文件名称：Stadius_GPU:解释如何使用Stadius研究小组GPU的存储库以及设置脚本和示例
文件大小：90KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-15 08:14:02
Shell
如何使用Stadius GPU Stadius sista-nc-3服务器具有NVIDIA捐赠的 ，可供研究小组的研究人员使用。 这个Github页面将说明如何通过等库使用此GPU，并为您提供指示，以及在何处以及如何学习有关GPU编程的更多信息。 如果您使用此GPU进行研究，则应提及“用于该研究的Tesla K40由NVIDIA Corporation捐赠”，以对NVIDIA公司表示感谢。 什么是GPU计算 是使用图形处理单元（GPU）来加速某些计算。 由于GPU具有高度并行的体系结构，因此可以通过CPU获得加速。 下图说明了并行化中的这种差异。 虽然一个CPU只有几个计算核心，但CPU通常只有几百个。 尽管单个GPU内核通常比CPU内核在功能上受到更大的限制，并且速度要慢得多，但是并行使用多个内核仍然可以比顺序的CPU程序提供一定的加速。 能否获得加速比取决于您要解决的问题，如果可
【文件预览】：
Stadius_GPU-master
----Readme.md(5KB)
----run_notebook.sh(2KB)
----Python()
--------run_notebook.sh(2KB)
--------NumbaPro_example.ipynb(105KB)
--------theano_check.py(679B)
--------theanorc(63B)
--------setup_python.sh(1KB)
--------setup_GPU.sh(842B)
--------setup_theano.sh(1KB)
--------setup_all.sh(345B)
--------readme.md(7KB)
--------test_theano.sh(421B)
----Matlab()
--------Mandlebrot_GPU_illustration.m(2KB)
--------readme.md(3KB)
----.gitignore(490B)