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搜索资源列表

  1. cuda3.2的技术文档与手册（英文）

  2. cuda3.2版本的全部有用技术资料（英文版） 主要针对NVIDIA FERMI新架构

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-03-16
    • 文件大小：16mb
    • 提供者：gliu_ustc

  1. GPU与CUDA简介

  2. GPU与CUDA简介（上海上海超级计算中心研发部）

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-04-24
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：golddreamok

  1. 《GPU高性能编程CUDA实战（CUDA By Example）》头文件book.h

  2. 《GPU高性能编程CUDA实战（CUDA By Example）》头文件_全书使用的，在163页通过多线程，使用多GPU的地方已完美调试，可运行通过。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-04-14
    • 文件大小：6kb
    • 提供者：liliqianbaidu

  1. GPU（CUDA）教程

  2. GPU（CUDA）教程, 文字清晰，有详细目录，适合初学入门

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-04-24
    • 文件大小：7mb
    • 提供者：caomin1hao

  1. Feynman积分的高效数值评估：中国自然科学基金（11305179 11475180），中国科学院青年创新促进会，IHEP创新（Y4545170Y2），电子和粒子探测器国家重点实验室，理论物理国家重点实验室开放项目计划 ，中国科学院理论物

  2. 费曼环积分是计算高阶辐射效应的关键因素，并负责可靠和准确的理论预测。 通过实现与CUDA / GPU技术关联的准蒙特卡洛方法，我们提高了扇区分解中数值积分的效率。 为了进行演示，与从FIESTA3获得的结果相比，我们给出了在欧几里得和物理运动学区域中直至两个回路的几个费曼积分的结果。 结果表明，可以在不到半分钟的时间内准确地评估物理运动区域中的平面和非平面两环主积分，这使得直接数值方法可用于精确研究多环中的高阶效应。 过程，例如 通过胶子融合和有限的夸克质量在希格斯对中产生次于领先的QCD效应。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-02
    • 文件大小：292kb
    • 提供者：weixin_38571449

  1. GPU驱动（cuda）选型及安装.docx

  2. 1、根据GPU显卡型号，选择对应的cuda版本； 2、对于不同版本的cuda进行安装，安装步骤见文档；

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-29
    • 文件大小：752kb
    • 提供者：qq_39149716

  1. tensorflow1.12.0+gpu（cuda 9.0 ）

  2. win10编译源码后的tensorflow1.12.0，具有头文件include，lib，dll。并且包含所用的cuda库。完全可以用，并且实验成功。如果下载后，不会用的可以联系我，全程教你！

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2020-08-06
    • 文件大小：304mb
    • 提供者：weixin_43140187

  1. 专用芯片技术中的基于GPU实现的AES加密（一）

  2. 摘 要：高级加密标准（Advanced Encryption Standard,AES），在密码学中又称Rijndael 加密法，是美国联邦政府采用的一种区块加密标准。该算法已经被多方分析论证并广为全世界所使用。传统的AES 加密运算是在CPU 上实现的，现在为了提高加密速度以处理大规模的加密运算，文中提出了一种在图像处理器（Graphics Processing Unit）上实现AES 加密算法的方法。该方法的实现有两种，一种是基于传统OpenGL 的AES 实现，另一种是基于最新技术CUDA

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-20
    • 文件大小：181kb
    • 提供者：weixin_38659955

  1. Ubuntu16.04下tensorflow+SSD实现（人脸，通用物体）目标检测，环境的搭建与测试以及搭建环境的踩坑环节的梳理（一）

  2. Ubuntu16.04下tensorflow+SSD实现（人脸，通用物体）目标检测，环境的搭建与测试以及搭建环境的踩坑环节的梳理（一） 开发环境：Ubuntu16.04、cuda、cudnn 语言：Python3.5（也可以Python3.6） 框架：tensorflow1.12 、SSD 英伟达GPU配置步骤： 1.tensorflow1.12使用的Python版本不能是3.7的，要求在3.7以下 2.cuda和cudnn的环境在英伟达下进行下载，由于每个人的计算机环境是否有GPU显卡和显卡的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：527kb
    • 提供者：weixin_38710323

  1. gpgpu:通用GPU实验室（CUDA）-源码

  2. gpgpu 通用GPU实验室（CUDA）

  3. 所属分类：其它

  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：11mb
    • 提供者：weixin_42138376

  1. tf-crnn：用于文本识别的TensorFlow卷积递归神经网络（CRNN）-源码

  2. 使用卷积递归神经网络和TensorFlow 2.0（tf2-crnn）进行文本识别 卷积递归神经网络（CRNN）的实现，用于基于图像的序列识别任务，例如场景文本识别和OCR。 此实现基于Tensorflow 2.0并使用tf.keras和tf.data模块构建模型并处理输入数据。 要访问实现Shi等人的早期版本。 纸张，请转到标签。 安装 tf_crnn使用tensorflow-gpu软件包（因此需要CUDA和cuDNN）。 您可以使用提供的environment.yml文件安装它，并在

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：52kb
    • 提供者：weixin_42118160

  1. brightwire：BrightWire是一个具有GPU支持（通过CUDA）的.NET开源机器学习库。-源码

  2. Bright Wire是具有GPU支持（通过CUDA）的.NET的可扩展机器学习库。 入门 对于在.net 4.6及更高版本和.net标准2上基于CPU的计算，Bright Wire可以“开箱即用”运行。对于基于GPU的计算，您将需要安装 （并具有 ）。 为了实现基于CPU的高性能计算，Bright Wire还通过支持Intel Math Kernel Library（MKL）。 讲解 Nuget安装 要安装.net4版本（不支持CUDA，不支持任何CPU），请使用： Install-Pac

