英文-NVIDIA_vGPU_P系列GPU部署手册-基于vSphere 6.5u1和Horizon 7

使用NVIDIA CUDA的“阴阳” K均值和K-nn K均值的实现基于 。 尽管它引入了一些开销和许多对CUDA不利的条件子句，但与Lloyd算法相比，它仍然显示出1.6到2倍的加速。 K近邻采用相同的三角形不等式思想，并且需要预先计算的质心和聚类分配，类似于展平的球树。 sklearn KMeans KMeansRex KMeansRex OpenMP 塞班 克库达 kmcuda 2 GPU 速度 1倍 4.5倍 8.2倍 15.5倍 17.8倍 29.8倍 记忆 1倍 2倍 2倍 0.6倍 0.6倍 0.6倍 从技术上讲，该项目是一个共享库，可导出kmcuda.h定义的两个函数： kmeans_cuda和knn_cuda 。 它具有内置的Python3和R本机扩展支持，因此您可以from libKMCUDA import kmeans_cuda或dyn.load("libKMCUDA.so") 。 目录 K均值 该项目与其他项目之间的主要区别在于，kmcuda已针对内存消耗低和大量群集进行了优化。 例如，kmcuda可以将480个维度中的4M个样本分类为40000个

基于CUDA的并行计算技术+opencv完成图像高斯滤波和双边滤波，开发版本为VS2019+openCV3.4

安装TensorFlow-GPU 2.3.1时需要的库cublas64_10.dll,cusparse64_10.dll,cudnn64_7.dll,cudart64_101.dll

GPU Gems 3.pdf 电子书， 英文原版，GPU开发必备书籍。

Video Encode and Decode GPU Support Matrix.xlsx

GPU 在高性能计算和深度学习加速中扮演着非常重要的角色，GPU 的强大的并行计算能力，大大提升了运算性能。随着运算数据量的不断攀升，GPU 间需要大量的交换数据，GPU 通信性能成为了非常重要的指标。NVIDIA 推出的 GPU Direct 就是一组提升 GPU 通信性能的技术。但 GPU Direct 受限于 PCI Expresss 总线协议以及拓扑结构的一些限制，无法做到更高的带宽，为了解决这个问题，NVIDIA 提出了 NVLink 总线协议。

☆Bakery是一个高端的，流程完善的GPU lightmapper，大大的优化现有的烘焙流程。 ☆注意:需要现代的Nvidia GPU (6xx或更新)和64位Windows(7或更高)。 ☆不支持AMD，不支持mac。 ☆支持Unity 5.6及以上的版本。 ☆生成的光照贴图兼容所有平台。

TensorFlow1.12.0版本的依赖库，需要的自取。

可以修改WIN7下面的所有计算机参数，包括CPU 内存 显卡