1、详解介绍了VMware GPU虚拟化的全流程操作,包括申请License、创建企业账号、安装License Server、安装Esxi GPU驱动、配置客户机操作系统及激活; 2、详细介绍了N卡及Getforce卡,如何使用GPU直通配置; 3、附带最新的Esxi主机显卡驱动、虚拟机Guest OS显卡驱动、管理员手册、实施手册、License Server下载地址;
2021-07-15 18:00:46 7.2MB vmware GPU虚拟化
Nvidia vsphere VGPU虚拟化Esxi主机驱动、GuestOS驱动
补丁匹配 适用于python的PatchMatch算法。 目前支持CPU和GPU(使用pycuda)。 参见Scratch.ipynb的演示和用法
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GPU Pro 360 Guide to Shadows-Wolfgang Engel-2019.pdf September 26, 2019 Author: Wolfgang Engel Pub Date: 2019 ISBN: 978-0815382478 Pages: 244 Language: English Format: PDF Size: 77 Mb Wolfgang Engel’s GPU Pro 360 Guide to Shadows gathers all the cutting-edge information from his previous seven GPU Pro volumes into a convenient single source anthology that covers various algorithms that are used to generate shadow data. This volume is complete with 15 articles by leading programmers that focus on achieving good visual results in rendering shadows. GPU Pro 360 Guide to Shadows is comprised of ready-to-use ideas and efficient procedures that can help solve many computer graphics programming challenges that may arise. Key Features: Presents tips & tricks on real-time rendering of special effects and visualization data on common consumer software platforms such as PCs, video consoles, mobile devices Covers specific challenges involved in creating games on various platforms Explores the latest developments in rapidly evolving field of real-time rendering Takes practical approach that helps graphics programmers solve their daily challenges
2021-07-14 20:37:56 76.35MB GPU 360Guide Wolfgang Engel
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关于GPU在数字仿真领域有限元计算软件中的加速应用。相关资料的整理和部分见解。
2021-07-14 14:02:52 1.97MB gpu 数字仿真 有限元
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摘要:时域有限差分法(FDTD)求解电磁学中麦克斯韦方程组是科学与工程计算中一个非常重要的算法。通过对FDTD 求解麦克斯韦旋度方程的直接时间域的分析,给出其基于多个GPU 组成异构机群系统上的并行加速算法,用OpenCL、CUDA 和MPI 编程模型实现了并行程序。在目前的主流NVIDIA 和ATI 的GPU 平台上,加速的并行FDTD 程序相对CPU 串行程序和8 个CPU 核的MPI 并行程序,分别获得了超过8 倍和1.5 倍的加速,并在多个GPU 卡上获得了接近线性加速的扩展性能。   引言   Maxwell 方程组用数学模型揭示了自然界一切宏观电磁现象所遵循的普遍规律,一百多年
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tensorflow_gpu-2.2.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl GPU版本,最新2.2 对应Python3.6 需要的朋友别下错了
2021-07-13 21:35:21 439.02MB Tensorflow Python
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linux下的AMDGPU驱动源码,可以编译为arm目标平台,需要在Makefile中配置
2021-07-13 14:29:50 1.32MB AMD GPU Linux
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库达霍夫 该项目的目的是通过使用带有C++的CUDA环境来实现 Hough-Transform 的 GPU加速版本。 为了处理图像的加载/存储和显示,使用了CImg库。 目前,用于检测直线的版本被实现为顺序和并行版本。 不保证两个版本的结果相同 转换采用 HoughParameterSet 类型的参数。 该对象包含 Theta 的维度 (minTheta, maxTheta)、R 的维度 (minR, maxR) 以及处理这些维度的精度(stepsPerRadian、stepsPerPixel)。 这些变量使用根据图像尺寸计算的合理值进行初始化,但您可能希望修改步长。 技术细节 GPU 上的图像以行优先格式表示为平面 (1D) 数组。 在整个并行版本中,使用了模板。 这在 C++ 中会变得非常混乱,所以这里是我们的模板类型名称命名约定: paramT - 霍夫变换参数的类型。 通常浮点
2021-07-12 15:19:28 27.1MB C++
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