Gpu可以和Cpu如何进行打印机共享共享吗？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-09-13 00:14 标签： 如何进行网络共享
CUDA编程之GPU与CPU 性能比较
GPU编程貌似抄得火热，学院里秒讲座也开了不少，不过凡事还要自己动手来试一试才知道到底什么样子。天天窝在实验室，一个好处就是有好电脑玩=。=实验室电脑性能确实很好，用来做GPU编程当然是不二的选择。关于CUDA编程可以参考这里：/category/zone/cuda-zone&。环境配置好以后就可以实际操作了。打开里面的一个例子OpenCL Vector Addition
代码不难，再加上之前也在一些讲座上打了不少酱油，基本能看懂整个的执行流程，不过这篇文章不是普及怎么使用gpu，所以一些东西忽略。
利用GPU计算必须先将数据从cpu传到gpu中去，这里可以看做是一次IO，而GPU计算完成后还需另一次IO将数据传回CPU，这样在性能上将有减少。
源代码作用主要是来对两个向量做加法，通过修改部分内容可以进行简单的性能分析。
以下是程序运行结果：
这里将CPU进行计算所花时间记为t1，GPU申请内存、第一次IO操作所花时间记为t2(为什么不把CPU申请内存时间计入CPU计算时间中是由于不论程序是否选用GPU计算，CPU申请内存的操作都存在，对整个程序性能没有影响，而加入GPU操作后申请内存这一块会额外增加系统时间开销)，GPU计算所花时间记为t3，GPU回传所花时间记为t4（这里就不计入GPU清理现场的时间了，为什么呢？因为我喜欢=。=）
CPU耗时=t1，GPU耗时=t2+t3+t4
分别统计两个模块在计算向量为,000000维时的时间消耗见下表（时间以毫秒为单位）：
　数据长度总长度CPU耗时GPU IO输入耗时GPU计算耗时GPU IO输出耗时
平均134.80
&数据长度总长度CPU耗时GPU IO输入耗时GPU计算耗时GPU IO输出耗时
平均01..8&
&数据长度总长度CPU耗时GPU IO输入耗时GPU计算耗时GPU IO输出耗时
平均.70.119.3
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回归黑发～
怕是要播很久
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品评校花校草，体验校园广场评论列表（网友评论仅供网友表达个人看法，并不表明本站同意其观点或证实其描述）咦，cpu和gpu不能够同时做好吗？【显卡吧】_百度贴吧
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咦，cpu和gpu不能够同时做好吗？收藏
闲来无事突然想到。cpu和gpu应该是类似的东西(由大量晶体管组成？)但是像cpu做的好的，比如英特尔，gpu做的好的像NVIDIA，都只精通其中一个。是内部结构不同？制造方法不同？不都是晶体管的排列组合吗？刚上大一，没什么了解
网站建设，快速实现全网营销，费用超低
cpu gpu都做的很好的有农企啊
帮顶~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
二楼真相帝
这个面包和馒头应该都能做好，反正都是面粉？！
英特尔的显卡还不屌么？hd4600用了那么小的面积和功耗，就能超过630d3，已经很厉害了。
为什么都是做手机的，苹果和小米差那么多。
都做好，没钱赚
不比传统BI,多样数据分析方法及模型,多维交互联动,可视化的企业数据管理！
按摩店就不是是了？
因特尔的cpu能带gpu功能
hd5200就挺不错啦
农企做显卡秒英特尔，做CPU秒NIDIA
那你看CPU核心才多大，GPU的核心又多大，如果整合到一块，弄一个比这俩面积加一块都大的核心，你期望的事情也不是不太可能。但是不是所有人都需要这样的
买cpu送gpu的因特尔和买gpu送cpu的农企
有一家企业可以U秒淫威大，卡秒淫特二
u秒英伟达，卡秒英特尔的农企被楼主无视了
看了大家的回复，是出于制造工艺差别过大，还是为了迎合市场规避政策才只做一个？
AMD哭晕在厕所——这是一条简单的小尾巴
太不拿APU当回事了
里面装不下
工艺都是固定的，但是内部结构不同。cpu是以串行为主，指令一般只控制一条路径。gpu以并行为主，大量的流水线，一条指令几百上千个流水线同时响应，又要保证准确可靠响应，又要保证协同一致，所以两者不一样。所以英特尔的cpu就算牛的很，一样在gpu上很吃力。　　　　自从进了卡吧，就养成了使用斜眼的好习惯
需求不同集成在一起了怎么搭配满足不同需求一个型号一条生产线，成本太美不敢看
INTEL要下狠心堆EU了，老黄那个废米恐怕是要卖不出去了
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