weixin_42102220

  1. wezterm：由wez编写并在Rust中实现的GPU加速的跨平台终端仿真器和多路复用器-源码

  2. 韦兹码头 编写并在实现的GPU加速的跨平台终端仿真器和多路复用器 面向用户的文档和指南，为： : 在macOS上运行vim的wezterm的屏幕截图 安装 获得帮助 这是一个业余时间的项目，请耐心等待。 有两种支持渠道： 您可以使用GitHub问题跟踪器查看其他人是否存在类似问题，或提交新问题： : 在启动或加入； 如果您有一般性问题或想与其他wezterm用户聊天，欢迎在这里！ 有一个用于（可能！）实时讨论。 GitHub讨论室和Element / Gitter室比错误报告更适

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：71303168
    • 提供者：weixin_42121272

  1. tsne-cuda：具有Python绑定的CUDA的GPU加速t-SNE-源码

  2. TSNE-CUDA 此存储库是的优化CUDA版本，带有相关的python模块。 我们发现，与正确的GPU配合使用时，我们的t-SNE实现可以比Sklearn快1200倍，或者比Multicore-TSNE快50倍。 描述我们的方法以及以下结果的论文可从。 您可以使用conda install cuda tsnecuda -c cannylab为CUDA conda install cuda tsnecuda -c cannylab和10.1版本的anaconda安装二进制文件。 有关更多详细

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：1040384
    • 提供者：weixin_42144201

  1. 深度神经网络移动终端GPU加速实践

  2. 本文来自于网络，介绍了如何选择并训练模型，处理数据，以及在终端移动设备上工程化落地深度神经网络并做GPU加速，。AI无疑是近几年的超级风口，“AllinAI“等押宝AI的口号层出不穷，AI的风头一时无两。实现AI有很多种途径方法，这其中深度学习神经网络被认为是最有可能实现AI的途径。作为工程人出身的我们，更是迫切需要主动去迎接AI时代的到来，带着智能图像识别的需求，我们尝试去工程化深度神经网络并最终落地，当中的一些实践经验通过本文记录下来。 MobileNet是谷歌为移动终端设备专门设计的高效深

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：662528
    • 提供者：weixin_38593644
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