AMD和NVIDIA的GPU特点及优势

发表时间：2011-4-25 作者: 熊东旭来源: e-works

关键字: GPU 图形处理器 AMD GPU NVIDIA GPU

作为图形工作站标志性的配件，专业显卡良好的抗锯齿功能帮助图形工作站处理复杂的三维模型，保证线条的光滑。除线条抗锯齿功能，专业显卡对重叠图形、动态光源、图形剖切等操作的处理，与普通显卡也有着非常大的不同。作为专业显卡领域仅有的两家厂商，AMD和NVIDIA的专业显卡在性能和价格上都日益趋于同质化，纯粹的从性能和价格两方面来讨论两家产品孰优孰劣已不合适。为了更加深入的了解两家厂商专业级显卡产品的硬件特性，e-works将从两家厂商的GPU架构着手来讨论两家产品的优势及不足。

一、GPU与显卡

简单来说，GPU与显卡的关系就好比CPU与主板的关系，主板有了CPU才有了动力之源，利用CPU提供的动能，主板才可以实现各种功能。同理，显卡之所以能加速图形图像处理，也是因为GPU为显卡提供了强大的运算能力。专业显卡发展到今天，无论是AMD 还是NVIDIA，功能上已经日趋同质化，NVIDIA专业显卡能实现的功能，AMD也能实现，但从GPU运算能力来讲，两家厂商还是有一定可比较性。

二、AMD与NVIDIA的GPU架构

对于像素的特点，相关的文章也讨论的比较多。任何一个像素都包含着两种不同的属性信息，即色彩和坐标。色彩信息包括RGB三原色和一个信息通道Alpha；坐标信息包括XYZ 三维坐标信息和一个重力元素W。为对像素完成一次色彩计算和坐标转换，GPU的顶点着色单元和像素着色单元从一开始就被设计成为一个周期内具备4次运算能力的逻辑运算器，这便是4D矢量逻辑运算器的由来。

（1）AMD基于SIMD结构的流处理器

AMD的GPU采用的是SIMD架构模式，SIMD即Single Instruction Multiple Data，单指令多数据，这种架构能很好的对像素的色彩和坐标所包含的四维数据进行运算。传统的顶点单元和像素单元中的ALU都能在一个周期内完成对4D矢量数据的运算。因此，通常称这种逻辑运算器为4D ALU。

图1 SIMD架构

图1为SIMD架构流处理器的运算模式，通过唯一的指令发射端向所属的ALU发送运算需求，ALU在接收到运算指令后开始并行计算。需要注意的是，4D SIMD架构虽然很适合处理4D指令，但遇到1D指令的时候效率便会降为原来的1/4。此时的ALU，3/4的资源都被闲置。为了提高像素单元和顶点单元执行1D 2D 3D指令时的资源利用率，从DirectX9时代开始，AMD的GPU通常采用1D+3D或2D+2D ALU。这便是Co-issue技术。这种ALU 对4D指令的计算时仍然效能与传统的ALU相同，但当遇到1D 2D 3D指令时效率则会高不少，例如如下指令：

ADD R0.xyz , R0,R1

//此指令是将R0,R1矢量的x,y,z值相加结果赋值给R0

ADD R3.x , R2,R3

//此指令是将R2 R3矢量的w值相加结果赋值给R3

对于传统的4D ALU，显然需要两个周期才能完成，第一个周期ALU利用率75% ，第二个周期利用率25%。而对于1D+3D的ALU，这两条指令可以融合为一条4D指令，因而只需要一个周期便可以完成，ALU利用率100%。但当然，即使采用co-issue，ALU利用率也不可能总达到100%，这涉及到指令并行的相关性等问题，而且，更直观的，上述两条指令显然不能被2D+2D ALU一周期完成，而且同样，两条2D指令也不能被1D+3D ALU一周期完成。传统GPU在对非4D指令的处理显然不是很灵活。

图2 AMD 5D ALU流处理器

为进一步改善流处理器的运算性能，AMD推出了代号为R600的显卡核心，该GPU采用了统一渲染架构，采用了5路超标量运算单元，通过在流处理器内部集成5个1D标量运算单元，每一个流处理器都能进行1+1+1+1+1或1+4或2+3等方式搭配运算。同时，为提升ALU运算效率，AMD 采用了VLIW体系设计，将多个短指令合并为一个超长指令交给流处理器去执行。

