GPU相关常识
Foreword GPU相关一些基础建设的常识 GPU CPU NPU TPU TPU，张量处理单元，主要是进行矩阵乘法计算 NPU，其实类似TPU，但是他是一种定制的计算规则，比如矩阵先乘后加，先加后乘，或者是更复杂的乘加乘加等等，相当于是定制化的计算单元，他是有适用的局限性的。如果专门为某个算法而生，那么这个算法就能吃满硬件加速，远超CPU或者TPU等其他方式实现的计算速率。 GPU，主攻并行计算，常常需要CPU指挥，广义上GPU是包含了TPU、NPU的，所以主力是强大的专业算力。 CPU，主攻逻辑运算，广义上CPU是可能会包含NPU和TPU，GPU的，但是多而不精，遇到一些专业问题，还是得专业的来搞。 但是，其实现在GPU的广义定义可能又发生改变了，英伟达新系列已经把一个小CPU作为协..
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CPU 和 GPU - 异构计算的演进与发展
世界上大多数事物的发展规律是相似的，在最开始往往都会出现相对通用的方案解决绝大多数的问题，随后会出现为某一场景专门设计的解决方案，这些解决方案不能解决通用的问题，但是在某些具体的领域会有极其出色的表现。而在计算领域中，CPU（Central Processing Unit）和 GPU（Graphics Processing Unit）分别是通用的和特定的方案，前者可以提供最基本的计算能力解决几乎所有问题，而后者在图形计算和机器学习等领域内表现优异。图 1 - CPU 和 GPU异构计算是指系统同时使用多种处理器或者核心，这些系统通过增加不同的协处理器（Coprocessors）提高整体的性能或者资源的利用率1，这些协处理器可以负责处理系统中特定的任务，例如用来渲染图形的 GPU 以及用来挖矿的 ASIC ..
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js的GPU计算2之webgl
上篇讲了个如何使用gpu.js这个库来进行简单的gpu计算 虽然简单易用 但是本身的局限也很多 目前这个库也不是非常完善 有待改进 那咱就从原理开始 来自己搞一个吧 当然 并不是指实现一个这个的通用的库 而是使用相关原理 完成一个是用GPU计算的demo 当然还是矩阵的乘法前端使用GPU的能力是通过webgl实现的 更加广泛的理解的可以认为是通过canvas来说实现的 canvas估计对大多数前端来说并不陌生 canvas有许多个像素组成 每个像素的颜色可以有RGBA四个维度表示 每个维度范围为0-255 既8位 把RGBA表示成数值的话 那每个像素可以存32位 这就是前端使用gpu计算最为核心的一点 每个像素可以存储一个32位的值, 刚刚好就是一个int或者uint0...
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