Fermi

遍历字典中的所有键

key键、value值对和items（）的for循环遍历字典fork,vinuser.items()user={'username':'efermi','first':'enrico','last':'fermi
徐煜清·2020-06-25 19:21

NVIDIA-docker2.0 安装 docker 安装 英伟达 docker

内核版本>3.10的GNU/Linuxx86_64Docker>=1.12采用架构的NVIDIAGPU>Fermi（2
learning_dmnlp·2020-06-21 04:59

GPU（CUDA）学习日记（十一）------ 深入理解CUDA线程层次以及关于设置线程数的思考

GPU线程以网格（grid）的方式组织，而每个网格中又包含若干个线程块，在G80/GT200系列中，每一个线程块最多可包含512个线程，Fermi架构中每个线程块支持高达1536个线程。
梦想难吗·2020-06-20 22:01

CentOS下Nvidia docker 2.0之安裝教程&踩坑實錄

Nvidiadocker2.0之安裝教程&踩坑實錄前言要求1.GNU/Linuxx86_64withkernelversion>3.102.Docker>=1.123.NVIDIAGPUwithArchitecture>Fermi
keineahnung2345·2020-06-20 20:40

NVIDIA显卡架构

架构排序（时间顺序）：Tesla:市面已经没有相关显卡Fermi：GeForce400,500,600,GT-630Kepler：TeslaK40/K80,GeForce700,GT-730Maxwell
s.feng·2020-06-16 15:01

Python 字典遍历顺序是有序的还是无序的？

今天看了《Python编程从入门到实践》的字典章节，阅读到第88页，第88页内容引用如下：user_0={'username':'efermi','first':'enrico','last':'fermi
mukes·2019-04-30 12:52

NVIDIA 不同显卡对应的GPU计算能力

Fermi(CUDA3.2untilCUDA8)(deprecatedfromCUDA9):SM20orSM_20,compute_30–OldercardssuchasGeForce400,500,600
upDiff·2018-12-19 09:40

《Python游戏编程快速上手》第十一章猜数字，推理游戏Bagels

《Python游戏编程快速上手》的第十一章的小游戏也非常简单，话不多少，简单介绍下：系统随机生成几个数字，由玩家来猜，若有一个数字猜对但位置不对，输出一个Pico；若一个数字即猜对了位置也对，输出一个Fermi
清风不识字12138·2018-11-29 22:06

CUDA学习笔记（四）GPU架构

以Fermi架构为例，其包含以下主要组成部分：CUDAcoresSharedMemory/L1CacheRegisterFileLoad/StoreUnitsSpecialFunctionUnitsWarpSchedulerGPU
云net·2018-07-19 21:48

2018-05-03

user_0={'username':'efermi','first':'enrico','last':'fermi',}fork
BD_1·2018-05-05 10:21

Cuda 学习教程(五)：GPU架构-Sp，sm，thread，block，grid，warp

需要指出，每个SM包含的SP数量依据GPU架构而不同，Fermi架构GF100是32个，GF10X是48个，Kepler架构都是192个，Maxwell都是128个，Geforce950是Ma
Bryan Zhang·2017-07-28 14:45

NV老卡皇索泰GTX 580 DX12性能评测

NVIDIA近日通过384.76版新驱动，悄然为“费米”(Fermi)老架构的GeForce400/500系列显卡加入了DX12支持。
佚名·2017-07-05 08:19

CUDA学习教程

常见名称的含义：gpu架构：Tesla、Fermi、Kepler、Maxwell、Pascal芯片型号：GT200、GK210、GM104、GF104等显卡系列：GeForce、Quadro、TeslaGeForce
haohaibo031113·2017-05-23 20:23

【经典回顾】Nvidia GPU 上的 CNN 计算速度变迁

NvidiaGPU架构经历了Fermi、Kepler、Maxwell、Pascal（都是著名物理学家：特斯拉、费米、开普勒、麦克斯韦、帕斯卡、还未发布的Volta伏打……），硬件版本号从1.x到现在的6
卜居·2017-03-11 23:17

