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  • 简介:随着计算机科学技术突飞猛进的发展,计算物理已经成为物理学研究过程中与理论物理,实验物理同等重要的研究方向。计算物理经常需要对海量的数据进行复杂的计算,其对处理器的浮点运算能力、I/O性能、内存容量以及带宽都要求较高。

  • 标签: 计算机科学技术 集群 计算物理 理论物理 理学研究 实验物理
  • 简介:随着计算机硬件技术的迅猛发展,出现了基于CPUGPU+IO架构的非线性编辑系统,本文阐述了CPUGPU+IO架构的非编系统的原理、特点及应用。

  • 标签: CPU+GPU+IO非线性编辑 编辑板卡
  • 简介:摘要:实景三维建模具有原始数据量大的特点,常需要计算机集群来生产。集群设备最重要的计算资源是CPUGPU,二者如何搭配、使用才能最大化建模效率缺乏系统性的讨论分析。基于ContextCapture update19在不同的平台下使用不同GPU处理不同面积的样本数据,分析数据的处理效率、GPUCPU使用效率、功耗、性价比等情况,测试了双显卡、AMD显卡、显卡驱动、显存超频等对三维建模效率的影响,指出在选择计算资源时时应注意CPUGPU性能的平衡;在计算机内存及建模软件允许的情况下,使用较大的Tile能提高效率;同档位AMD显卡效率不如Nvida显卡,但前者功耗低;较新的显卡驱动能带来一定的性能提升;显存超频对建模效率提升不明显;双显卡能有效提升建模效率。

  • 标签: 实景三维建模 计算机集群 计算资源 GPU CPU
  • 简介:ImaginationTechnologies宣布正在加强与DENSO的合作关系,为未来的车载系统开发更强大的处理技术。DENSO已取得Imagination的MIPS16500CPUPowerVRSeries8XTGT8525GPU授权,将用来开发一款测试芯片.借此开拓硬件多线程虚拟化技术在先进驾驶辅助系统(ADAS)自动驾驶等汽车电子系统中的功能。

  • 标签: 授权 GPU 虚拟化技术 汽车电子系统 驾驶辅助系统 合作关系
  • 简介:ThispaperproposesanovelstrategybasedonfragmentmeshesofShiueetal.forGPUrenderingofcompositesubdivisionsurfaces.Twoenumerationsystemsareestablishedtolabeltheprimitivesofeachfragmentmesh.Asector-layer-indexenumerationsystemisresponsibleforretrievingproximitiesforsubdivisionmaskswhileasector-indexenumerationsystemdesignatesa2DtexturebufferinGPU.Recurringtothefreeconversionbetweenthem,ourapproachmaygetridoflookuptablesthataredesignedtorecordsubdivisionmasks.Inaddition,relativelysmallcompositesubdivisionmasksmakeiteasytodevelopautomaticallyretrievingtechniques.Finally,ascenterverticesareoftenirregular,theircomputationisrelatedtoanaveragewithalterablenumberofitems.ConsideringthatvariableloopisnotefficientinGPU,weevaluatethecentervertexofeachfragmentmeshusingthelinearcombinationofitslevel0,level1andlimitpositionsinsteadofaveragingschemes.ExperimentsdemonstratethatourapproachgenerallyoutperformsthatofShiueetal.inFPSbyalongway.

  • 标签: 细分曲面 复合材料 GPU 基础 检索技术 线性组合
  • 简介:估计人人都遇到过某个程序异常,导致CPU占用率飚升到100%的情况。这个时候,我们几乎没法再进行任何其他操作,“任务管理器”也很难打开,想中止它都困难,似乎只有按复位键才能解决问题了。如何才能避免一个程序霸占CPU资源呢,有了ProcessTame(下载地下“http:tinyurl.com/au4cg”),这个问题就解决了。

  • 标签: PROCESS 禁止 CPU占用率 任务管理器 CPU资源 程序异常
  • 简介:由于消费者对大型3D游戏高清视频等娱乐享受的需求,显卡在计算机中的重要性越来越高,特别是GPUCPU的较量,更预示着显卡GPU时代的来临。本文我们就来讲解一下显卡主流的一些应用技术。

  • 标签: 显卡 技术 应用 3D游戏 消费者 计算机
  • 简介:计算机三维游戏最基本的一个要求是:能以每秒数十帧的速率,根据当前的三维景物实时生成三维动画。你所看到的图像会随着你视点的变化而即时改变,使人产生“身临其境“的感觉。高的帧率可以得到更流畅的画面。一般来说30fps(帧/秒)就是可以接受的,但是将帧速增加至60fps(帧/秒)则可以明显提升交互感。这与计算机影视制作不同.电影特效可以通过很多台工作站,花漫长的几十个小时绘制出长度仅为几秒的高质量画面.并不强调实时性。

