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北京大学林殷年编者按：GPU由于其强大的并行处理能力，非常适合SIMD(SingleInstructionMultipleData)计算的处理。因此，近年来大量的工作聚焦于使用GPU来对图算法进行加速。本文通过对TriangleCounting（三角形计数）相关算法的研究，提出了...
嵌入式技术与毕业论文题目【280个】.拉勾科研.2人赞同了该文章.说那些花里花哨的没啥用，只说最实际的，那就是论文中最重要的是什么？.其实就是题目和提纲，一般来说也就是题目中的研究对象和提纲中的研究内容是主要看的。.选定题目后，就要拟定...
GPU,CUDA,cuDNN三者的关系总结CPU和GPUGPU（图像处理器，GraphicsProcessingUnit）和CPU（中央处理器，CentralProcessingUnit）在设计上的主要差异在于GPU有更多的运算单元（如图中绿色的ALU），而Control和Cache单元不如CPU...
基于深度学习的模型已经在各种文本分类任务中超越了传统的基于机器学习的方法，包括情感分析、新闻分类、问题回答和自然语言推理。在这项工作中，我们详细回顾了近年来发展起来的150多个基于深度学习的文本分类模型，并讨论了它们的技术贡献、相似性和优点。
基于GPU的Spark计算机框架性能模型研究.本文是一篇计算机论文，本文的研究内容，有以下创新点：（1）针对基于GPU的Spark计算框架性能建模工作尚属空白，首次采用排队论作为建模工具，构建多服务窗混合制M/M/n/m排队模型，结合GPU多线程并行特点做出模型...
训练一亿参数量的全连接网络，44核心CPU让V100甘拜下风，靠的居然是——哈希？机器之心报道，机器之心编辑部。深度学习模型的训练和推理加速近来是研究领域关注的重点。虽然普遍观点认为，GPU相比CPU有更…
使用MATLAB轻松享受GPU的强大功能.摘要：近年来，使用GPU（通用图形处理器）进行科学计算已变得十分普遍。.GPU最初设计用于图像密集型视频游戏产业中的图形渲染绘制，但近年来GPU不断发展，现可用于更广泛的用途。.研究人员可对其进行程序设计以执行...
环境：MACOSX10.13.62018MacBookPro15CUDA9.2cuDNN7.2显卡：技嘉Gamingbox1070github上别人编译安装好的GPU版Pytorch：GPU-Pytorch。别人编译的和自己机器不是很兼容，所以需要自己来编译一下。1.Conda...
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嵌入式技术与毕业论文题目【280个】.拉勾科研.2人赞同了该文章.说那些花里花哨的没啥用，只说最实际的，那就是论文中最重要的是什么？.其实就是题目和提纲，一般来说也就是题目中的研究对象和提纲中的研究内容是主要看的。.选定题目后，就要拟定...
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