GPU架构基础 之 L1 data cache & Unified L2 cache IN Fermi Arch

NVIDIAParallelDataCacheTMwithConfigurableL1andUnifiedL2CacheWorkingwithhundredsofGPUcomputingapplicationsfromvariousindustries,welearnedthatwhileSharedmemorybenefitsmanyproblems,itisnotappropriatefora
Chuanqi‘z·2017-03-07 10:20

Nvidia GPU 的存储架构 发展

从Fermi到Pascal,cache的体系结构发生了变化；1.FermiL1dcahce是与Sharedmem可配置的64kB的大小，一般为16/48or48/16,可读可写;还有专有的对图像渲染的texturecache
Chuanqi‘z·2016-12-19 14:42

Nvidia GTX 480到GTX 1080哪款好？GTX 480至1080各代卡皇对比评测

如今随着NvidiaGTX1080的开卖，全新的Pascal显卡初露峥嵘，而从GTX480一直到最新的GTX1080，Nvidia的显卡也从Fermi架构升级到了最新的Pascal架构，下面就详情来看看核弹各代卡皇对比情况吧
佚名·2016-06-21 16:56

CUDA学习笔记四

以Fermi架构为例，其包含以下主要组成部分：CUDAcoresSharedMemory/L1CacheRegisterFileLoad/StoreUnitsSpecialFunctionUnitsWarpSchedulerGPU
langb2014·2016-05-08 23:00

What is Fermi?(6)

  全新的PolyMorph引擎 DX11当中的重大改进莫过于Tessellation（曲面细分）技术了，而转换到GF100核心上之后，就是PolyMorph Engine（多形体引擎）。NVIDIA的PolyMorph引擎的作用有些类似于ATI HD5870显卡当中的Graphics Engine（图形引擎），两者之间的区别在于HD5870显卡上仅有一组Graphics En
·2015-11-11 10:26

What is Fermi?(5)

  GPU最小执行单位Core CUDA核心架构解析 在最新的GF100当中，每个流处理器（NVIDIA称之为CUDA Core，等同于之前的流处理器，为了方便读者理解，我们仍然沿用流处理器的名称）仍然采用标量架构（也就是1D架构），能够对各种向量尺寸数据实现全速运行（例如Z缓冲区数据的1D向量可以由单个Core完成，而对于纹理存取的2D向量则可以通过两个Core合作完成）
·2015-11-11 10:25

What is Fermi?(4)

  变化巨大 SM架构解析 既然NVIDIA宣称在GF100上采用了第三代流式多处理器（Streaming Multiprocessors，简称SM阵列）设计，那么我们接下来就再来看看，NVIDIA在SM阵列设计上发生了什么样的变化。 NVIDIA表示，在第三代SM阵列架构方面引入了多项改进，能够让SM阵列性能更加强大，并且在可编程方面以及效率方面也将会获得很高的
·2015-11-11 10:24

What is Fermi?(3)

  GF100新单元，GPC架构   GPC架构解析 前面我们介绍了，GF100核心当中总共由四组GPC（Graphics Processing Clusters，图形处理集群）组成。那么，接下来我们就来仔细了解一下这个全新的GPC单元当中的内部架构是如何设计的。 GPC单元逻辑架构图 在每个GPC当中，都会包括一个Raster Engine（光栅
·2015-11-11 10:24

What is Fermi?(2)

  GTX480核心架构详解 GTX400系列产品采用了GF100核心架构，而GF100核心架构又是从Fermi架构演变而来。
·2015-11-11 10:23

What is Fermi?(1)

    Fermi、GF100、GTX400区别 关于NVIDIA的首款DX11产品，实际上早在半年前，甚至更早的时间就已经有所传闻了。
·2015-11-11 10:22

What is Fermi?(11)

  支持32xCSAA的ROP单元 在GT200当中，虽然开启4x抗锯齿后仍然能够获得不错的性能表现，不过在8x抗锯齿下，由于ROP单元设计因素，在一些最新游戏当中会出现较为明显的性能下降。因此，NVIDIA在GF100当中重新对ROP单元进行了优化，不仅8x抗锯齿获得较大的性能提升，同时还加入了最新的32x覆盖采样抗锯齿模式。   抗锯齿效能提升 G
·2015-11-11 04:13

What is Fermi?(10)

