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搜索资源列表

  1. CUDA_走向GPGPU新时代

  2. CUDA_走向GPGPU新时代 是对GPGPU的发展的讲解

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-05-22
    • 文件大小：275456
    • 提供者：cudaer

  1. GPGPU Programming for Games and Science

  2. GPGPU Programming for Games and Science

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-12-30
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：sharon851213

  1. GPGPU编程技术 从GLSL、CUDA到OpenCL

  2. GPGPU编程技术 从GLSL、CUDA到OpenCL，对CUDA 及 Opencl学习与实践者，不错的选择

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2016-12-01
    • 文件大小：15728640
    • 提供者：mminrong

  1. GPGPU编程技术 从GLSL、CUDA到OpenCL

  2. GPGPU编程技术 从GLSL、CUDA到OpenCL

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-05-24
    • 文件大小：15728640
    • 提供者：beilier918

  1. GPGPU Programming for Games and Science 无水印pdf

  2. GPGPU Programming for Games and Science 英文无水印pdf pdf所有页面使用FoxitReader和PDF-XChangeViewer测试都可以打开 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-09-24
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：u011433684

  1. GPGPU编程技术 从GLSL、CUDA到OpenCL

  2. 内容简介 · · · · · · 《GPGPU编程技术:从GLSL、CUDA到OpenCL》详细介绍了能够反映GPGPU技术现状的三种编程框架及其编程方法：基于OpenGL／GLSL的经典GPGPU技术、NVIDIA的CUDA架构以及跨平台的解决方案OpenGL。《GPGPU编程技术:从GLSL、CUDA到OpenCL》内容涵盖了从软件的安装和编译、编程语言的语法和使用技巧、程序优化，到高级开发中可能遇到的各种情况及应对方案等主题，并为深入学习和研究指引了参考资料，是一本实用的技术指导书。GP

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-11-24
    • 文件大小：65011712
    • 提供者：hawy

  1. gpgpu编程技术 从GLSL/CUDA到OpenCL

  2. 本书以GPGPU技术发展为线索，详细介绍了在发布过程中能够反映其技术现状的三种编程框架机器编程方法。基于OpenGL/GLSL的经典GPGPU技术，NVIDIA的CUDA架构以及跨平台解决方案OpenGL。

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2018-07-03
    • 文件大小：15728640
    • 提供者：dashi_lu

  1. GPGPU编程技术++从GLSL、CUDA到OpenCL.rar

  2. GPGPU编程技术++从GLSL、CUDA到OpenCL.rar

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-07-14
    • 文件大小：15728640
    • 提供者：mynamefshunj

  1. 硬核浮点DSP的FPGA或取代高性能计算GPGPU

  2. Altera公司推出业界首款浮点FPGA，在高性能计算方面具有突出优势。它与GPGPU都可以使用OpenCL进行设计，但在算法实现上有很大的不同。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-08-29
    • 文件大小：94208
    • 提供者：weixin_38704011

  1. 嵌入式系统/ARM技术中的GE智能平台使应用GPGPU的数字信号处理得到更快的开发实施

  2. GE智能平台今日在NVIDIA GTC上宣布AXISLib产品家族又添新成员。AXISLib-GPU支持在GE的支持NVIDIA CUDA的GPGPU平台（如IPN250、NPN240和GRA111）上开发（并最终加快部署）高性能DSP和多处理应用。典型应用包括雷达、声纳、图像处理、信号智能和ISR（智能、监视、侦察）。一套信号和矢量处理库针对NVIDIA的众核GPU提供了500多个更高性能的数字信号处理和矢量数学函数，并有助于开发人员充分提高系统和应用性能。AXISLib-GPU提供符合代码可

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-22
    • 文件大小：62464
    • 提供者：weixin_38537777

  1. 一种基于GPGPU的SIFT加速算法

  2. SIFT是目前应用最广泛的基于局部特征的图像特征提取算法之一，针对其运行速度制约其应用范围的问题，提出在图像处理器（GPGPU）上设计并实现将算法各核心模块映射到GPGPU的计算单元并针对GPUPU特性进行优化的SIFT并行加速算法。测试结果表明，基于GPGPU的SIFT并行算法相比于原始串行版本达到了118.2倍的加速，吞吐量达到了76.86图片/s，相比于已有的技术获得了明显的性能提升。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：306176
    • 提供者：weixin_38611527

  1. 适用于GPGPU的低成本无冲突NoC

  2. 适用于GPGPU的低成本无冲突NoC

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38641876

  1. gpgpu:通用GPU实验室（CUDA）-源码

  2. gpgpu 通用GPU实验室（CUDA）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：1024
    • 提供者：weixin_42127937

  1. 通过GPGPU中的线程通道随机压缩提高SIMD的利用率

  2. 通过GPGPU中的线程通道随机压缩提高SIMD的利用率

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：455680
    • 提供者：weixin_38726712

  1. gpgpu-源码

  2. gpgpu

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：93184
    • 提供者：weixin_42128988

  1. 在GPGPU上加速图像域弯曲虚拟视图综合

  2. 图像域变形（IDW）方法可以有效地创建高质量的虚拟视图。 但是，IDW算法非常复杂，该方法的软件实现还远非实时性。.本文提出了一种基于IDW的视图合成加速方法。该方法是在图形处理单元上进行通用计算的。 GPGPU）。 我们的方法有两个主要贡献。 首先，在算法水平上，我们采用FAST进行稀疏视差估计，并采用连续的超松弛迭代方法来计算翘曲。 其次，在平台级别，IDW中的两个计算密集型模块（数据提取和视图合成）使用高效的数据级别并行策略转移到GPU。 实验结果表明，我们提出的加速方法可以将原始IDWa

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：907264
    • 提供者：weixin_38547887

  1. GPGPU-MiniBench：加速GPGPU微体系结构仿真

  2. GPGPU-MiniBench：加速GPGPU微体系结构仿真

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38631282

  1. 通过数据感知提高GPGPU工作队列的效率

  2. 通过数据感知提高GPGPU工作队列的效率

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38669729

  1. 使用CUDA和GPGPU为稀疏矩阵生成近似逆预处理器

  2. 使用CUDA和GPGPU为稀疏矩阵生成近似逆预处理器

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：398336
    • 提供者：weixin_38689055

  1. GPGPU_Sim-Enabled-Turing-WMMA-API：当前（2020.12）的GPGPU-Sim支持多达第一代NVIDIA张量内核。 此发行版包括最多支持第二代张量核心（Turing arch）的模拟器-源码

  2. 抽象的 这是我的本科学位论文库，具有实验功能的NVIDIA Turing体系结构建模Tensor核心微体系结构。 在这项研究中，提出了图灵架构中的Tensor Core的微体系结构。 由于NVIDIA没有公开张量核心的内部，因此有必要通过微基准测试进行剖析。 在先前的研究中也已经剖析了NVIDIA GPU。 但是，并没有透露有关Turing体系结构的实验特性，即INT4（int 4位）操作模式和B1（二进制1位）操作模式。 在这项研究中分析了所有这些功能。 档案结构 基准每个目录代表每个数据类型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：299892736
    • 提供者：weixin_42117116
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