CPU和GPU是两种不同的微处理器，它们在电脑、手机、游戏机等设备中负责执行各种计算任务。CPU是中央处理器，它是电脑的大脑，负责处理各种复杂的逻辑运算和控制指令。GPU是图形处理器，它是电脑的眼睛，负责处理大量的图像和图形相关的运算。
在计算机科学中，软件编程与图形编程是两种高度专业化的领域，它们的目标和方法有着根本的区别。对于熟悉传统软件开发的开发者来说，进入图形编程可能是一个全新的世界。在这篇文章中，我们将探讨着色器语言、GPU（图形处理器）以及两者的差异，以期帮助读者更好地理解这一新兴领域。
随着机器学习（ML）的爆发式发展，我们看到开发者为 ML 构建了很多复杂的模型和框架。在这些支持循环和递归的编程结构的先进模型推动之下，ML 领域涌现出大量的程序。同时，在我们构建这些程序的工具中也出现了一些有趣的问题，这里的工具也指的就是 -- 编程语言。 虽然机器学习领域没有一个专门的编程语言，但是有很多框架或库都提供基于 Python 的 API（比如 TensorFlow），又或者将 Python 用作建模语言（比如 PyTorch）。如今 Python 虽然在人工智能领域应用广泛，但是也存在一定的
CUDA（ComputeUnified Device Architecture），是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。2007 年以来，以NVIDIA GPU为代表的加速器并行计算开始兴起。目前流行的GPU通用编程语言是CUDA C和OpenCL. 它们均是C/C++语言的扩展，因此可以方便地将C/C++代码移植到 GPU 上。但对于科学与工程计算中的重要编程语言Fortran，无法直接地改写为 CUDA C或 OpenCL。
（发私信还担心被无视，没想到很快就收到同意的回复）。近日大佬成立公司专门做图形学方面的开源工作，小编作为图形学爱好者甚是激动
在 QCon Plus 大会上，Juan Fumero 谈到了 TornadoVM，一种 Java 虚拟机（JVM）高性能计算平台。Java 开发人员可以通过它在 GPU、FPGA 或多核 CPU 上自动运行程序。
这里的host端就是指CPU，device端就是指GPU；使用__global__声明的核函数是在CPU端调用，在GPU里执行；__device__声明的函数调用和执行都在GPU中；__host__声明的函数调用和执行都在CPU端。
最近一年，计算机图形学正在迎来产业新浪潮，各路计算机图形学大神纷纷创业成立新的公司。
Python作为多线程的编程语言在并行方面相对于R语言有很大的优势，然而作为占据统计分析一席之地的R语言自然不能没有并行计算的助力。那么我们来看下在R语言中有哪些并行的包：隐式并行：OpenBLAS，Intel MKL，NVIDIA cuBLAS等；显性并行：parallel（主打lapply应用）、foreach（主打for循环）、SupR、还有利用GPU的办法（gpuR）。所谓显式并行也就是基于并行的编程语言编译的程序；隐式并行是基于串行程序编译的并行计算。当然，在R语言核心功能中也是带有了相关的并行的计算基础包parallel。今天就给大家介绍下这个基础并行包的具体应用。
前面发了一些关于 Shader 编程的文章，有读者反馈太碎片化了，希望这里能整理出来一个系列，方便系统的学习一下 Shader 编程。
欢迎开始学习GPU入门课程！GPU（图形处理器）在计算机科学和深度学习等领域有着广泛的应用。以下是一个适用于初学者的GPU入门学习课程目录，帮助了解GPU的基本概念、架构和编程：
经过近 10 年的不懈努力，对计算机科学核心的深入研究，人们终于实现了一个梦想：在 GPU 上运行高级语言。
选自Julia Blog 作者：Mike Innes等人 机器之心编译 任何机器学习系统复杂到一定程度，都会包含一个临时开发的、不合规范的、充满错误的、运行速度很慢的、只有一半功能的编程语言实现。（格林斯潘第十定律） 我们很高兴看到机器学习大爆发，以及机器学习模型的复杂度和用来构建模型的框架。越来越多的顶尖模型更多地涉及到编程问题，通常它们需要支持循环和递归等编程结构，这给创建它们的工具（编程语言）带来了一些有趣的问题。 尽管机器学习没有专用的语言，但有的机器学习框架（如 TensorFlow）在 Pyth
