Tesla GPU计算革命：NVIDIA与AMAX在线研讨会

Nvidia-AMAX
Tesla
GPU
Computing
Webinar[1].pdf
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“Nvidia-AMAX Tesla GPU Computing Webinar[1].pdf” 是一份关于NVIDIA和AMAX联合举办的Webinar材料，主题聚焦于NVIDIA的Tesla GPU计算技术，展示了GPU计算在高性能计算领域的革命性影响。 正文： NVIDIA Tesla GPU计算是21世纪初高性能计算领域的一个重要里程碑。它打破了传统计算模式，引入了GPU（图形处理器）与CPU（中央处理器）协同工作的概念，即所谓的异构计算。异构计算利用GPU的并行处理能力来加速计算密集型任务，而CPU则负责系统管理和其他非并行任务，两者互补，大大提升了整体计算性能。 Tesla GPU是NVIDIA专为科学计算和高性能计算设计的系列GPU产品。例如，FASTRA项目中，通过8个Tesla GPU在桌面级系统中实现了强大的计算能力，成本仅为6000美元，而相比之下，同等性能的CalcUA超级计算机由256个节点（512个核心）组成，造价高达500万美元，这显示了GPU计算在性价比上的显著优势。 在各个应用领域，Tesla GPU展现出了惊人的加速效果。例如，在医学成像中，犹他大学报告称性能提升达到146倍；分子动力学研究中，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的实验结果显示性能提升36倍；视频转码方面，Elemental Technologies利用Tesla GPU实现了50倍的加速；而在金融模拟中，牛津大学的项目速度提高了47倍。这些案例证明，Tesla GPU不仅提供了超越常规2倍或3倍的加速，而是带来了20倍至150倍的惊人提升。 NVIDIA Tesla 10系列GPU具有大规模并行、多核架构，每个处理器核心包含了浮点/整数单元，以及用于高速数据传输的102GB/s接口到内存。此外，它还配备了特殊功能单元（SFU），TP阵列共享内存，以支持高精度计算，如双精度浮点运算，这是科学计算中必不可少的功能。这样的硬件设计使得Tesla GPU能够高效执行各种复杂的科学计算任务，如线性代数、量子化学、基因测序等，同时在3D超声波成像和金融模拟等领域也表现出色。 总结来说，NVIDIA Tesla GPU计算技术以其卓越的并行处理能力和高效能计算，改变了高性能计算的游戏规则，使得原本需要昂贵超级计算机才能完成的任务，现在可以在更经济、更小巧的设备上实现。这一技术的广泛应用和显著效果，无疑推动了科学研究和工程计算的进步，并为未来的计算架构提供了新的可能。

离散频谱的比值校正法-频谱分析的校正方法.pdf

2019-08-12 上传
 df=indsecL.*-Amax)./)-.*-Amax)./);  Z=*ddf;  Z=*Amax/sinc;  Z=;    end  Z=mod,2*pi);  Z=Z->pi)*pi; 调用格式是 Z=Specorr 其中输入变量 x 是被测信号  fs 采样频率 N FFT的长度...

SG-3032JC_IcpdfCom_1114680.pdf

2013-03-21 上传
- #1：空接（NC） - #2：接地（GND） - #3：输出（OUT） - #4：电源输入（VDD） #### 规格参数 - **输出频率范围：** 32.768kHz - **电源电压范围：** - 最大允许电压范围：-0.3V至+4.3V - 工作电压范围：...

离散频谱的比值校正法-离散频谱分析的一种新校正方法.pdf

2019-08-12 上传
 df=indsecL.*-Amax)./)-.*-Amax)./);  Z=*ddf;  Z=*Amax/sinc;  Z=;    end  Z=mod,2*pi);  Z=Z->pi)*pi; 调用格式是 Z=Specorr 其中输入变量 x 是被测信号  fs 采样频率 N FFT的长度...

