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- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
让我们假设游戏开发者开发了一个应用程序。那么,在编写应用程序时,开发人员会编写一些应该转到 CPU 的代码段和一些应该转到 GPU 的代码段,还是由调度程序在运行时决定?
最佳答案
CPU 和 GPU 是不同的,经过优化可以做不同的事情。 GPU 不那么聪明,但并行性更高,并执行大量专门处理,这与传统 CPU 更通用的处理相反。
GPU 必须由 CPU 分配任务。不可能对调度程序运行时进行划分,因为它们是不同的,能够执行不同的指令。
关于game-engine - 面向 CPU 和面向 GPU 的代码有什么区别?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/33192406/
谁能解释或指出在多 GPU/多显示器设置中渲染如何工作的解释(或至少一些线索)? 例如,我安装了 5 个 NVIDIA Quadro 4000 视频卡并连接了 9 个显示器。显示不进行任何分组。刚刚在
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我知道 Renderscript 的设计是为了掩盖我正在运行的处理器的事实,但是有没有办法编写代码,以便在支持 GPU 计算的设备(目前是 Nexus 10)上运行显卡?有什么方法可以判断脚本的功能正
关闭。这个问题是opinion-based 。目前不接受答案。 想要改进这个问题吗?更新问题,以便 editing this post 可以用事实和引文来回答它。 . 已关闭 8 年前。 Improv
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当我使用选项 --gres=gpu:1 向具有两个 GPU 的节点提交 SLURM 作业时,如何获取为该作业分配的 GPU ID?是否有用于此目的的环境变量?我使用的 GPU 都是 nvidia GP
我用 gpu、cuda 7.0 和 cudnn 6.5 安装了 tensorflow。当我导入 tensorflow 时,它运行良好。 我正在尝试在 Tensorflow 上运行一个简单的矩阵乘法,但
我们正在寻找有关 slurm salloc gpu 分配的一些建议。目前,给定: % salloc -n 4 -c 2 -gres=gpu:1 % srun env | grep CUDA CUD
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我正在使用 pytorch 框架训练网络。我的电脑里有 K40 GPU。上周,我在同一台计算机上添加了 1080。 在我的第一个实验中,我在两个 GPU 上观察到相同的结果。然后,我在两个 GPU 上
有没有办法在 Slurm 上超额订阅 GPU,即运行共享一个 GPU 的多个作业/作业步骤?我们只找到了超额订阅 CPU 和内存的方法,但没有找到 GPU。 我们希望在同一 GPU 上并行运行多个作业
我可以访问 4 个 GPU(不是 root 用户)。其中一个 GPU(2 号)表现怪异,它们的一些内存被阻塞但功耗和温度非常低(好像没有任何东西在上面运行)。请参阅下图中 nvidia-smi 的详细
我正在尝试通过 Tensorflow 运行示例 seq2seq,但它不会使用 GPU。以下是我在带有 Tesla K20x 的 Linux 系统上安装 Tensorflow 所采取的步骤 git cl
一位电气工程师最近提醒我不要使用 GPU 进行科学计算(例如,在精度非常重要的地方),因为没有像 CPU 那样的硬件保护措施。这是真的吗?如果是的话,典型硬件中的问题有多普遍/严重? 最佳答案 实际上
关闭。这个问题不满足Stack Overflow guidelines .它目前不接受答案。 想改善这个问题吗?更新问题,使其成为 on-topic对于堆栈溢出。 7年前关闭。 Improve thi
最近我研究了强化学习,有一个问题困扰着我,我找不到答案:如何使用 GPU 有效地完成训练?据我所知,需要与环境持续交互,这对我来说似乎是一个巨大的瓶颈,因为这项任务通常是非数学的/不可并行化的。然而,
我是一名优秀的程序员,十分优秀!