GPUs (04) (Xử lý song song và bộ xử lý đồ họa)
- 페이지 수
- 46
- 형식
- 크기
- 2.1 MB
- 연도
- 2006
- Trường
- University of Hildesheim
- 조회수
- 0
- 댓글
- 0
- Lượt tải
- 0
미리보기 생성 중...
Slide bài giảng về xử lý song song và bộ xử lý đồ họa (GPU), bao gồm so sánh GPU và CPU, lập trình GPU, và các ví dụ.
- 문서명
- GPUs (04) (Xử lý song song và bộ xử lý đồ họa)
- 학교 / 강의
- University of Hildesheim · Big Data
- 내용
- Tài liệu này giới thiệu về việc sử dụng GPU cho tính toán song song trong phân tích dữ liệu lớn, so sánh với CPU, trình bày các khái niệm lập trình GPU cơ bản và đưa ra ví dụ minh họa.
- 목차
- Syllabus
- A. Parallel Computing
- A.1 Threads
- A.2 Message Passing Interface (MPI)
- A.3 Graphical Processing Units (GPUs)
- B. Distributed Storage
- B.1 Distributed File Systems
- B.2 Partioning of Relational Databases
- B.3 NoSQL Databases
- C. Distributed Computing Environments
- C.1 Map-Reduce
- C.2 Resilient Distributed Datasets (Spark)
- C.3 Computational Graphs (TensorFlow)
- D. Distributed Machine Learning Algorithms
- D.1 Distributed Stochastic Gradient Descent
- D.2 Distributed Matrix Factorization
- Outline
- 1. GPUs vs CPUs
- 2. Basics of GPU Programming
- 3. Example: Color to Grayscale
- 4. Example: Matrix Multiplication
- 5. Block Shared Memory
- 페이지 수
- 46 페이지
- 업로더
- Uni24h
설명
Trích nội dung tài liệu
Big Data Analytics Big Data Analytics A. Parallel Computing / 3. Graphical Processing Units (GPUs) Lars Schmidt-Thieme Information Systems and Machine Learning Lab (ISMLL) Institute for Computer Science University of Hildesheim, Germany Lars Schmidt-Thieme, Information Systems and Machine Learning Lab (ISMLL), University of Hildesheim, Germany 1 / 32 Big Data Analytics Syllabus Tue. 9.4. (1) 0. Introduction Tue. 16.4. Tue. 23.4. Tue. 30.4. (2) (3) (4) A. Parallel Computing A.1 Threads A.2 Message Passing Interface (MPI) A.3 Graphical Processing Units (GPUs) Tue. 7.5. Tue. 14.5. Tue. 21.5. (5) (6) (7) B. Distributed Storage B.1 Distributed File Systems B.2 Partioning of Relational Databases B.3 NoSQL Databases Tue. 28.5. Tue. 4.6. Tue. 11.6. Tue. 18.6. (8) (9) (10) C. Distributed Computing Environments C.1 Map-Reduce Pentecoste Break — C.2 Resilient Distributed Datasets (Spark) C.3 Computational Graphs (TensorFlow) Tue. 25.6. Tue. 2.7. (11) (12) D. Distributed Machine Learning Algorithms D.1 Distributed Stochastic Gradient Descent D.2 Distributed Matrix Factorization Tue. 9.7. (13) Questions and Answers Lars Schmidt-Thieme, Information Systems and Machine Learning Lab (ISMLL), University of Hildesheim, Germany 1 / 32 Big Data Analytics Outline 1. GPUs vs CPUs 2. Basics of GPU Programming 3. Example: Color to Grayscale 4. Example: Matrix Multiplication 5. Block Shared Memory Lars Schmidt-Thieme, Information Systems and Machine Learning Lab (ISMLL), University of Hildesheim, Germany 1 / 32 Big Data Analytics 1. GPUs vs CPUs Outline 1. GPUs vs CPUs 2. Basics of GPU Programming 3. Example: Color to Grayscale 4. Example: Matrix Multiplication 5. Block Shared Memory Lars Schmidt-Thieme, Information Systems and Machine Learning Lab (ISMLL), University of Hildesheim, Germany 1 / 32 Big Data Analytics 1. GPUs vs CPUs Massively Parallel Computation I mildly parallel computation: I tens of cores of a CPU I massively parallel computati
자주 묻는 질문
이 문서는 무료인가요?
네. “GPUs (04) (Xử lý song song và bộ xử lý đồ họa)” 문서는 무료입니다. 로그인 후 '다운로드'를 클릭하여 원본 파일을 받으세요.
이 문서는 몇 페이지로 되어 있나요?
이 문서는 46페이지입니다, Big Data 과정용. 다운로드하기 전에 온라인으로 미리 볼 수 있습니다.
다운로드하기 전에 미리 볼 수 있나요?