  64KB可配置共享存储器 在第一代CUDA架构当中，为了提升应用程序的执行效率，NVIDIA首次加入了共享存储器这一概念，并且也确实取得了不错的效果。共享存储器设计在每个SM阵列当中，与各个流处理器直接相连，大大的提升了数据的摄取准确度。 NVIDIA在发现到共享存储器的重要性后，在此次的GF100产品当中，为每组SM专门配备了64KB的共享存储器与L1缓存来共
·2015-11-11 04:12

What is Fermi?(9)

  纹理单元改进后的优势   纹理单元 另一个重要单元——纹理单元，在每个SM阵列当中均被安置了四个。每个纹理单元在一个时钟周期内能够计算一个纹理地址并获取四个纹理采样。返回的结果可以是经过过滤的也可以是未过滤的。支持的模式包括双线性、三线性以及各向异性过滤模式。 在GT200当中，每三个SM阵列才能够共享到一个纹理引擎，且此纹理引擎仅有8个纹理单元。
·2015-11-11 04:11

What is Fermi?(7)

  重新改良后的光栅引擎 PolyMorph引擎的工作至此已经基本告一段落，在PolyMorph引擎处理完成的数据此时就会传送至Raster Engine（光栅引擎）。实际上，NVIDIA对光栅引擎也进行了一定的改动，接下来我们就来详细介绍一下。 由于PolyMorph引擎的加入，因此经常会出现三角形数量大幅度提升的情况（尤其是当模型被拉近后），NVIDIA为了避
·2015-11-11 04:10

What is Fermi?(8)

  双Warp调度器提升效率   双Warp调度器 在每个SM阵列当中，均设计了两个Warp Scheduler（Warp调度器，32个为一组的并行线程叫做Warp），以及两个Dispatch Unit（指令分派单元）。Warp调度器与指令分派单元协同工作，共分为两组。也就是每个SM阵列当中，双Warp调度器都可以同时发出并执行两个Warp。 每个
·2015-11-11 04:10

DX11代表作!20款主流显卡决战[DiRT2]

    而竞争对手方面，Fermi难产中，NVI
·2015-10-30 12:31

CUDA ---- GPU架构（Fermi、Kepler）

以Fermi架构为例，其包含以下主要组成部分： CUDA cores Shared Memory/L1Cache Register File Load/Store Units Special
·2015-10-28 08:24

Matlab中调用CUDA加速的方法……

呃，大家都知道哈，现在nVIDIA显卡的计算能力那是越来越强大了，不利用一下岂不是可惜了，尤其是现在Fermi大大加强了双精度计算能力之后，N卡+Matlab已经变成了我们解决数理问题的强大工具（计算速度可加快数十倍
luckyboy101·2014-03-18 14:00

开创高性能计算全新标准

在 Kepler 设计过程中，专注于高性能和顶级节能性，因此 Kepler 的效率可达上一代架构NVIDIA® Fermi 的三倍。Fermi 架构在两年前发布之时曾树立了并行计算的新标准。    
leadtek·2013-06-13 09:48

GPU（CUDA）学习日记（十一）------ 深入理解CUDA线程层次以及关于设置线程数的思考

    GPU线程以网格（grid）的方式组织，而每个网格中又包含若干个线程块，在G80/GT200系列中，每一个线程块最多可包含512个线程，Fermi架构中每个线程块支持高达1536个线程。
MySniper11·2012-12-07 16:00

AMD统一渲染GPU架构 历程回顾与评测

AMD统一渲染GPU架构历程回顾与评测前言：NVIDIA公司历经长时间酝酿的Fermi架构高端产品GTX480/GTX470发布已经结束，经历了长达一个月的忙碌，我们已经了解到了这款产品的各项特性，众多用户和开发者组成显卡圈最近也趋于平淡
pizi0475·2012-05-16 20:21

nv fermi GF100 preview

http://www.nvidia.com/content/PDF/fermi_white_papers/NVIDIA_Fermi_Compute_Architecture_Whitepaper.pdfhttp
彭博·2012-03-09 14:00

d16 format on nv card

而且zrop是不支持d16格式，从g80显卡到fermi都是如此，使用32模拟的，所以速度又慢了很多。简而言之d16就是个悲剧。 
彭博·2012-03-09 14:00

g80 architecture overview

type=support&primitive=0 06年底nv发的文章，从g80到fermi架构之前的nv显卡都是秉承g80的architecture，所不同的是各个部件有所增减，或者微调。
彭博·2012-03-09 14:00