现在用于AI开发的硬件，不仅有CPU、GPU，还有FPGA、AI专用计算芯片。不同的硬件需要不同的API，甚至是不同的编程语言。将原来开发的AI程序移植到另外一种架构上，是一件极为困难的事情。
项目负责人Philippe Tillet表示：「我们的目标是让Triton成为深度学习中CUDA的替代品」。
image.png 七个模型来介绍并发与并行。 线程与锁:线程与锁模型有很多众所周知的不足，但仍是其他模型的技术基础，也是很多并 发软件开发的首选。 函数式编程:函数式编程日渐重要的原因之一，是其对并发编程和并行编程提供了良好的支 持。函数式编程消除了可变状态，所以从根本上是线程安全的，而且易于并行执行。 Clojure之道——分离标识与状态:编程语言Clojure是一种指令式编程和函数式编程的混搭方 案，在两种编程方式上取得了微妙的平衡来发挥两者的优势。 actor:actor模型是一种适用性很广的并发编
只有超级计算机才最有能力应对科学面临的巨大挑战，但是这些机器的编程难度却阻碍了发展。
过去十年中，深度神经网络 (DNN) 已成为最重要的机器学习模型之一，创造了从自然语言处理到计算机视觉、计算神经科学等许多领域的 SOTA 实现。DNN 模型的优势来自于它的层次结构，这一特征导致其计算量巨大，但也会产生大量高度并行化的工作，特别适合多核和众核处理器。
机器之心原创 作者：高静宜 2017 年 3 月 27 日，亚马逊云服务（AWS）机器学习总监 Alex Smola 到北京大学招贤纳士，并呈现了一场题为《为什么你的机器学习代码运行速度慢（Why your machine learning code is slow）》的精彩演讲。读者可点击阅读原文下载完整 PDF。 Alex Smola 曾于 1996 年获得慕尼黑工业大学物理学硕士学位，1998 年获得柏林工业大学计算机科学博士学位。在 1999 年到 2007 年期间，先后于澳大利亚国立大学及 NIC
NVIDIA今天正式宣布了最新版并行计算开发工具CUDA 6，相比此前的CUDA 5.5有着革命性的巨大进步。 NVIDIA表示，CUDA 6可以让并行编程前所未有的轻松，能够显著节省开发人员的时间和精力，而通过GPU加速可带来最多8倍于CPU模式的性能提升。 CUDA 6的关键新特性包括： 1、统一寻址(Unified Memory)： 可直接访问CPU内存、GPU显存，无需在彼此之间手动拷贝数据，可在大量编程语言中更简单地添加GPU加速支持。 其实CUDA 4就开始支持统一虚拟寻址，x86 CPU、GP
异构计算（Heterogeneous computing）技术从80年代中期产生，由于它能经济有效地获取高性能计算能力、可扩展性好、计算资源利用率高、发展潜力巨大，目前已成为并行/分布计算领域中的研究热点之一。本文主要介绍了CPU+GPU基础知识及其异构系统体系结构（CUDA）和基于OpenCL的异构系统，并且总结了两种结构的特点，从而对异构计算有了更深的理解。
机器之心报道 编辑：蛋酱、陈萍 OpenAI 开源了全新的 GPU 编程语言 Triton，它能成为 CUDA 的替代品吗？ 过去十年中，深度神经网络 (DNN) 已成为最重要的机器学习模型之一，创造了从自然语言处理到计算机视觉、计算神经科学等许多领域的 SOTA 实现。DNN 模型的优势来自于它的层次结构，这一特征导致其计算量巨大，但也会产生大量高度并行化的工作，特别适合多核和众核处理器。 深度学习领域的新研究思路往往是结合原生框架 operator 来实现的，这种方法虽然方便，但需要创建或移动许多临时张
在当前的数据驱动时代，大量的数据需要在不同系统和应用程序之间进行交换和共享。这些数据可能来自于不同的源头，如传感器、数据库、文件等，具有不同的格式、大小和结构；不同系统和编程语言的运行环境也可能存在差异，如操作系统、硬件架构等，进一步增加了数据交换的复杂度和难度。为了将这些数据有效地传输和处理，需要一个高性能的数据交换格式，以提高数据交换和处理的速度和效率。传统上，数据交换通常采用文本格式，如CSV、XML、JSON等，但它们存在解析效率低、存储空间占用大、数据类型限制等问题，对于大规模数据的传输和处理往往效果不佳。因此，需要一种高效的数据交换格式，可以快速地将数据从一个系统或应用程序传输到另一个系统或应用程序，并能够支持不同编程语言和操作系统之间的交互。
