基于通用计算的GPU-CPU协作计算模式研究.pdf
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GPU 通用计算研究
倪 炜
（南充市第十三中学，四川 南充 637000）
摘 要：由于图形硬件的快速发展，GPU 的通用计算已经成为了一个新的研究领域。分析了GPU 编程模型，介绍了使用图形硬件进行通用计算的方
法，并把一些常用的算法映射到了G
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CPU与GPU_谁将主导下一次计算革命_.pdf
中国计算机报/2008 年/5 月/5 日/第C04 版
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CPU 与GPU：谁将主导下一次计算革命？
马文方
如果说IBM 与索尼共同开发的Cell 开辟了异构多核处理器商用的先河，那么，今年4 月24
日，Sun 对处理器厂商Montalvo System 的收购，则将把这一趋势延伸到x86 移动平台。当然，
AMD 、英特尔和NVIDIA 也都没有闲着。CPU+GPU 无疑将成为新一代处理器架构设计的热门，
问题是——
在PC 中当了多
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state of the art for string analysis and pattern search using cpu and gpu based programming先进的字符串分析和模式搜索使用基于cpu和gpu编程.pdf
Journal of Information Security, 2012, 3, 314-318
/10.4236/jis.2012.34038 Published Online October 2012 (http://www.SciRP.org/journal/jis)
State of the Art for String Analysis and Pattern Search
Using CPU and GPU Based Programming
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第11卷第6期 信息工程大学学报 V01．11No．6
of
2010年12月 JournalInformation University Dee．2010
Engineering
一种基于CPU—GPU异构计算的混合编程模型
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2024年11月26日证券研究报告英伟达推出全新
2024年11月26日
证券研究报告
—计算机行业周报
行业研究
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分析师：宝幼琛S1050521110002baoyc@▌算力：算力租赁价格平稳，英伟达推出全新CPU和GPUA
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行业相对表现表现计算机(申万)沪深3003M56.515.512M2.18.51M3.8-2.9Nvidia发布了两款产品：具有两个GraceCPU的四通道B200GPU
行业相对表现
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市场表现(%)计算机沪
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基于CPU+GPU架构的雷达信号处理快速实现技术研究.docx
基于CPU+GPU架构的雷达信号处理快速实现技术研究
一、引言
随着现代雷达技术的飞速发展，对雷达信号处理速度和精度的要求越来越高。为了满足这种需求，越来越多的研究开始关注基于CPU+GPU架构的雷达信号处理技术。这种技术通过结合中央处理器（CPU）和图形处理器（GPU）的各自优势，实现了对雷达信号的快速处理。本文将详细探讨基于CPU+GPU架构的雷达信号处理快速实现技术的研究。
二、CPU与GPU在雷达信号处理中的应用
CPU作为传统的计算核心，具有强大的逻辑运算和控制能力。然而，在处理大规模的并行计算任务时，CPU的运算能力相对有限。相比之下，GPU拥有成千上万的核心，可以并行处理大量的数
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GPU通用计算在文本分类中的应用研究的中期报告.docx
GPU通用计算在文本分类中的应用研究的中期报告
引言
随着数据规模的快速增长，传统的计算机在处理大规模数据时面临巨大的挑战。为了解决这个问题，GPU通用计算应运而生。GPU（GraphicsProcessingUnit），即图形处理器，是计算机中的一种专门用于加速图形和视频处理的硬件设备。然而，GPU不仅仅局限于图形和视频处理，还可以用来加速通用计算。通用计算指的是一种广泛使用的计算方式，适用于多种应用，如数值计算、科学计算、机器学习等。
文本分类是自然语言处理中一项重要的任务，旨在将给定的文本分为事先确定的类别。传统的文本分类方法通常是基于机器学习技术实现的，如支持向量机（SVM）和朴素贝叶
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基于GPU的大数计算系统.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 112988114 B
(45)授权公告日 2022.04.12
(21)申请号 202110270744.5 (56)对比文件
(22)申请日 2021.03.12
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《gpu与cpu的区别》课件.ppt
GPU与CPU的区别;CPU与GPU的基本原理;CPU的核心架构;GPU的核心架构;CPU与GPU的性能对比;CPU擅长串行计算;GPU擅长并行计算;图形运算的优势;深度学习的优势;游戏运算的优势;;CPU与GPU的应用场景;PC端CPU与GPU的应用;移动端CPU与GPU的应用;GPU在AI领域的应用;GPU在图形渲染领域的应用;GPU在科学计算领域的应用;;CPU与GPU的发展趋势;;GPU向CPU学习控制;芯片制程工艺的发展;存储系统的性能提升;数据传输接口的优化;;;异构计算架构的创新;;系统软件的优化;
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手机CPU与GPU厂商??SoC时代：平板电脑芯片组总体态势分析
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平板电脑ARM芯片概况
一、平板电脑ARM芯片概况
???平板电脑大致上可以分为两种类型：传统型平板电脑和以iPad为代表的新一代平板电脑。传统“平板电脑”概念是由微软提出的，是指能够安装x86版本的Windows系统、Linux系统或Mac OS系统的PC。由于X86架构功耗较高，势必造成了传统型平板电脑在续航及散热方面的表现不尽人意。2010年1月，苹果发布了iPad这款平板产品，掀起了新一代平板电脑的热潮，以iPad为代表的第二代平板产品虽然不属于微软提出的平板电脑概念范畴，但是这个名字已经广泛为大家所采用，因此我们可
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Intel/AMD主导生态，Socket厂商多强并立
在计算领域，中央处理器（CPU）和图形处理器（GPU）是驱动系统性能的核心组件。长期以来，CPU一直通过主板上的插座安装，而GPU通常以扩展卡或直接焊接的形式存在。然而，最近的趋势表明，特别是在人工智能（AI）和高性能计算（HPC）领域，GPU预计可能采用与CPU类似的插座设计。
CPU插座的起源可以追溯到早期的计算时代，当时处理器开始小型化并集成到个人电脑中。最初，CPU使用DualIn-linePackage(DIP)插座，这是一种简单的设计，允许基本的安装和移除。随着处理器性能的提升和引脚数
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GPU通用计算平台上的SPH流体模拟
Chapter1:Introduction
-Background:Introductiontothefieldoffluiddynamicsandthe
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