네. 이 페이지의 온라인 리더를 통해 문서를 미리 본 후 다운로드 여부를 결정할 수 있습니다.
GPUs (04) (Xử lý song song và bộ xử lý đồ họa)
미리보기 생성 중...
Trích nội dung tài liệu
Big Data Analytics Big Data Analytics A. Parallel Computing / 3. Graphical Processing Units (GPUs) Lars Schmidt-Thieme Information Systems and Machine Learning Lab (ISMLL) Institute for Computer Science University of Hildesheim, Germany Lars Schmidt-Thieme, Information Systems and Machine Learning Lab (ISMLL), University of Hildesheim, Germany 1 / 32 Big Data Analytics Syllabus Tue. 9.4. (1) 0. Introduction Tue. 16.4. Tue. 23.4. Tue. 30.4. (2) (3) (4) A. Parallel Computing A.1 Threads A.2 Message Passing Interface (MPI) A.3 Graphical Processing Units (GPUs) Tue. 7.5. Tue. 14.5. Tue. 21.5. (5) (6) (7) B. Distributed Storage B.1 Distributed File Systems B.2 Partioning of Relational Databases B.3 NoSQL Databases Tue. 28.5. Tue. 4.6. Tue. 11.6. Tue. 18.6. (8) (9) (10) C. Distributed Computing Environments C.1 Map-Reduce Pentecoste Break — C.2 Resilient Distributed Datasets (Spark) C.3 Computational Graphs (TensorFlow) Tue. 25.6. Tue. 2.7. (11) (12) D. Distributed Machine Learning Algorithms D.1 Distributed Stochastic Gradient Descent D.2 Distributed Matrix Factorization Tue. 9.7. (13) Questions and Answers Lars Schmidt-Thieme, Information Systems and Machine Learning Lab (ISMLL), University of Hildesheim, Germany 1 / 32 Big Data Analytics Outline 1. GPUs vs CPUs 2. Basics of GPU Programming 3. Example: Color to Grayscale 4. Example: Matrix Multiplication 5. Block Shared Memory Lars Schmidt-Thieme, Information Systems and Machine Learning Lab (ISMLL), University of Hildesheim, Germany 1 / 32 Big Data Analytics 1. GPUs vs CPUs Outline 1. GPUs vs CPUs 2. Basics of GPU Programming 3. Example: Color to Grayscale 4. Example: Matrix Multiplication 5. Block Shared Memory Lars Schmidt-Thieme, Information Systems and Machine Learning Lab (ISMLL), University of Hildesheim, Germany 1 / 32 Big Data Analytics 1. GPUs vs CPUs Massively Parallel Computation I mildly parallel computation: I tens of cores of a CPU I massively parallel computati
- 문서명
- GPUs (04) (Xử lý song song và bộ xử lý đồ họa)
- 학교 / 강의
- University of Hildesheim · Big Data
- 내용
- Tài liệu này giới thiệu về việc sử dụng GPU cho tính toán song song trong phân tích dữ liệu lớn, so sánh với CPU, trình bày các khái niệm lập trình GPU cơ bản và đưa ra ví dụ minh họa.
- 목차
- Syllabus
- A. Parallel Computing
- A.1 Threads
- A.2 Message Passing Interface (MPI)
- A.3 Graphical Processing Units (GPUs)
- B. Distributed Storage
- B.1 Distributed File Systems
- B.2 Partioning of Relational Databases
- B.3 NoSQL Databases
- C. Distributed Computing Environments
- C.1 Map-Reduce
- C.2 Resilient Distributed Datasets (Spark)
- C.3 Computational Graphs (TensorFlow)
- D. Distributed Machine Learning Algorithms
- D.1 Distributed Stochastic Gradient Descent
- D.2 Distributed Matrix Factorization
- Outline
- 1. GPUs vs CPUs
- 2. Basics of GPU Programming
- 3. Example: Color to Grayscale
- 4. Example: Matrix Multiplication
- 5. Block Shared Memory
- 페이지 수
- 46 페이지
- 업로더
- Uni24h
댓글 (0)
댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨보세요!
Big Data Analytics - Phân tích dữ liệu lớn (Lecture 10)
Advanced Big Data Analytics - Phân tích dữ liệu lớn nâng cao (Lecture 6)
Big Data Analytics - Phân tích dữ liệu lớn (Lecture 3)
Big Data Analytics - Phân tích dữ liệu lớn (Lecture 4)
Big Data Analytics - Phân tích dữ liệu lớn (Lecture 5)
Tổng hợp Đề Toán 5 - Luyện thi vào Lớp 6 - CLB EMath
Bài giảng vật lý đại cương (Chương 3) - Đỗ Ngọc Uấn
Chương 8.Nguyên tử - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Chương 7.Cơ học lượng tử - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Chương 6.Quang học lượng tử - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
댓글 (0)
댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨보세요!