将下面这段源码转换为伪代码：def bfgs(fun, grad, x0, iterations, tol): """ Minimization of scalar function of one or more variables using the BFGS algorithm. Parameters ---------- fun : function Objective function. grad : function Gradient function of objective function. x0 : numpy.array, size=9 Initial value of the parameters to be estimated. iterations : int Maximum iterations of optimization algorithms. tol : float Tolerance of optimization algorithms. Returns ------- xk : numpy.array, size=9 Parameters wstimated by optimization algorithms. fval : float Objective function value at xk. grad_val : float Gradient value of objective function at xk. grad_log : numpy.array The record of gradient of objective function of each iteration. """ fval = None grad_val = None x_log = [] y_log = [] grad_log = [] x0 = asarray(x0).flatten() # iterations = len(x0) * 200 old_fval = fun(x0) gfk = grad(x0) k = 0 N = len(x0) I = np.eye(N, dtype=int) Hk = I old_old_fval = old_fval + np.linalg.norm(gfk) / 2 xk = x0 x_log = np.append(x_log, xk.T) y_log = np.append(y_log, fun(xk)) grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:])) gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) while (gnorm > tol) and (k < iterations): pk = -np.dot(Hk, gfk) try: alpha, fc, gc, old_fval, old_old_fval, gfkp1 = _line_search_wolfe12(fun, grad, xk, pk, gfk, old_fval, old_old_fval, amin=1e-100, amax=1e100) except _LineSearchError: break x1 = xk + alpha * pk sk = x1 - xk xk = x1 if gfkp1 is None: gfkp1 = grad(x1) yk = gfkp1 - gfk gfk = gfkp1 k += 1 gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:])) x_log = np.append(x_log, xk.T) y_log = np.append(y_log, fun(xk)) if (gnorm <= tol): break if not np.isfinite(old_fval): break try: rhok = 1.0 / (np.dot(yk, sk)) except ZeroDivisionError: rhok = 1000.0 if isinf(rhok): rhok = 1000.0 A1 = I - sk[:, np.newaxis] * yk[np.newaxis, :] * rhok A2 = I - yk[:, np.newaxis] * sk[np.newaxis, :] * rhok Hk = np.dot(A1, np.dot(Hk, A2)) + (rhok * sk[:, np.newaxis] * sk[np.newaxis, :]) fval = old_fval grad_val = grad_log[-1] return xk, fval, grad_val, x_log, y_log, grad_log

2023-06-06 上传
alpha, fc, gc, old_fval, old_old_fval, gfkp1 <- _line_search_wolfe12(fun, grad, xk, pk, gfk, old_fval, old_old_fval, amin=1e-100, amax=1e100) 捕获 _LineSearchError： 跳出循环 x1 <- xk + alpha * pk...

在matlab上用双线性变换法设计巴特沃斯带通滤波器，要求通带：频率250Hz，最大衰减1dB；阻带：频率500Hz，衰减20dB；采样频率：30000Hz

2023-05-13 上传
阶数：n = log10[(10^(Amax/10)-1)/(10^(Amin/10)-1)]/2log10(ωs/ωp) ≈ 2 其中，Amax为通带最大衰减，Amin为阻带最小衰减。 极点位置：s = -sinh(π/2n) + j cosh(π/2n) ≈ -0.7071 + j0.7071, -0.7071 - j0....

将这段代码转换为伪代码：def levenberg_marquardt(fun, grad, jacobian, x0, iterations, tol): """ Minimization of scalar function of one or more variables using the Levenberg-Marquardt algorithm. Parameters ---------- fun : function Objective function. grad : function Gradient function of objective function. jacobian :function function of objective function. x0 : numpy.array, size=9 Initial value of the parameters to be estimated. iterations : int Maximum iterations of optimization algorithms. tol : float Tolerance of optimization algorithms. Returns ------- xk : numpy.array, size=9 Parameters wstimated by optimization algorithms. fval : float Objective function value at xk. grad_val : float Gradient value of objective function at xk. grad_log : numpy.array The record of gradient of objective function of each iteration. """ fval = None # y的最小值 grad_val = None # 梯度的最后一次下降的值 x_log = [] # x的迭代值的数组，n*9，9个参数 y_log = [] # y的迭代值的数组，一维 grad_log = [] # 梯度下降的迭代值的数组 x0 = asarray(x0).flatten() if x0.ndim == 0: x0.shape = (1,) # iterations = len(x0) * 200 k = 1 xk = x0 updateJ = 1 lamda = 0.01 old_fval = fun(x0) gfk = grad(x0) gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) J = [None] H = [None] while (gnorm > tol) and (k < iterations): if updateJ == 1: x_log = np.append(x_log, xk.T) yk = fun(xk) y_log = np.append(y_log, yk) J = jacobian(x0) H = np.dot(J.T, J) H_lm = H + (lamda * np.eye(9)) gfk = grad(xk) pk = - np.linalg.inv(H_lm).dot(gfk) pk = pk.A.reshape(1, -1)[0] # 二维变一维 xk1 = xk + pk fval = fun(xk1) if fval < old_fval: lamda = lamda / 10 xk = xk1 old_fval = fval updateJ = 1 else: updateJ = 0 lamda = lamda * 10 gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) k = k + 1 grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:])) fval = old_fval grad_val = grad_log[-1] return xk, fval, grad_val, x_log, y_log, grad_log