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：1018kb
    • 提供者：weixin_42122838

  1. gominer：基于Go（golang）的GPU挖矿器，用于Decred-源码

  2. 矿工 gominer是用于在Decred网络上执行工作量证明（PoW）挖掘的应用程序。 它支持使用CUDA和OpenCL设备进行单独和层次/池挖掘。 正在下载 Linux和Windows 64位二进制文​​件可以从以下位置下载： 跑步 基准模式： gominer -B 使用在本地主机上运行的dcrd在mainnet上进行单机挖​​掘： gominer -u myusername -P hunter2 地层/水池开采： gominer -o stratum+tcp://pool:port -

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：223kb
    • 提供者：weixin_42125770

  1. 陷阱：为Pytorch C ++ API（libtorch）进行绑定-源码

  2. 高奇 总览 Gotch为Pytorch C ++ API（Libtorch）创建了一个薄包装器，以利用其已优化的C ++张量API（约1400多种）和带有CUDA支持的动态图计算，并提供惯用的Go API以在Go中开发和实现深度学习。 一些功能是 全面的Pytorch张量API（〜1404） 功能齐全的Pytorch动态图计算 JIT界面运行使用PyTorch Python API训练/保存的模型 加载预训练的Pytorch模型并进行推理 Pure Go API通过CPU和GPU支持

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：54mb
    • 提供者：weixin_42137032

  1. mcx：蒙特卡洛eXtreme（MCX）-GPU加速的光子传输模拟器-源码

  2. 蒙特卡洛eXtreme（MCX）-CUDA版 作者：方千千（neu.edu的q.fang） 许可证：GNU通用公共许可证版本3（GPLv3） 版本：1.8（v2020，狂暴费米子） 网站： ： 表中的内容： 什么是新的 MCX v2020代表着快速，通用和功能丰富的开源Monte Carlo 3D光子模拟器开发的新里程碑。 它在功能和稳定性方面都进行了许多改进。 我们要特别强调以下主要新增功能： 内置基准，易于新用户测试和采用 过渡到JSON / JNIfTI输入/输出文件以方便数据

  3. 所属分类：其它

  1. keras2sql：使用SQL数据库的深度学习（Keras）模型部署-源码

  2. 使用SQL数据库的深度学习（Keras）模型部署 您是否想知道是否可以使用SQL数据库而不是标准的CPU / GPU / CUDA / OpenCL机制来部署/评估深度学习模型？ 我们使用Sklearn2sql。 Sklearn2sql提供了一个框架，用于将预测模型转换为SQL代码以进行部署。 例如，使用此框架，C，perl或java开发人员可以通过执行简单地部署这种模型。 该系统支持主要的市场数据库（db2，firebird，hive，impala，monetdb，MS SQL Server

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：19mb
    • 提供者：weixin_42118701

  1. TextGAN-PyTorch：TextGAN是用于基于生成对抗网络（GAN）的文本生成模型的PyTorch框架-源码

  2. TextGAN-PyTorch TextGAN是用于基于生成对抗网络（GAN）的文本生成模型的PyTorch框架，包括常规文本生成模型和类别文本生成模型。 TextGAN是一个基准测试平台，可支持基于GAN的文本生成模型的研究。 由于大多数基于GAN的文本生成模型都是由Tensorflow实现的，因此TextGAN可以帮助那些习惯PyTorch的人更快地进入文本生成领域。 如果您在执行中发现任何错误，请告诉我！ 另外，如果您要添加其他模型，请随时为该存储库做出贡献。 要求 PyTorch&g

  3. 所属分类：其它

  1. crnn：卷积递归神经网络（CRNN），用于基于图像的序列识别-源码

  2. 卷积递归神经网络 该软件实现了卷积递归神经网络（CRNN），它结合了CNN，RNN和CTC损失，可用于基于图像的序列识别任务，例如场景文本识别和OCR。 有关详细信息，请参阅我们的论文 。 更新2017年3月14日，一个Docker文件已添加到项目中。 感谢 。 UPDATE 2017年5月1日一PyTorch已作出 。 更新2017年6月19日对于端到端文本检测器+识别器，请通过签出 。 建立 该软件仅在Ubuntu 14.04（x64）上经过测试。 需要启用CUDA的GPU。 要构建项

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：67kb
    • 提供者：weixin_42131785

  1. deeplearning4j：Eclipse Deeplearning4j，ND4J，DataVec等-带有GPU + Spark的JavaScala的深度学习和线性代数-源码

  2. （DL4J）生态系统是一组项目，旨在满足基于JVM的深度学习应用程序的所有需求。 这意味着从原始数据开始，从任何位置以任何格式加载和预处理原始数据，以构建和调整各种简单和复杂的深度学习网络。 由于Deeplearning4J在JVM上运行，因此您可以将其与Java以外的各种基于JVM的语言一起使用，例如Scala，Kotlin，Clojure等。 DL4J堆栈包括： DL4J ：高级API，用于构建具有各种层（包括自定义层）的MultiLayerNetworks和ComputationGr

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：61mb
    • 提供者：weixin_42123296
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