傅里叶反变换matlab代码Python中的非均匀快速傅立叶变换 该库为Python提供了更高性能的CPU / GPU NUFFT。 该库最初是Jeff Fessler和他的学生所编写的Matlab NUFFT代码的移植端口，但是已经进行了全面的改进，并添加了GPU支持。 该库未实现所有NUFFT变体，仅实现了以下两种情况： 1.）从均匀的空间网格到非均匀采样的频域的转换。 2.）从非均匀傅立叶样本到均匀间隔的空间网格的逆变换。 那些对其他NUFFT类型感兴趣的人可能想考虑通过进行非官方python包装的。 转换以单精度和双精度变体实现。 基于低内存查找表的实现和完全预先计算的基于稀疏矩阵的实现都可用。 请参阅和以获取完整的许可证信息。 相关软件 软件包中提供了另一个具有CPU和GPU支持的基于Python的实现。 NUFFT的Sigpy实现非常紧凑，因为它用于从通用代码库为CPU和GPU变体提供及时的编译。 相反， mrrt.nufft将预编译的C代码用于CPU变体，并且GPU内核在运行时使用NVIDIA提供的NVIDIA运行时编译（NVRTC）进行编译。 该工具实现了更广泛的一组非

matlab最简单的代码 HandwrittenNumeralRecognition_ANN_CUDA Handwritten numeral recognition project using BP ANN with CPU & GPU (CUDA). 公告板 matlab下面的数据文件我导成字符型文件了50M左右4个文件，存在46/Tmp/CUDA_ANN_DATA下，要用先同步一下。 第一次文件X.dat文件出问题了，中间貌似有错数据。我这边又生成了，晚上过去传46。 正确文件生成方法如下： f=fopen('X2.dat','w'); for i = 1:5000 for j= 1:400 fprintf(f,'%f ',X(i,j)); end end map函数加了索引参数。用法如下： Matrix _X2(new float[X.row*(1 + X.col)], X.row, X.col + 1); Matrix X2 = _X2.map([&](float, int row, int col){ return col>0 ?

ICP算法加速优化--多线程和GPU 已成功编译配置： Windows10下环境配置：cmake3.23.3+VS2019+CUDA11.1+PCL1.12.1 Ubuntu20.04（WSL）下环境配置：基于docker镜像cuda11.1-gcc，cmake3.16.3+PCL1.10.0

使用 Matlab 和 GPU 的向量化长短期记忆 (LSTM)

阿托法克 一个GUI，一个库和一个命令行应用程序来控制电源计划，以及Asus Zephyrus G14设备的风扇曲线（CPU和GPU）（也可以与使用Armory Crate Service的其他设备一起使用）。 只要GPU和CPU的温度不太高（即使是电池），也可以使用无风扇模式。 警告/免责声明 使用此方法风险自负。 手动调节风扇曲线可能很危险（可能会损坏设备）。 坦率地说，我没有想法，因为华硕没有有关如何手动调整风扇曲线的文档。 ATROFAC尝试防止您设置危险的扇形曲线（与装甲箱相同）。 状态/变更 已经使用了一个多月（2020年5月底-2020年7月初），并且存在一些小缺陷（有关详细信息，请参阅reddit并阅读此文档）。 这是我的G14型号：固件GA401IU.212 ，Ryzen 7 4800HS，GeForce GTX 1660 Ti。 根据reddit的说法，它似乎也适用于其

适用于Python的HPC基准 这是一组基准测试，用于测试使用Python前端的各种计算后端的顺序CPU和GPU性能。 具体来说，我们想测试哪种高性能后端最适合地球物理（基于有限差分）的模拟。 内容 常问问题 为什么？ 科学的Python生态系统正在蓬勃发展，但是Python中的高性能计算还不是真正的事情。 我们尝试来更改此，但是我们应该使用哪个后端进行计算？ Python前端到高性能后端的开发需要大量的时间和资源，但是这些通常是为深度学习量身定制的。 我们想了解一下，通过（滥用）这些库进行地球物理建模，我们是否可以从这些进展中获利。 为什么基准看起来如此怪异？ 这些或多或少是逐字记录副本（即物理模型的实际部分）。 大多数地球系统和气候模型组件都基于有限差分方案来计算导数。 这可以通过数组的索引移位（例如0.5 * (arr[1:] + arr[:-1]) ， arr在每个点的一

Unity Advanced FPS Counter 在手机上的测试信息。

cuda安装和GPU使用

主要介绍了win10系统 Anaconda 和 Pycharm 的 Tensorflow2.0 之 CPU和 GPU 版本安装教程，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

多核cpu和gpu系统上椭圆曲线点乘并行计算研究.pdf