【AI100 导读】首款拥有 GPU 原生编程功能的 Julia 编程语言公测版终于发布了！本文介绍了如何编写像 GPU 一样的并行加速程序。 经过两年缓慢但却稳定的发展，我们最终发布了首款拥有 GPU 原生编程功能的 Julia 编程语言的公测版。虽然仍然存在某些方面的限制，但是现在运用 Julia 编写 CUDA 核心程序已经得以实现。相应地，使用 Julia 高级语言特性编写高性能的 GPU 代码也成为可能。 本篇文章中演示的编程支持是由低级构块组成的，而这些构块与 CUDA C 语言处于相同的抽
CUDA 并行计算平台可以使用 C++、Fortran 和 Python 进行编程，但该公司正在寻找其他人来运行其 GPU。
GPU 编程可以称为异构编程，最近由于机器学习的火热，很多模型越来越依赖于GPU来进行加速运算，所以异构计算的位置越来越重要；异构编程，主要是指CPU+GPU或者CPU+其他设备（FPGA等）协同计算。当前的计算模型中，CPU主要用来进行通用计算，其更多的是注重控制，我们可以通过GPU和FPGA等做专用的计算。
典型的模型训练流程可以从计算的角度分为三个关键步骤：前向计算、反向计算和参数更新。这些步骤构成了模型在训练中的核心计算过程。
CUDA定义了一种针对GPU特性的指令集，允许程序员直接编写针对GPU硬件的代码。这些指令专为大规模并行处理而设计，能够高效地驱动GPU上的数千个并行处理单元（如CUDA核心或流处理器）同时工作。
今天是918，一个对中国人来说非常特殊的日子。这一天，有些地方可能会拉响警笛，有的地方可能会有一些纪念活动。
当2020年10月份，NVIDIA在其GTC 2020大会上大张旗鼓的宣传DPU之后，整个行业热了起来，大家都在问：什么是DPU？DPU到底能干什么？DPU和GPU有什么区别？号称数据中心三大处理器之一的DPU，“何德何能”与CPU、GPU并驾齐驱？
自Open AI的成立把AI平台的开源推向高潮后，Google，Facebook，微软，Twitter等公司也“半推半就” 地踏上了自家平台的开源之路，以此来吸引学术界, 工业界的研究人员，让他们更多
总体而言，CUDA 已经成为科学计算和各种数据密集型应用的重要工具之一，通过利用 GPU 的并行计算能力，显著提高了计算速度和效率。
定义 1：FPGA 是一堆晶体管，你可以把它们连接（wire up）起来做出任何你想要的电路。它就像一个纳米级面包板。使用 FPGA 就像芯片流片，但是你只需要买这一张芯片就可以搭建不一样的设计，作为交换，你需要付出一些效率上的代价。
虽然我大学本科读的不是计算机专业，但当时正处在计算机信息化的时代，工科学生都会安排学习一些计算机相关知识。我学的第一门计算机编程语言是 FORTRAN，此后在学校陆续学习了 C 、汇编、PASCAL 等语言。毕业之后，学习的编程语言更多，总共算下来有十几门。这些语言，有的是自己主动去学习，更多的则是工作需要，边学边做项目。其实我也很羡慕有些同学可以专精一个领域，将某个语言学到极致。不过人在江湖飘，很多时候也是身不由己。做项目的时候，哪个语言做起来快，做起来简便，就会选择哪门语言。此外，不同的公司有不同的语言偏好，如果中间换过几家公司，少不了要去学习新的语言。
近年来，神经网络在各种领域相比于传统算法有了极大的进步。在图像、视频、语音处理领域，各种各样的网络模型被提出，例如卷积神经网络、循环神经网络。训练较好的 CNN 模型把 ImageNet 数据集上 5 类顶尖图像的分类准确率从 73.8% 提升到了 84.7%，也靠其卓越的特征提取能力进一步提高了目标检测准确率。RNN 在语音识别领域取得了最新的词错率记录。总而言之，由于高度适应大量模式识别问题，神经网络已经成为许多人工智能应用的有力备选项。
原文：https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_numerical-analysis_software
