您好,欢迎光临本网站![请登录][注册会员]  

搜索资源列表

  1. GPU编程自学10——流并行

  2. 传统的中央处理器(CPU,CentralProcessingUnit)内部结构异常复杂,主要是因为其需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型,同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。为了提高计算能力,CPU通常会采取提高时钟频率或增加处理器核数量的策略。为了进一步获得更高效的计算,图形处理器(GPU,GraphicsProcessingUnit)应运而生。GPU可以在无需中断的纯净环境下处理类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据。如下图所示:GPU的高效在于可以高度并行处理。以两个向
  3. 所属分类:其它

  1. GPU编程自学10——流并行

  2. 传统的中央处理器(CPU,CentralProcessingUnit)内部结构异常复杂,主要是因为其需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型,同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。 为了提高计算能力,CPU通常会采取提高时钟频率或增加处理器核数量的策略。为了进一步获得更高效的计算,图形处理器(GPU,GraphicsProcessingUnit)应运而生。 GPU可以在无需中断的纯净环境下处
  3. 所属分类:其它