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我在windows10中开始使用mxnetR的GPU计算。请告诉我你的想法如何在图形处理器中使用多核，以最大限度地发挥mx.mlp与mx.gpu的图形处理器计算的价值。
浏览 3提问于2017-09-06得票数 0
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我有使用GPU的串行和并行程序。串行程序需要112.9秒才能完成。在GPU上的并行程序运行时间为3.16秒。因此，我的加速比为35.73。
浏览 2提问于2014-05-03得票数 0
通过遵循，我设法让Theano在Ubuntu14.04上使用GPU或多核CPU。[global]floatX = float32
但一旦GPU开始工作，我就不会再在系统监视器中看到
浏览 5提问于2015-03-10得票数 3
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有没有人能推荐一系列算法，在这些算法中，多核在性能上优于GPU？我知道混合方法仍然会更快，但我真正想要的是了解GPU仍然落后于多核的领域。
浏览 1提问于2011-12-16得票数 1
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GPGPU和多核？
、、、、
从程序员的角度来看，GPGPU和常规的多核/多线程CPU编程之间的主要实际区别是什么？具体地说：
哪种类型的问题更适合于常规多核，哪些类型更适合GPGPU? GPU的主要区别是什么？从长远来看，为GPU实现高级并行性库，例如或GPU计算是非常有效的，为什么GPU的设计不更像GPU？<代码>H 214</代码><code>F 215</code>
浏览 0提问于2011-05-07得票数 38
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根据官方说法，使用PGI编译器，加速器可以是多核CPU，也可以是Nvidia Tesla GPU。还有其他可能的目标吗?(最终使用其他编译器)
我在某个地方发现pgcc曾经与Radeon GPU兼容。我看到了一个使用Nvidia Quadro的项目。Nvidia Geforce也兼容吗？
浏览 1提问于2017-08-12得票数 0
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据我所知，在多核CPU上使用OpenMP或多或少有助于模拟CREW PRAM算法。
许多复杂的PRAM算法涉及并行前缀求和、排序、对全局地址空间中的向量执行元素级操作等操作。编辑:从本质上讲，我需要的是一个与CUDA世界中使用的推力库类似的OpenMP。
浏览 2提问于2012-07-14得票数 5
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然而，对于所有这些新系统，GPU似乎在各个方面都优于CPU。因为GPU可以并行计算，所以多核GPU看起来比多核CPU要好得多；您可以一次完成许多计算，并真正提高速度。
浏览 0提问于2011-09-11得票数 17
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这可能是一个新手的问题，但我想使用opencl来利用几十个gpu内核。几天前，当我在搜索opencl编程时，我对工作组、工作项、内核和opencl的逻辑感到困惑。在我继续与这个员工打交道之前，我有一个问题：
我可以分配一个带有代码的线程在单个gpu计算核心(或指定的核心)中运行，就像对多核cpu编程一样吗？
浏览 2提问于2017-12-14得票数 0
当前版本的文档()指出，要使用GPU特性，必须有一个计算能力大于7.0 ( GPU的V100生成)/我的GPU的计算能力为6.1的GPU。有没有办法让编译器利用我以前的GPU (Quadro P2200)?/arr_add.f95 -mp=gpu GPUs.mu
浏览 3提问于2022-01-21得票数 0
我一直在用OpenCL处理GPU线程与多核CPU线程的同步.我确实看到了一些CUDA的例子，但是，如果有人能给我一些关于OpenCL的同步部分的提示的话，我会更加清楚这个概念。
浏览 2提问于2016-10-28得票数 9
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我读到了关于OpenMP和其他与并行处理相关的话题，发现其中有许多声称CUDA或OpenCL将是这类系统的未来。但是，我认为某些修改过的OpenMP版本将是最好的解决方案，我不认为GPU不应该运行线程的原因。
所以我的问题是，GPU能像CPU一样运行线程吗? OpenMP可以扩展到支持GPU吗？我读到最近的OpenMP标准支持GPU，但是还没有一个实现。如果有一个实现，它会比OpenCL使用的“内核”模型更好还是更糟？
浏览 8提问于2015-04-17得票数 3
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可以设置IIS来利用新的大规模多核GPU来提供额外的线程以实现最大的并发性吗？
我的想法是，有了像AMD这样的技术，就有可能从这些400+内核中执行线程，从而具有与服务器的大量并发连接。
浏览 0提问于2011-07-22得票数 3
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很快我们就会有MIMDGTX300，它可以对多个数据( nVidia )执行多条指令。我想知道OpenCL是否可以执行MIMD？
浏览 2提问于2009-07-31得票数 2
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从加载数据到将结果发送回CPU，GPU上的执行“流”是什么？在GPU上执行和在CPU上执行之间有什么关键的区别？我们应该把GPU看作是一种“数量更高(数量更多)更小的核心的CPU”，还是本质上有额外的差异？
浏览 5提问于2020-01-10得票数 1
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软件呈现程序必须(以这种或其他方式)与GPU通信，至少当他在帧缓冲区中写入图像数据时是如此。如果我还会使用gpgpu进行计算，我的渲染器是否仍然是“软件”？纯“软件”渲染器和GPU渲染器？这是否意味着软件呈现程序可以发送到GPU的唯一工作是帧缓冲区填充，否则它将不是纯粹的“软件”？
浏览 4提问于2012-12-06得票数 0
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我想知道MATLAB是如何与矢量化操作一起工作的？它是使用向量处理器(比如GPU)还是仅仅使用系统内核(在多核系统中)？
浏览 3提问于2017-08-19得票数 3
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由于这些乘法运算彼此独立，因此内核可以将它们卸载到GPU上。现在，我有几个这样的核心正在被MPI程序使用。所以，我的问题是，有没有可能在这些多核之间共享GPU，以便每个核可以将矩阵乘法卸载到相同的GPU？
浏览 1提问于2014-10-21得票数 2
但是，如果一个算法可以拆分成8个、16个或64个子任务在多核CPU上运行，是什么阻止了您进一步拆分它并在显卡上运行它？那不是更快吗？
多核CPU做得好而GPU做不到的是什么？
浏览 14提问于2020-05-22得票数 1
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