RTX3090 TensorFlow, NAMD and HPCG Performance on Linux (Preliminary)Written on September 24, 2020 by Dr Donald KinghornTable of ContentsIntroductionTest systemResultsPerformance ChartsConclusionsIntro
2020-10-17 NJTST 242
GPU最早用于提升图形计算的性能,增加图形质量。现今GPU已经不局限于图形处理,还可以用于并行计算的加速。计算机辅助工程(CAE)模拟让工程师能够设计更多的虚拟原型产品,因而在打造物理原型产品上花费的时间更少。更多次的反复设计可以成就更高质量的产品,通过加速模拟,GPU 能够进一步提高生产率,从而有助于缩短产品开发时间,为企业带来更具竞争力的优势。ANSYS与 NVIDIA密切合作,以确保在 AN
2020-10-09 NJTST 1694
CUDA:是Nvidia推出的只能用于自家GPU的并行计算框架。只有安装这个框架才能够进行复杂的并行计算。主流的深度学习框架也都是基于CUDA进行GPU并行加速的,几乎无一例外。还有一个叫做cudnn,是针对深度卷积神经网络的加速库。CUDA:NVIDIA开发的一套并行运算平台,可以利用NVIDIA旗下显卡(AMD的不支持)的架构特性,进行科学计算,比如现在大热的人工智能等等,都需要GPU来协助进
2020-10-09 NJTST 56
Centos7.4下安装Nvidia驱动whynotldch 2019-09-09 22:26:33 9970 收藏 18版权一、环境信息1、操作系统:CentOS Linux release 7.4 (Core)2、显卡:NVIDIA GTX1060 6G;二、具体安装步骤 Linux系统一般默认安装的是开源的nouvea显卡驱动,它与nvidia显卡官方驱动会产生冲突,所以要安
2020-10-08 NJTST 119