并行计算的高性能软件库：ArrayFire 经验
易于使用的API。其基于阵列的功能设置，使并行编程简单。 ArrayFire的多个后端（CUDA，OpenCL和本地CPU），使其独立于平台和高便携性。 在ArrayFire几行代码就
jopen NVIDIA 发布全球首款移动超级计算机 Jetson TK1 资讯
Jetson TK1开发工具包为开发者提供了创建特定系统和应用所需的要素，包括全套基于NVIDIA CUDA架构的C/C++工具。其使用场景可以是机器人、自动汽车、计算机视觉和图像处理等等。 现在开发
大公司开源机器学习框架 资讯
开源） fbcunn可以替代Torch的默认模块，它们构建在Nvidia的cuFFT库（一个基于CUDA的库，用于深度神经网络）之上，可以在更短的时间内训练更大规模的神经网络模型，它对NVIDIA的G
深度学习框架的评估与比较 资讯
Theano 在大型网络上的性能与Torch7不相上下。但它的主要问题是启动时间特别长，因为它需要将C/CUDA代码编译成二进制，而TensorFlow并没有这个问题。此外，Theano的导入也会消耗时间，并且在导入之后无法摆脱预配置的设备（例如
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ggect 高级编程语言的发展历程 博客
高级编程语言的发展历程（一）创始纪 高级编程语言的发展历程（二）虚拟机的前世今生 高级编程语言的发展历程（三）FORTRAN 语言是怎么来的 高级编程语言的发展历程（四）LISP 和 AI 的青梅竹马 A 高级编程语言的发展历程（五）LISP
openkk 为什么Lisp语言如此先进 博客
快的通用排序方法。 三、 Fortran语言也是上个世纪50年代出现的，并且一直使用至今。它代表了语言设计的一种完全不同的方向。 Lisp是无意中从纯理论发展 为编程语言，而Fortran从一开始就是作为编程
敲开TensorFlow的大门 经验
一共有四种方式，根据官方推荐，我采用的是virtualenv 由于我的MBP没有NVIDIA CUDA GPU，因此这里我没有配GPU 由于我的Python是2.7.10版本，并且没有支持GPU，因此执行:
超级计算机泰坦的内部细节 资讯
CPU 合起来有 44.85 万亿个晶体管。NVIDIA Tesla K20 有 2688 个 CUDA 核心，采用 28 纳米工艺，总共 71 亿个晶体管，泰坦的 GPU 共有 132.68 万亿个晶体管，CPU+GPU
异构计算专家吴韧加盟百度 资讯
加盟百度前，吴韧任 AMD 异构系统首席软件架构师，更早时期曾担任美国惠普实验室资深科学家及 CUDA 研究中心首席研究员。他是最早利用 GPU 进行海量解析的专家之一。 吴韧还是一位著名的计算
网络入侵检测 Suricata 1.1 正式版发布 资讯
for port based detection Fixes since 1.1rc1 * CUDA build fixed * minor pcap, AF_PACKET and PF_RING
fmms
汽车模拟游戏 Rigs of Rods 资讯
for dual-core processing. More multithreading and CUDA support is planned. Basic support for scripting
Qt 5.5增加了新的GL模块，并改进了跨平台支持 资讯
Multimedia新增对gstreamer 1.0的Linux支持。此外，它还改进了相机支持以及与类似OPenCL或CUDA这样的外部框架的集成。 Qt WebEngine现在已经随同Chromium 40更新至最新版本
P108 并行编程原理及 程序设计 文档
显式多线程库调用.(Pthreads). 编译制导语句,OpenMP等. 语言 C,Fortran77,Fortran90/95,C++… 7. 2006年4月共享存储编程7/108并行编程标准线程库标准(Thread
Caffe 深度学习框架上手教程 经验
业于UC Berkeley的 贾扬清 ，目前在Google工作。 Caffe是纯粹的C++/CUDA架构，支持命令行、Python和MATLAB接口；可以在CPU和GPU直接无缝切换： Caffe
MXNet设计和实现简介 经验
可以忽略掉后面的计算。 2. 我们可以合并某些操作。例如 a b+1*只需要一个blas或者cuda函数即可，而不需要将其表示成两个操作。 3. 我们实现了一些“大”操作，例如一个卷积层就只需
适合初学者与高手的大量机器学习资源集合 经验
Explanation Stream Algorithm for SVD Fortran: Fortran for Beginners Fortran 77 Stanford Tutorial Professional
深度学习系列：解密最接近人脑的智能学习机器——深度学习及并行化实现（四） 经验
1 开源软件 在开源社区，主要有以下较为成熟的软件工具： Kaldi 是一个基于C++和CUDA的语音识别工具集[18][19]，提供给语音识别的研究人员使用。Kaldi中既实现了用单个GPU
awesome-machine-learning - 非常棒的机器学习框架，库和软件集合 经验
purpose gradient boosting library. CUDA - This is a fast C++/CUDA implementation of convolutional [DEEP
解密最接近人脑的智能学习机器 - 深度学习及并行化实现 经验
7.1 开源软件 在开源社区，主要有以下较为成熟的软件工具： Kaldi是一个基于C++和CUDA的语音识别工具集[18][19]，提供给语音识别的研究人员使用。Kaldi中既实现了用单个GPU