Mojo🔥 是基于 Python 而生的编程语言，它结合了 Python 的简易性和 C 语言的强大性能，能够实现硬件的丰富功能，如多核、向量单元和加速器单元。Mojo🔥能对大量低级 AI 硬件进行编程，并且轻松扩展模型，为开发者提供卓越的性能体验。
今天，Stability AI发布了自家在2024年的第一个模型——Stable Code 3B。
Keras处于高度集成结构。 虽然更简单创立模型，但是面临杂乱的网络结构时或许不如TensorFlow。
GPU世界：这次非常感谢风辰大神能来到GPU世界来做专访。之前就听说风辰已经活跃于OpenGPU等专业的并行计算社区，对于并行计算领域也从事了好多年，在此是否能请您进一步介绍一下自己以及自己所属的这一行业？ 风辰：我叫刘文志，网名风辰，毕业于中科院研究生院，毕业后在英伟达干了近三年；之后在百度IDL异构计算组跟着吴韧老师；现在在一家深度学习创业公司做异构并行计算相关的内容。 在深度学习领域，无论是训练还是部署对计算能力的需求都非常大。一次训练使用单X86 CPU来做，可能需要一年，使用８核CPU来做，也需
Theano是一个Python库，它允许你定义、优化和求值数学表达式，特别是具有多维数组（numpy.ndarray）的数学表达式。对于涉及大量数据的问题，使用Theano可以获得与手工编写的C实现不相上下的速度。它还可以通过利用最近的GPU超过CPU上的C多个数量级。
可以说随着人工智能技术的发展，Python语言也迎来了新的生机。由于Python易上手，语法简洁，工具库多等特点，Python已成为人工智能领域最流行的语言。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】每年都有很多新的编程语言来挑战Python在深度学习的地位，但无一例外都失败了。最近图灵奖得主在推特上再度提起4年前就已经停更的Skip语言，并看好它在深度学习领域的发展。 图灵奖得主LeCun最近在twitter上分享了一门新的编程语言Skip，并表示它有很多有趣的新特性。 包括安全的并发、具有类型推断的强类型化、简单的语法、面向函数也可以面向对象、默认不可变的变量、可预测的垃圾回收器、支持预计算和缓存、类Lisp：闭包和指令序列等。 LeCu
对于深度学习初学者来说，配置深度学习的环境可能是一大难题，因此本文主要讲解CUDA; cuDNN; Pytorch 三者是什么，以及他们之间的依赖关系。
开源的深度学习神经网络正步入成熟，而现在有许多框架具备为个性化方案提供先进的机器学习和人工智能的能力。那么如何决定哪个开源框架最适合你呢？本文试图通过对比深度学习各大框架的优缺点，从而为各位读者提供一个参考。你最看好哪个深度学习框架呢？ 现在的许多机器学习框架都可以在图像识别、手写识别、视频识别、语音识别、目标识别和自然语言处理等许多领域大展身手，但却并没有一个完美的深度神经网络能解决你的所有业务问题。所以，本文希望下面的图表和讲解能够提供直观方法，帮助读者解决业务问题。 下图总结了在 GitHub 中最受
现在的许多机器学习框架都可以在图像识别、手写识别、视频识别、语音识别、目标识别和自然语言处理等许多领域大展身手，但却并没有一个完美的深度神经网络能解决你的所有业务问题。所以，本文希望下面的图表和讲解能
预训练语言模型已经成为了现代自然语言处理pipeline中的基石，因为其在少量的标注数据上产生更好的结果。随着ELMo、ULMFiT、GPT和BERT的开发，使用预训练模型在下游任务上微调的范式被广泛使用。随后发现预训练语言模型在没有任何额外训练的情况下任务能执行有用的任务，进一步证明了其实用性。此外，根据经验观察，语言模型的性能随着模型的增大而增加(有时是可预测的，有时是突然的)，这也导致了模型规模越来越多的趋势。抛开环境的问题，训练大语言模型(LLM)的代价仅有资源丰富的组织可以负担的起。此外，直至最终，大多数LLM都没有公开发布。因此，大多数的研究社区都被排除在LLM的开发之外。这在不公开发布导致的具体后果：例如，大多数LLM主要是在英文文本上训练的。
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