  • 标签: GPU 三维游戏 三维动画 实时生成 影视制作 计算机
  • 简介:奇怪的等式在什么情况下,下面的等式成立?7+8=3

  • 标签: CPU 检测 等式
  • 简介:教授王:4月1号大家过得开心吗?是被人善意地愚弄了,还是愚弄了别人?愚人节是个很有意思的节日,不经意间可能就做了一个愚人节的“傻瓜”。呵呵,凭我教授王的睿智居然也没有逃脱得了,气愤,气愤~~咱们闲话少叙,继续上课!不知道上节课的内容大家还记得多少啊?是不是都忘光了?记得常常温习哦,关于CPU的运算单元我们基本上告一段落了,从本节开始,我们将要开始讲述CPU的周边原理,比如运行模式、工作电压啦,这是我们日常中最常听说,但又是经常迷糊的部分,大家可要准备好笔记哦,我们开始上课啦!

  • 标签: CPU 运行模式 32位指令系统 微处理器 操作系统
  • 简介:在电子技术中,脉冲信号是一个按一定电压幅度,一定时间间隔连续发出的脉冲信号。脉冲信号之间的时间间隔称为周期;而将在单位时间(如1秒)内所产生的脉冲个数称为频率。频率是描述周期性循环信号(包括脉冲信号)在单位时间内所出现的脉冲数量多少的计量名称;频率的标准计量单位是Hz(赫)。电脑中的系统时钟就是一个典型的频率相当精确稳定的脉冲信号发生器。频率在数学表达式中用“f”表示,其相应的单位有:Hz(赫)、KHz(千赫)、MHz(兆赫)、GHz(吉赫)。

  • 标签: 电脑 CPU 脉冲信号 单位时间 时间间隔 信号发生器
  • 简介:现代生活的数字电器中都有一个核心元件控制其它部件工作,那就是CPU,也就是微控制器:但凡数字电器都离不了CPU,就连微不足道的风扇,现在也植入了CPU,用红外线控制其档位。比起以前的手动控制方便很多,这就是CPU的作用。CPU相当于人的大脑,发布各种命令,控制全身的每一个关节,由此可见CPU的工作量很大,凡事必“亲临处理”,其负担过重,那么寿命就会缩短。

  • 标签: CPU 微控制器 数字电器 红外线控制 现代生活 手动控制
  • 简介:今年.AMD苦心经营的64位处理器终于看到了希望.WindowsXPx64发布.Intel也开始跟进64位计算。相关主板、处理器的价格也不再高不可攀,越来越多的人开始青睐Athlon64。

  • 标签: CPU 64位处理器 Windows 防毒 ATHLON 64位计算
  • 简介:CPU是CentralProcessingUnit(中央处理器)的缩写,CPU一般由逻辑运算单元、控制单元存储单元组成。在逻辑运算控制单元中包括一些寄存器,这些寄存器用于CPU在处理数据过程中数据的暂时保存。大家需要重点了解的CPU主要指标参数有以下10点:1.主频主频就是CPU的时钟频率,简单地说也就是CPU的工作频率,如我们常说的P42.4GHz,这个2.4GHz就是CPU的主频。一般说来,一个时钟周期完成的指令数是固定的,所以主频越高,CPU的速度也就越快,主频=外频×倍频。此外,需要说明的是AMD的AthlonXP系列处理器的P(RPerformanceRating)值标称并非是它的主频,而是指它具有相当于该主频处理器的运算能力。比如,AthlonXP1700+是指它具有相当于1.7GHz的处理器的运算能力,而它的实际主频为1.53GHz。2.外频外频即CPU的外部时钟频率,主板及CPU标准外频主要有66MHz、100MHz、133MHz、266MHz几种。此外主板可调的外频越多、越高越好,特别是对于超频者比较有用。3.倍频倍频则是指CPU外频与主频相差的倍数。例如AthlonXP200...

  • 标签: 教看懂 看懂参数
  • 简介:摘要:为保障GPU加速方案的可行性,提升GPU的计算效率。本文结合FTM算法的应用参数,提出将FIM算法应用在GPU加速中的运行试验方案。借此在CUDA程序支撑下,控制FIM算法的计算时限,优化GPU的加速设计,为我国数值模拟技术的创新发展奠定基础。

  • 标签: FTM算法 GPU加速 计算 CUDA