用Gpu做算法要大显存大小吗

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基于GPU的运动估计算法的设计与实现 ...
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基于GPU的运动估计算法的设计与实现
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文档介绍:
大连理工大学学位论文独创性声明作者郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知,除文中已经注明引用内容和致谢的地方外, 本论文不包含其他个人或集体已经发表的研究成果,也不包含其他已申请学位或其他用途使用过的成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。若有不实之处,本人愿意承担相关法律责任。学位论文题目:立k擎驻牮u鲶划巡犁过爿醢童巨蕴簿剜拯哞毡臣耻作者签名:—l逸L赵雪&——一日期:趣年—丘月乒日大连理工大学硕士学位论文摘要随着互联网信息的爆炸式增长,信息超载导致人们很难在短时间内从海量信息中获取自己感兴趣的信息,个性化推荐系统作为信息过滤的一种重要手段应运而生。协同过滤推荐算法是目前使用最广泛且最成功的算法。然而随着大数据时代的来临,当推荐系统规模巨大时,算法计算密度迅速增大而变得十分耗时,从而导致推荐滞后,用户体验性差,因此传统的算法面临可扩展性问题。当前人们主要运用分布式集群技术来提高算法效率,但由于其成本过高导致很多研究者及中小企业都无法承受。与CPU相比,GPU (Gmpllic Processing Unit)具有更大的内存带宽,更多的执行单元,更低的成本等优势, 十分适合解决海量数据并行计算问题。然而单个GPU的计算能力还是有限,多GPU则能够提供更加强大的计算能力。因此本文提出了一种基于多GPU的协同过滤推荐算法。实验结果表明多GPU并行计算能显著提升算法运行速度,与CPU上的串行算法相比, 最大加速比达到了260倍,而且问题规模越大加速比越大。与集群相比,具有更高的性价比。此外,还将本文提出的基于多GPU的并行算法应用到网络机顶盒个性化视频推荐中并实现了一个简单高效的推荐系统,为中小企业节约成本提供了一种可行方案。本文的多GPU并行推荐算法具有可扩展性,实际应用时可以添加更多的GPU以满足更高的性能要求。本文有以下两个创新点: (1)为了解决可扩展性问题,设计并实现了一种基于多GPU的协同过滤推荐算法。针对大数据时代,推荐系统计算密度强大和GPu显存有限问题,设计了多GPU并行算 pute Unified Device Architecture)实现了该算法。解决了一系列问题包括:多GPU并行任务划分问题,多GPU动态数据加载及存储问题,相似度计算、寻找K最近邻、预测评分并产生Top-N推荐在多GPU中的并行实现问题。通过对比不同平台上的算法运行时问证明了多GPU并行计算可以显著提高算法效率。(2)将本文研究的基于多GPU的协同过滤推荐算法应用到网络机顶盒个性化视频推荐系统中。系统首先通过挖掘用户访问日志获取用户对视频的评分,然后应用本文提出的并行算法进行推荐,最后展示推荐结果。关键词:个性化推荐;协同过滤;大数据;多GPU Aresearch andapplication ofmulti-GPU based collaborative filtering mendation algorithm Abstract Withtheexplosive rmation overload makes itvery difficult forpeople toget theinformation they are interestedinfrom huge amounts of information in ashorttime.Personalized mendation system as an important means of information filtering arises atthehistoricmoment.Collaborative mendation algorithm iSthemost widely usedand essful algorithmcurrently.However.with the advent ofbig dataera,calculation density willincrease quicklyand itwillbevery time—consuming which leads mendation lag and poor user experience when the mendation system es large—scale,SOthe traditionalalgorithm facesscalability problem.Currently people mainly use thedistributed clustertechnology toimprove efficiency, butitmay essible tomost researchers orsmall andmedium.sized enterprises due to pared withCPU.GPU(Graphic Processing Unit)has advantages such as largermemory bandwidth,more execution unitsand 10wer cost,itiSvery suitableforsolving massive data-puting problem.However,puting capability of asingle GPU islimited,while multi-GPU isable toprovide morepowerful one.Therefore we propose amulti-GPU based parallel collaborative filtering mendation algorithm.Experimental resultsshow thatmulti—GPU parallel can significantly improve therunning speed.the maximum speedup reaches pared withthe serialalgorithm on CPU andthelarger scaletheproblem isthelarger thespeedup pared withthecluster,multi—GPU has a higher costperformance.In addition,we apply thismulti—GPU based parallelalgorithm work set—top box personalized video mendation and implement asimpleand mendation system.which provides afeasiblesolution to save costforsmall and medium—sized enterprises.Our 1
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TC-1024.估计9600能做到真实1G的少.况且显存也才DDR2...
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假的、我试过、用软件调过的显存、他检测不出来~
不知道这位高手用的神马软件呢?还真能改显卡BIOS啊?我以前见过一篇关于在自家系统还没让显卡认驱动前改驱动系统文件的,但其实一跑分和同类的差太多的肯定看得出来。&
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·奋斗· 发表于
假的、我试过、用软件调过的显存、他检测不出来~
高手,请教该显存的软件名称
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JJ的、我这个是主板自带的功能、890GX可以调显存:256或者512世面上有这样的程序、但肯定不会是我们这种维修人员拿得到的、一般都是工厂内部程序!
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JJ的、我这个是主板自带的功能、890GX可以调显存:256或者512世面上有这样的程序、但肯定不会是我们这种维修人员拿得到的、一般都是工厂内部程序!
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可以自己改参数,多半都不准的。。是TC1G的。
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各位,这个是真实1G的显存
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从这张图看是有1G显存,但不能证明就是真实的,有的驱动上的不一样,显示的结果就不一样,如果有的人刷卡,改显卡的程序
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想证明是不是真实的,很简单.把你的显存芯片编号贴出来,计算下.
如果真是1G的,还真是发烧卡了...07年的芯片...那时的内存也才1G.
期待楼主的显存型号...和楼主一起学习.
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本帖最后由 韦永忠 于
10:04 编辑
用的是8颗Qimonde HYB18T1G161C2F-20 的显存,应该是1G的啦
还有Qimonde是什么神马牌子?HYB-开头我记得是英飞凌
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韦永忠 发表于
回复 李波瑞 的帖子
用的是8颗Qimonde HYB18T1G161C2F-20 的显存,应该是1G的啦
Qimonda 奇梦达 HYB 代表奇梦达存储芯片 18 代表 1.8V& &T代表DDR2&&1G 代表1024Mb 也就是128MB的芯片 16 代表X16&&1C2 代表版本号(待验证) F 无铅&&-2&&代表DDR2-1000
看楼主的卡,确实是极品...见识了...0708年的卡.有1G显存,绝对发烧级极品...
奇梦达是06年英飞凌重组后的新品牌...改名换姓而已...可惜09年奇梦达倒闭破产...
期待和楼主进行更多的交流...
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-2&&代表DDR2-1000
-20 代表DDR2-1000
忘了一个0,不好意思...
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& 2017 Comsenz Inc.我的用GPU-z测出的显存频率与用驱动精灵测的不同,是不是买到假货了。
比较权威的显卡检测就是专业的GPU-z,那个用驱动精灵只能算业余级。但都又不绝对准确只能作参考。是否买到假货还得看其它数据资料
其他答案(共2个回答)
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