摘要：关于高性能计算的知识记录汇总-菜鸟级别菜鸟级别Mpi和openMPI的区别，或者CUDA和OpenCL的区别，这篇文章就是为了总结下高性能计算的相关知识。目前高性能计算有两大趋势，并行计算集群和CPU处理器和GPU显卡的异构混合计算。下面做对这些名词进行一个简单的介绍：MPI－ （Message P... 阅读全文

摘要：opencv2.1中有些视频处理的项目，在一般多核的计算机上速度很慢，究其原因是没有加入多线程并行处理，还有仔细研读其代码过程中发现很多 #ifdef HAVE_IPP #ifdef HAVE_TBB 注：之前并行机制是使用的openmp的，2.0之后是使用tbb了 的宏如果打开这个宏可以对部分代... 阅读全文

摘要：最近逐渐把开发环境从Windows转到Linux下，原因是Visual Studio提供的环境太庞大，总感觉看不到全貌，并且对于C++11的支持实在是太慢了。而在Linux下，有非常大的选择空间，编辑器可以选vim或 者emacs，两者都是顶级的文本编辑器（不仅仅是文本编辑器）。编译器可以选g++... 阅读全文

摘要：众所周知，GPU拥有数十倍于CPU的浮点运算能力，但如此强大的实力多数情况下只能用来玩游戏，岂不可惜？因此近年来业界都在致力于发掘GPU的潜能，让它能够在非3D、非图形领域大展拳脚。 1999年，首颗GPU(GeForce 256)诞生，GPU从CPU手中接管T&L(坐标转换和光源) 2000年，Hopf在GPU上实现小波变换 2001年，Larsen利用GPU的多纹理技术做矩阵运算 2002年，Harris在GPU上用细胞自动机(CA)仿真各种物理现象，Purcell第一次使用GPU加速光线跟踪算法 2003年，是GPGPU领域具有里程碑意义的一年，Kruger实现了线性代数操作；. 阅读全文

摘要：GPU高效能運算環境—CUDA與GPU Cluster介紹作者：周秉誼 / 臺灣大學計算機及資訊網路中心作業管理組碩士後研究人員 計資中心為了提昇原有高效能運算的運算能力，在今年建置了一套圖形處理器叢集，以CUDA圖形處理器運算環境提供高效能運算服務。圖形處理器中，有大量處 理核心，可同時處理不同運算工作。研究人員可以利用CUDA的C語言擴充，直接用C語言寫程式，在圖形處理器上進行科學運算，充分發揮圖形處理器強大的運 算能力。前言 現代的視窗系統通常都有許多華麗的3D效果、電腦遊戲中也有許多3D特效來呈現特別的招式及場景的壯闊，為了流暢地把這些內容展現在電腦螢幕上，現在的電腦通常都配... 阅读全文