以下是 CPU、GPU、NPU、TPU 的深度解析，涵盖设计目标、架构特点、应用场景及性能对比： 一、CPU（Central Processing Unit，中央处理器） 1. 核心定位 通用计算：处理复杂逻辑、分支预测和顺序任务
Published on 2025-03-07
以下是一些使用Python进行CUDA编程的实例： 1. 使用Numba库的实例 Numba是一个开源的JIT（Just In Time）编译器，它允许用户将Python和NumPy代码转换为可在GPU上执行的CUDA内核。下面是一个简单的向量加法示例： import numpy as np fro
Published on 2025-01-20
CUDA编程实例可以展示如何在NVIDIA的GPU上利用并行计算能力来加速计算密集型任务。以下是一个简单的CUDA编程实例，该实例实现了两个整型向量相加的操作： #include <cuda_runtime.h> #include <stdio.h> // 定义CUDA核函数，用于计算向量相加 _
Published on 2025-01-20
