自动异构计算,中端显卡理论计算速度已达亿亿次运算水平

对了，单看运算速度，目前中端显卡的理论计算速度已经达到万亿次运算的水平,理论上异构更好，因为不同架构各有优势计算project,cpu把自己不擅长的计算，比如浮点运算丢给gpufor计算，自己负责自己更擅长的逻辑运算,目前用gpu加速的是一种异构计算,这是两个最常用的异构计算器件。

1、 异构 计算架构和x86 计算构架的区别

简单来说，x86、arm、risc都是同构的，一个cpu中的计算单元都是相同的架构。异构你可以理解为既有x86又有其他，比如amd的apu。理论上异构更好，因为不同架构各有优势计算 project。比如gpu的单精度浮点远远优于同价位的cpu，但是cpu的逻辑运算能力却远远优于gpu。因此，如果a 计算 task包含这两者，则一个。目前用gpu加速的是一种异构 计算。cpu把自己不擅长的计算，比如浮点运算丢给gpu for 计算，自己负责自己更擅长的逻辑运算。

2、如何 计算同分 异构体的种数?麻烦说详细点。

这个没有公式。只能自己仔细数了。数数的时候注意顺序。(比如先写最长的链，然后一个一个的减去——也就是移动碳的位置。

3、iGPU 异构 计算是什么?ATi显卡有这个吗?

OpenCL是一个用于编程的框架异构 platform，可以由CPU、GPU或者其他类型的处理器组成。OpenCL由一种用于编写内核(运行在OpenCL设备上的函数)的语言(基于C99)和一组用于定义和控制平台的API组成。OpenCL提供了基于任务分区和数据分区的并行计算机制。简单来说就是让显卡做一些科学运算，做一些原本是cpu做的事情，比如计算 pi，大型科学计算等等，和游戏无关。对了，单看运算速度，目前中端显卡的理论计算速度已经达到万亿次运算的水平。比cpu快很多，nv的无效费米其实是双精度浮点计算能力删除的阉割产品。Nv也有自己的CUDA，我觉得这个楼主应该知道。天河一号Super 计算国内的机器是由cpu和显卡组成的a 异构 计算系统(一开始是ati的4870，后来改成了松散的特斯拉卡，也就是没有阉割的费米)。

4、进行 异构 计算时,GPU,FPGA,CPU,DSP这些平台各有什么特点?如何选择_百度...

CPU擅长复杂运算，其丰富的指令集和计算资源对求解复杂函数很有帮助。串行能力强，并行能力弱。GPU优于并行计算，有海量并发。操作者可以将一个复杂的运算拆分成多步简单函数的迭代，利用GPU的并发性达到快速处理的目的。这是两个最常用的异构 计算器件。FPGA的优势在于其灵活性，一般在产品和硬件系统设计的前期进行论证和测试。由于其内部逻辑可以用硬件语言编辑，因此可以大大降低设计成本。可以看作是半定制ASIC。通常不在大型异构数组中使用，或者只作为一些小函数的补充。DSP是数字信号处理的专用工具，可以应用对数字信号采集和处理效率高，对数字信号处理有特殊要求的ASIC。

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