注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. 基于CUDA的体绘制GPU加速算法

  2. 基于CUDA的体绘制GPU加速算法基于CUDA的体绘制GPU加速算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-06-03
    • 文件大小：463872
    • 提供者：lulu8719

  1. GPU高性能运算之CUDA

  2. GPU高性能运算之CUDA书可作为CUDA的学习入门和编程参考书，主要面向从事高性能计算的程序员与工程师， 使用GPU加速专业领域计算的科研人员，以及对GPU通用计算感兴趣

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2011-04-10
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：alexanderwbx

  1. GPU高性能运算之CUDA(已解密)

  2. GPU高性能运算之CUDA GPU高性能运算之CUDA书可作为CUDA的学习入门和编程参考书，主要面向从事高性能计算的程序员与工程师， 使用GPU加速专业领域计算的科研人员，以及对GPU通用计算感兴趣的人员。已解密

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2011-04-11
    • 文件大小：568
    • 提供者：alexanderwbx

  1. GPU高性能运算之CUDA(已解密)

  2. GPU高性能运算之CUDA GPU高性能运算之CUDA书可作为CUDA的学习入门和编程参考书，主要面向从事高性能计算的程序员与工程师， 使用GPU加速专业领域计算的科研人员，以及对GPU通用计算感兴趣的人员。已解密

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2011-04-11
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：alexanderwbx

  1. GPU加速计算入门简单介绍

  2. 关于使用GPU进行加速计算的简介。作为入门介绍用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-08-29
    • 文件大小：624640
    • 提供者：dierming

  1. GPU加速的二值图连通域标记并行算法-论文

  2. GPU加速的二值图连通域标记并行算法论文，文章比较相信的说明了用并行算法计算二值图连通域标记的过程

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-09-23
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：ximenwuzhu

  1. GPU精粹2：高性能图形芯片和通用计算编程技...part1.rar

  2. 本书目录 第Ⅰ部分 几何复杂性 第1章 实现照片级真实感的虚拟 植物 5 1.1 场景管理 6 1.1.1 种植栅格 6 1.1.2 种植策略 6 1.1.3 实时优化 7 1.2 草层 7 1.2.1 通过溶解模拟Alpha透明 9 1.2.2 变化 10 1.2.3 光照 11 1.2.4 风 12 1.3 地面杂物层 12 1.4 树和灌木层 13 1.5 阴影 14 1.6 后处理 15 1.6.1 天空圆顶辉散 16 1.6.2 全场景辉光 16 1.7 本章小结 17 参考文献 1

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2012-02-07
    • 文件大小：61865984
    • 提供者：on__no

  1. 基于GPU加速的光线跟踪技术研究

  2. 文章介绍了可编程图形硬件基础，分析了基于 GPU 的光线跟踪技术的实现原理。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-05-03
    • 文件大小：315392
    • 提供者：kyhwsk

  1. GPU-FDG:GPU加速力定向图-源码

  2. GPU-FDG

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：4096
    • 提供者：weixin_42112894

  1. GPU加速的大数据在内存集群计算中的迭代稀疏矩阵-向量乘法

  2. 迭代SpMV（ISpMV）是许多基于图的数据挖掘算法和机器学习算法中的关键操作。 随着大数据的发展，矩阵是如此之大，也许是十亿规模，以至于SpMV无法在一台计算机上实现。 因此，为大型数据集实现和优化SpMV是一个具有挑战性的问题。 在本文中，我们使用内存中的异构CPUGPU。集群计算平台（IMHCP）有效地解决了十亿规模的SpMV问题。 提出了一种稀疏矩阵和向量的专用高效分层策略。 分区策略包含在群集中的工作人员之间以及one.worker中的GPU之间分区sparse.matrices。 此

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：596992
    • 提供者：weixin_38605538

  1. BIDMach：CPU和GPU加速的机器学习库-源码

  2. BIDMach是一个非常快速的机器学习库。 查看最新 github发行版仅包含源代码。 如果您打算使用深度网络，还需要一个jdk 8，一个NVIDIA CUDA 8.0（如果要使用GPU）和CUDNN 5的安装。 对于构建，您需要 完成git clone ，cd到BIDMach目录，并使用mvn install和安装jar。 然后，您可以使用./bidmach运行./bidmach 。 有关安装和运行的更多详细信息，请参见。 主项目页面在。 文档 新的BIDMach在Google网上论坛上

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-28
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42116791

  1. gfaestus：GFA可视化程序，使用Vulkan进行GPU加速-源码

  2. gfaestus-Vulkan加速的GFA可视化 演示： : gfaestus是用于以可视化并与基因组图进行交互的工具。 它可以使用提供的2D布局（由layout命令生成）显示GFA图，并旨在提供一种交互式的可视界面，以快速，强大且易于使用的方式探索基因组图。 除了2D布局之外，还创建了GFA的表示，这将使可视化和交互性能够利用图拓扑，路径等优势。 gfaestus通过板条箱使用Vulkan进行硬件加速。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：75776
    • 提供者：weixin_42130889

  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. NEST-GPU：NEST尖峰神经网络模拟器的扩展，用于GPU加速和用户定义的神经元模型的自动代码转换。 发布：https：dl.acm.orgdoi10.11453316480.3322893-源码

  2. OpenCL-NEST 在多GPU和分布式GPU上实现Spiking神经网络模拟器NEST

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：weixin_42101641

  1. clesperanto.github.io：clEsperanto-跨语言和平台的GPU加速图像处理-源码

  2. 世界语 clEsperanto旨在消除科学图像分析社区中的语言障碍。 如果使用 ， ， ， ， 和其他工具的图像分析人员将使用相同的命令编写工作流程怎么办？ 如果后面的后端相同，该怎么办？ 如果这些算法由于而以疯狂的速度运行怎么办？ 未来几年，GPU将重新实现许多算法。 让它们可用 在所有主要的硬件平台上， 在所有主要操作系统上， 在所有主要的编程语言和环境中， 免费和 开源。 这个屏幕截图拼贴没有考虑。 您可以下载这些平台的插件并进行复制：在语言和平台之间复制粘贴代码！ 您可以

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42165490

  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. 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. kymatio：Python中具有GPU加速的小波散射变换-源码

  2. Kymatio：Python中的小波散射 Kymatio是Python编程语言中的小波散射变换的实现，适用于信号处理和机器学习中的大规模数值实验。 散射变换是实现为卷积网络的平移不变信号表示形式，其滤波器不是学习的而是固定的（作为小波滤波器）。 如果需要以下库，请使用Kymatio： 支持一维，二维和三维小波， 将小波散射集成到深度学习架构中，并且 通过主要的深度学习API（例如PyTorch和TensorFlow）在CPU和GPU硬件上无缝运行。 Kymatio环境 灵活性 Kymati

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：638976
    • 提供者：weixin_42099530

  1. MetalPetal：基于Metal的GPU加速的图像和视频处理框架-源码

  2. 金属花瓣 基于Metal的图像处理框架。 设计概述 MetalPetal是基于的图像处理框架，旨在通过易于使用的编程界面为静止图像和视频提供实时处理。 本章介绍了MetalPetal的关键概念，并将帮助您更好地了解其设计，实施，性能影响和最佳实践。 目标 MetalPetal在设计时考虑了以下目标。 易于使用的API 提供便利的API并避免常见的陷阱。 性能 有效地使用CPU，GPU和内存。 可扩展性 易于创建自定义滤镜以及插件自定义图像处理单元。 迅捷 为Swift程序员提供流畅

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42117485
« 1 2 3 4 56 7 8 9 10 ... 42 »