2023-06-06 上传
pk = pk.A.reshape(1, -1)[0] xk1 = xk + pk fval = fun(xk1) if fval lamda = lamda / 10 xk = xk1 old_fval = fval updateJ = 1 else: updateJ = 0 lamda = lamda * 10 gnorm = np.amax(np.abs...

fig = plt.figure(num=filename + ' - rx' + str(rxnumber), figsize=(20, 10), facecolor='w', edgecolor='w') plt.imshow(outputdata, extent=[0, outputdata.shape[1], outputdata.shape[0] * dt, 0], interpolation='nearest', aspect='auto', cmap='seismic', vmin=-np.amax(np.abs(outputdata)), vmax=np.amax(np.abs(outputdata))) plt.xlabel('Trace number') plt.ylabel('Time [s]') # plt.title('{}'.format(filename)) # Grid properties ax = fig.gca() ax.grid(which='both', axis='both', linestyle='-.') cb = plt.colorbar() if 'E' in rxcomponent: cb.set_label('Field strength [V/m]') elif 'H' in rxcomponent: cb.set_label('Field strength [A/m]') elif 'I' in rxcomponent: cb.set_label('Current [A]')解释

2023-06-12 上传
其中，`vmin=-np.amax(np.abs(outputdata))`和`vmax=np.amax(np.abs(outputdata))`指定了色彩映射的最小值和最大值，以使图像的色彩分布更加合适。 接下来，该函数使用`plt.xlabel()`和`plt.ylabel()`分别设置了...

def train_model(model, env, total_episodes): # 训练模型 for episode in range(total_episodes): state = env.reset() state = np.reshape(state, [1, 6, env.window_size + 1]) done = False while not done: action = np.argmax(model.predict(state)[0]) next_state, reward, done, _ = env.step(action) next_state = np.reshape(next_state, [1, 6, env.window_size + 1]) target = reward + np.amax(model.predict(next_state)[0]) target_f = model.predict(state) target_f[0][action] = target model.fit(state, target_f, epochs=1, verbose=0) state = next_state

2023-06-03 上传
- `target = reward + np.amax(model.predict(next_state)[0])` 计算目标值，即当前奖励加上下一步状态的最大价值。 - `target_f = model.predict(state)` 获取当前状态的预测值。 - `target_f[0][action] = target`...

`np.amax`和`np.max`有什么区别？

2024-01-27 上传
`np.amax`和`np.max`是Numpy库中的两个函数，用于计算数组中的最大值。它们的区别在于对于多维数组的处理方式。 `np.max`函数可以接受一个数组作为参数，并返回数组中的最大值。如果不指定`axis`参数，则返回整个...

解释：def steepest_descent(fun, grad, x0, iterations, tol): """ Minimization of scalar function of one or more variables using the steepest descent algorithm. Parameters ---------- fun : function Objective function. grad : function Gradient function of objective function. x0 : numpy.array, size=9 Initial value of the parameters to be estimated. iterations : int Maximum iterations of optimization algorithms. tol : float Tolerance of optimization algorithms. Returns ------- xk : numpy.array, size=9 Parameters wstimated by optimization algorithms. fval : float Objective function value at xk. grad_val : float Gradient value of objective function at xk. grad_log : numpy.array The record of gradient of objective function of each iteration. """ fval = None grad_val = None x_log = [] y_log = [] grad_log = [] x0 = asarray(x0).flatten() # iterations = len(x0) * 200 old_fval = fun(x0) gfk = grad(x0) k = 0 old_old_fval = old_fval + np.linalg.norm(gfk) / 2 xk = x0 x_log = np.append(x_log, xk.T) y_log = np.append(y_log, fun(xk)) grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:])) gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) while (gnorm > tol) and (k < iterations): pk = -gfk try: alpha, fc, gc, old_fval, old_old_fval, gfkp1 = _line_search_wolfe12(fun, grad, xk, pk, gfk, old_fval, old_old_fval, amin=1e-100, amax=1e100) except _LineSearchError: break xk = xk + alpha * pk k += 1 grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:])) x_log = np.append(x_log, xk.T) y_log = np.append(y_log, fun(xk)) if (gnorm <= tol): break fval = old_fval grad_val = grad_log[-1] return xk, fval, grad_val, x_log, y_log, grad_log

2023-06-06 上传
这是一个使用最速下降法（steepest descent algorithm）来最小化一个一元或多元标量函数的函数。其中，fun是目标函数，grad是目标函数的梯度函数，x0是参数的初始值，iterations是最大迭代次数，tol是优化算法的收敛...
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