编译HPL (hpl-2.0_FERMI_v08.tar) 过程简记

APortableImplementationoftheHigh-PerformanceLinpackBenchmarkforDistributed-MemoryComputers安装HPLforGPU(hpl-2.0_FERMI_v08
Babyfacer·2011-11-17 16:23

编译HPL (hpl-2.0_FERMI_v08.tar) 过程简记

APortableImplementationoftheHigh-PerformanceLinpackBenchmarkforDistributed-MemoryComputers安装HPLforGPU(hpl-2.0_FERMI_v08
babyfacer·2011-11-17 16:00

NVIDIA或首推28nm Fermi架构GTX桌面显卡

前3dfx主管硬件副总裁，NVIDIAGPU工程资深副总裁BrainKelleher近日在该公司博客上撰文透露了一些NVIDIA28nm工艺产品的研发状况。Kelleher表示，NVIDIA的28nmGPU将主要注重于每瓦功率的性能表现。Kelleher称NVIDIA高级技术工作组（ATG）已经意识到向40nm工艺制程转换的种种困难，工作组目前正进驻台积电工厂，工作重点为和台积电工程师联合消灭实际
(author unknown) shan·2011-10-28 02:00

Icaros Desktop 1.3.2 发布

本次更新引入了对当前市场上可用的最新最快的GeForce显卡（基于“Fermi”架构即GT、GTS/GTX400与500的那一系列）的支持，并在基于RTL8187B的USB无线适配
xyxzfj·2011-10-18 10:00

Tesla 20系列 Fermi架构正式登场

NVIDIA今天终于把全新的Fermi架构带到了世人面前，但并不是面向桌面市场的GeForce系列显卡，而是针对高性能计算(HPC)领域的Tesla20系列并行处理器和系统。
leadtek·2011-03-28 20:17

Tesla数据中心解决方案

Tesla20系列GPU基于代号为“Fermi”的CUDAGPU架构，其双精度性能达500Gigaflops(十亿次浮点运算)以上，单精度性能高达1Teraflop(万亿次浮点运算)，该G
leadtek·2011-03-28 20:42

Tesla数据中心解决方案

Tesla20系列GPU基于代号为“Fermi”的CUDAGPU架构，其双精度性能达500Gigaflops(十亿次浮点运算)以上，单精度性能高达1Teraflop(万亿次浮点运算)，该G
leadtek·2011-03-28 20:42

Tesla工作站解决方案

Tesla20系列GPU基于代号为"Fermi"的CUDAGPU架构，其双精度性能达500Gigaflops(十亿次浮点运算)以上，单精度性能高达1Teraflop(万亿次浮点运算)，该GPU拥有ECC
leadtek·2011-03-28 20:00

通过SDK 3.0看fermi的软件(cuda)架构的变化

今天总算读到了sdk3.0的编程手册，仔细读来还是有不少失望的地方。 1)没有看到有函数指针的可能，而这是原来最希望新加的功能。到底有没有，要等读到 ptx2.0手册了。但看来可能性不大。 *粗读过ptx2.0手册了，确实没有，而且明确说，以后也不大会有了。 2)全局mem访问还是要注意对齐，当然限制条件是放宽很多了，只要从128字节整数倍开始的连续128字节就可以了。L1/L2cache应该是对
l7331014·2010-03-21 22:00

NVIDIA Fermi(GT300)通用计算架构探秘 样卡展示

 AMDCypress(RV870)拉开了DX11时代的序幕，NVIDIAFermi(GT300)正在掀起新的浪潮。今天凌晨，NVIDIA在GPU技术会议上终于揭开了全新架构的秘密，并首次展示了新一代显卡。一、迟来的怪兽先看这张图：横向是NVIDIA、AMD历代图形核心(以及IntelLarrabee)，纵向是晶体管数量，各个圆圈上标注的则是制造工艺——右上角最庞大、最惹眼的就是今天的主角，NVI
gudaoqianfu·2009-11-07 16:00
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