通用计算应用

基因数据处理

机器学习OCR识别  海量图片出来、需要大量计算资源:并发执行通用计算、将模型和代码打包成Docker镜像

UFile图片处理   UFile是UCloud的类S3服务:实时性 跨语言的算法 高并发 海量的计算

时间: 2024-09-28 20:41:46

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GPU通用计算API的变迁和趋势

原文链接 在高性能计算.机器学习等现代应用领域中,GPU(Graphics Processing Unit)是占统治地位的计算引擎.GPU从早期的固化逻辑实现.到可编程.到今天的通用计算架构(GPGPU),其应用接口(API)随着功能和通用性的提升而变得越来越灵活和高效. 1. 图形渲染:DirectX 和 OpenGL 早期的GPU有浑名显卡也不冤枉.从软件角度来说,其逻辑架构基本上就是图形的三角形坐标变换.顶点照明.像素着色等一系列功能.因为逻辑固化.功能单纯,应用程序通过驱动接口可以直接执

OpenGL 之 Compute Shader(通用计算并行加速)

平常我们使用的Shader有顶点着色器.几何着色器.片段着色器,这几个都是为光栅化图形渲染服务的,OpenGL 4.3之后新出了一个Compute Shader,用于通用计算并行加速,现在对其进行介绍. 介绍Compute Shader之前需要先介绍一下ImageTexture: 普通的Texture在GLSL中只能进行读取(sampler采样获取数据),写入则必须在Fragment Shader中写入帧缓冲绑定的附件Texture当前像素中,不能随意指定位置写入,并且不能同时读写同一张纹理(我

zynq板卡学习资料:基于zynq XC7Z100 FMC接口通用计算平台367

基于zynq XC7Z100 FMC接口通用计算平台 一.板卡概述 本板卡基于Xilinx公司的FPGA XC7Z100 FFG 9000 芯片, 该平台为设计和验证应用程序提供了一个完整的开发平台.该平台使设计师能够更加简单进行高性能的原型设计,并且通过FMC HPC扩展槽提供可扩展性和满足客户定制需求. 二.基础接口和性能 使用 Zynq-7000 SoC  XC7Z100对嵌入式应用进行快速原型设计以实现优化 支持包含 Dual ARM Cortex-A9 核处理器的嵌入式处理 PS 端3

OpenGL进行简单的通用计算实例

博主作为OpenGL新手,最近要用OpenGL进行并行的数据计算,突然发现这样的资料还是很少的,大部分资料和参考书都是讲用OpenGL进行渲染的.好不容易找到一本书<GPGPU编程技术,从OpenGL.CUDA到OpenCL>,里面对并行处理的发展进行了系统性的介绍,还是很不错的.小白博主很兴奋,看完书中第三章后恍然大悟了很多,就贴出书中代码3-3的例子,实现一番,并用一副图片数据做了实现. 实现环境:Window7 32bit, VS2013+OpenGL3.3+GLEW+GLFW. Ope

一天征服Spark!

Spark是当今大数据领域最活跃最热门的高效的大数据通用计算平台,基于RDD,Spark成功的构建起了一体化.多元化的大数据处理体系,在“One Stack to rule them all”思想的引领下,Spark成功的使用Spark SQL.Spark Streaming.MLLib.GraphX近乎完美的解决了大数据中Batch Processing.Streaming Processing.Ad-hoc Query等三大核心问题,更为美妙的是在Spark中Spark SQL.Spark

CUDA从入门到精通

CUDA从入门到精通(零):写在前面 在老板的要求下,本博主从2012年上高性能计算课程开始接触CUDA编程,随后将该技术应用到了实际项目中,使处理程序加速超过1K,可见基于图形显示器的并行计算对于追求速度的应用来说无疑是一个理想的选择.还有不到一年毕业,怕是毕业后这些技术也就随毕业而去,准备这个暑假开辟一个CUDA专栏,从入门到精通,步步为营,顺便分享设计的一些经验教训,希望能给学习CUDA的童鞋提供一定指导.个人能力所及,错误难免,欢迎讨论. PS:申请专栏好像需要先发原创帖超过15篇...

opencv中的子库

1 FLANN 近似最近邻库,NN就是nearest neighbor的缩写. 2 IlmImf Ilm是Industrial light & magic公司的缩写. Imf是image format的缩写吗? 3 libjasper Jasper是JPEG2000的一个非官方实现,由一个国外的一个大学教师实现,还算是个好用的LIB,你可以从http://www.ece.uvic.ca/~mdadams/jasper/地址下在,里面有VC的工程文件.Jpeg60是JPEG的官方实现:其编译只提供

基于OpenGL ES 的深度学习框架编写

基于OpenGL ES的深度学习框架编写 背景与工程定位 背景 项目组基于深度学习实现了视频风格化和人像抠图的功能,但这是在PC/服务端上跑的,现在需要移植到移动端,因此需要一个移动端的深度学习的计算框架. 同类型的库 caffe-android-lib 目前应该是最便于集成使用的深度学习框架库. tensorflow和mxnet据说也有对应的android库,因时间原因暂未测试. CNNdroid,网址https://zhuanlan.zhihu.com/p/25259452,这个是用 ren

Windows操作系统

Microsoft Windows,是美国微软公司研发的一套操作系统,它问世于1985年,起初仅仅是Microsoft-DOS模拟环境,后续的系统版本由于微软不断的更新升级,不但易用,也慢慢的成为家家户户人们最喜爱的操作系统. Windows采用了图形化模式GUI,比起从前的DOS需要键入指令使用的方式更为人性化.随着电脑硬件和软件的不断升级,微软的Windows也在不断升级,从架构的16位.32位再到64位, 系统版本从最初的Windows 1.0 到大家熟知的Windows 95.Windo