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Principles and Practices of Interconnection Networks
美国斯坦福大学的Dally教授的书,是研究互连网络,多核处理器以及并行计算机的基础
所属分类:
网络基础
发布日期:2010-01-06
文件大小:10485760
提供者:
ictzhanglei
Principles and Practices of Interconnection Networks
经典教程Principles and Practices of Interconnection Networks,作者:William James Dally & Brian Towles 高清
所属分类:
专业指导
发布日期:2010-03-22
文件大小:10485760
提供者:
chentingsu
The GPU Computing Era
The GPU Computing Era 由NVDIA公司John Nikolls还有William J Dally编写,比较全面
所属分类:
其它
发布日期:2012-01-21
文件大小:711680
提供者:
sylfree9999
NVIDIA首席科学家Bill Dally 10.29中科院演讲PPT
NVIDIA首席科学家Bill Dally 10.29中科院演讲PPT
所属分类:
硬件开发
发布日期:2014-03-20
文件大小:2097152
提供者:
qingfengjianying
Digital system engineering
Digital system engineering William J. Dally, John W. Poulton; Cambridge University Press
所属分类:
专业指导
发布日期:2014-09-16
文件大小:34603008
提供者:
wei14210720192
互连网络原理与实践
Dally关于互连网络的经典书籍,PDF文件,有目录,文字可复制
所属分类:
网络基础
发布日期:2014-10-17
文件大小:10485760
提供者:
u011286492
Deep learing 论文合集,一条小白到发论文的必须道路!
不管你想做什么,你都要好好的从论文看,而不是单纯的调论文写代码!通过这些学习,你才能真正的对深度学习的发展,模型的优化,进经典的trick有深入的理解! 做算法,做科研必不可少!时间有限的人可以只看1.3 2.1 2.2 !(强烈推荐!) ## 1.3 ImageNet Evolution(Deep Learning broke out from here) **[4]** Krizhevsky, Alex, Ilya Sutskever, and Geoffrey E. Hinton. "*
所属分类:
深度学习
发布日期:2018-12-09
文件大小:88080384
提供者:
m0_37879266
Digital Design:A Systems Approach William J.Dally
威廉J.达利(William J.Dally),NVIDIA的首席科学家,曾在贝尔实验室、加州理工学院和麻省理工学院任职,并曾在数字设备公司、克雷研究公司和英特尔公司当过顾问。他还曾担任斯坦福大学计算机科学系主任。
所属分类:
讲义
发布日期:2019-01-05
文件大小:2097152
提供者:
eric7255
嵌入式系统/ARM技术中的在有些时候,GPU比CPU更适合
GPU厂商nVidia的首席科学家称,谈到节能计算,在执行常见的并行任务方面CPU因负载过多的传统功能而逊色于GPU(图形处理单元)。在新奥尔良举行的2010年超级计算机大会上nVidia的首席科学家和高级副总裁Bill Dally提到,CPU在执行一些不必要的任务上耗费了大量功率。 Dally指出大多数现代CPU具有的一些在追求低延迟的过程中浪费能源的功能。 他称,“GPU为吞吐量优化,而CPU是为低延迟优化,以获取非常不错的线程性能。” 现在像nVidia和AMD等厂商将其GPU
所属分类:
其它
发布日期:2020-10-21
文件大小:90112
提供者:
weixin_38706455
dally-源码
玩弄 使用遗传算法进行黑白抖动图像的实验。
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-04
文件大小:6144
提供者:
weixin_42157556
在有些时候,GPU比CPU更适合
GPU厂商nVidia的首席科学家称,谈到节能计算,在执行常见的并行任务方面CPU因负载过多的传统功能而逊色于GPU(图形处理单元)。在新奥尔良举行的2010年超级计算机大会上nVidia的首席科学家和副总裁Bill Dally提到,CPU在执行一些不必要的任务上耗费了大量功率。 Dally指出大多数现代CPU具有的一些在追求低延迟的过程中浪费能源的功能。 他称,“GPU为吞吐量优化,而CPU是为低延迟优化,以获取非常不错的线程性能。” 现在像nVidia和AMD等厂商将其GPU显卡
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-19
文件大小:87040
提供者:
weixin_38628626