GPU Gems CD内容 书 1〜3的CD内容（源代码） CD内容 自然效应 灯光和阴影 材料 图像处理 性能和实用性 超越三角形 CD内容 几何复杂度 阴影，灯光和阴影 高质量渲染 GPU上的通用计算：入门 面向图像的计算 仿真和数值算法 CD内容 几何学 光与影 渲染图 影像效果 物理模拟 GPU计算 :neutral_face: PS：NVIDIA没有提供 CD内容的官方网站 【奖励】GPU Gems 1〜3的完整网络版

遗传算法TSP_CUDA 一种遗传算法，可使用CUDA体系结构（GPU）为TSP（旅行商问题）找到最佳解决方案。 这是我在USF进行的并行和分布式处理课程的最后一个项目，与Berkeley在2015年Spring发布的“并行计算机的应用程序”一起完成的。该项目的目的是使自己熟悉遗传算法的设计和实现，重点是学习如何在CUDA架构以及C ++的OpenMP库上编写并行代码。 概述： 该项目将在德克萨斯大学奥斯汀分校的Stampede.tacc超级计算机上运行。 该代码在踩踏群集的单个节点上运行，此刻使用Nvidia的CUDA调用单个GPU。 在CUDA中，执行内核（GPU功能），并由块和线程组成。 每个块最多可以有1024个线程，每个内核可以有〜65000个块。 我设计了一种算法，以便在每个GPU上创建一个填充，该填充由启动内核的NTHREADS * NBLOCKS组成。 例如，在一个流行

GPU并行编程这本书，详细剖析了GPU 的运算机制，让读者升入理解GPU计算的内核，以及提升运算速度的有效方法。对于算法研究人员，是不可多得的资料。

onnxruntime_gpu-1.8.0-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl嵌入式上面的whl包

win10下搭建Mask Rcnn环境详细教程并运行第一个demo程序（包含Anaconda+Tensorflow-gpu+Cuda+cuDnn安装过程及各种坑）-附件资源

采用matlab写的GPU版本卷积神经网络，使用了maxpooling等技术，matlab版本2013a.

NVIDIA TX2 PyTorch-GPU安装包： torch-1.10.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl torchvision-0.11.0a0+fa347eb-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl

v2.48.0 版本更新：2022年9月7日 – 在“高级”标签中添加新的“DLSS”部分，该部分将定位所有已安装的支持 DLSS 的游戏并报告其 DLSS 版本 – 不再向老官网首页发送联网请求，而是专门使用新域名，这使得 IT 管理员能够更轻松地阻止来自 GPU-Z 的流量 - 安装 NVIDIA 工程示例 GPU 后，GPU-Z 将阻止所有网络活动（NVIDIA 的功能请求） – 对英特尔 Arc 检测、传感器、报告和规格进行了许多改进 – 将英特尔离散 GPU 功率传感器重命名为“GPU 芯片功耗”，以澄清它不测量整个主板的功率，而仅测量 GPU 芯片功率。 – 改进了中文翻译 – 添加了对 Advantech 供应商 ID 的检测 – 修复了使用更新驱动程序的英特尔 DG1 的风扇速度监测 – 修复了 RTX 3080 12 GB 的发行年份 – 修复了 Ryzen 5800H 的发布日期 – 修复了 RV670 的芯片尺寸。 – 添加支持： NVIDIA GeForce RTX 3050 OEM、MX550 (TU117-A)、RTX A5500、A5500 Mobile、

测试tensorflow_federated是否安装成功了.

具有用于 gpu 的 cusp 稀疏类的裸骨接口， 支持单精度，实数/复数。 用法： A=gcsparse(B,[格式: 0=coo, 1=csr]); 或者A=gcsparse(col,row,val,[nrows,[ncols,[格式]]]); 输入 B 是一个 matlab 数组、稀疏数组或 gcarray。 重载运算符： ctranspose: B=A.'; 转置：B=A'; 乘法：x=A*y； (spmv) 格式转换： B=real(A);A=complex(B);B=gcsparse(A,format); rowptr=ptr2row(A); 行 =grow2ptr(A); 例子： 真实/复杂速度测试：testgsparse.m accumarray: testRadavg.m 模板：testgnufft.m（氡变换示例） 笔记： 格式转换 row2ptr 和 ptr