摘要：
GPU编程和流式多处理器（四） 3.2. 单精度（32位） 单精度浮点支持是GPU计算的主力军。GPU已经过优化，可以在此数据类型上原生提供高性能，不仅适用于核心标准IEEE操作（例如加法和乘法），还适用于非标准操作（例如对先验的近似（例如sin（）和log（）））。32位值与整数保存在同一寄存器文 阅读全文
摘要：
GPU编程和流式多处理器（三） 3. Floating-Point Support 快速的本机浮点硬件是GPU的存在理由，并且在许多方面，它们在浮点实现方面都等于或优于CPU。全速支持异常可以根据每条指令指定直接舍入，特殊功能单元可为六种流行的单精度先验函数，提供高性能的近似函数。相比之下，x86 阅读全文
摘要：
GPU编程和流式多处理器（二） 2. 整数支持 SM具有32位整数运算的完整补充。 加法运算符的可选否定加法 乘法与乘法加法 整数除法 逻辑运算 条件码操作 to/from浮点转换 其它操作（例如，SIMD指令用于narrow整数，population人口计数，查找第一个零） CUDA通过标准C运算 阅读全文
摘要：
GPU编程和流式多处理器 流式多处理器（SM）是运行CUDA内核的GPU的一部分。本章重点介绍SM的指令集功能。 流式多处理器（SM）是运行我们的CUDA内核的GPU的一部分。每个SM包含以下内容。 可以在执行线程之间划分的数千个寄存器 几个缓存： –共享内存，用于线程之间的快速数据交换 –恒定高速 阅读全文
摘要：
CloudHub概述 CloudHub CloudHub是cloudcore的一个模块，是Controller和Edge端之间的中转。它同时支持基于websocket的连接以及QUIC协议访问。Edgehub可以选择一种协议来访问cloudhub。CloudHub的功能是启用边端与控制器之间的通信。 阅读全文
摘要：
Kubeedge Edged概述 Overview EdgeD是管理节点生命周期的边缘节点模块。它可以帮助用户在边缘节点上部署容器化的工作负载或应用程序。这些工作负载可以执行任何操作，从简单的远程遥测数据操作到分析或ML推理等等。使用kubectl云端的命令行界面，用户可以发出命令来启动工作负载。 阅读全文