对于下述指令：

ADD R0.xyz , R0,R1 //3D

ADD R4.x , R4,R5 //1D

ADD R2.x , R2,R3 //1D

R600也可以将其集成为一条VLIW指令在一个周期完成。

综上：R600的架构可以用64X5D的方式来描述。

图3 R600流处理器

R600采用SIMD架构，拥有64个SP，每个SP中有5个1D ALU，因而通常声称R600有320个PSU，每个SP只能处理一条指令，ATI采用VLIW体系将短指令集成为长的VLIW

指令来提高资源利用率，例如5条1D标量指令可以被集成为一条VLIW指令送入SP中在一个周期完成。

（2）NVIDIA基于MIMD结构的流处理器

与AMD GPU的SIMD架构不同，NVIDIA GPU所采用的是MIMD架构，即多指令多数据。这种指令架构，使NVIDIA GPU的指令控制系统要比AMD GPU复杂。在NVIDIA 看来，一味的追求流处理器数量，并不意味着高效率的计算性能。

图4 G80核心架构

从G80核心开始，NVIDIA的GPU采用了统一运算单元，并开始走彻底标量化路线，在G80 GPU内部，NVIDIA将ALU拆分为最基本的1D标量运算单元，实现了128个标量流处理器，所有的运算指令都会被拆分为1D标量指令进行运算，理想情况下，能保证所有运算效率都达到100%。

例如一个4D矢量指令ADD R0.xyzw , R0,R1 R0与R1矢量相加,结果赋R0

G80的编译器会将其拆分为4个1D标量运算指令并将其分派给4个SP：

ADD R0.x , R0,R1

ADD R0.y , R0,R1

ADD R0.z , R0,R1

ADD R0.w, R0,R1

综上：G80的架构可以用128X1D来描述。这种流处理器设计方式抛弃了单独追求浮点吞吐的目标，转而优化流处理器内部结构来换取更高的执行效率。但是它也有明显的问题就是需要使用更多发射端和周边寄存器资源来支撑这种被“打散”的流处理器运行，芯片集成度和面积相对于ATI都有较大提升，必须严格控制发热和功耗。

三、两家GPU架构的优势和不足

现在的AMD，最大的追求就是在尽可能保证小尺寸核心的基础上，提供尽可能多的性能。或者这话应该换一种方式说??堆垛晶体管的临界点，出现在增加晶体管所导致的性能增加出现拐点的那一刻。当堆垛晶体管所能够换来的性能增幅明显下降的时候，就停止堆垛晶体管。

疯狂的ALU运算器规模堆砌，让NVIDIA毫无招架之力，同时坚持以效率致胜的MIMD 结构流处理器长期无法摆脱晶体管占用量大的烦恼，运算器规模无法快速增长。Fermi架构完全放弃了一味追求吞吐的架构设计方向，这一点在通用计算或者说复杂的Shader领域值得肯定，但是遇到传统编程方式的图形运算，还是因为架构过于超前显得适应性不足。

RV770可以说是AMD化腐朽为神奇的力作，较之R600，RV770不仅将公共汽车一般缓慢的Ringbus换成了高速直连的Crossbar，而且还追加了大量的资源，比如为16个VLIW CORE配置了16K的Local Data Share，同时将原有的Global Data Share容量翻倍到了16K，在此基础上，还将VLIW CORE规模整体放大到了R600的250%（320个提升到800个），另外，在后端配置的RBE单元以及更加完善的TA/TF也促成了RV770的脱胎换骨。

在扩展ALU资源的基础之上，AMD还在做着另外一件事，那就是尽一切可能逐步优化较为古老和低效的SIMD结构。在RV7中对LDS的空间直接读写操作管理等改进就是这类努力地开始。这导致了R600和R770在Shader Program执行方面有很大差别。R600的Shader Program是Vertical Mode（5D）+Horizontal Mode（16x5D）的混合模式。而RV770是单纯的Vertical Mode（16x4D=64D & 16*1D=16D，即64D+16D）。

简单的说，RV770更加趋紧于NV50 Shader Unit的执行方式，而R600则相去甚远。总的来说，NV更加趋紧于使用基于硬件调度器的Superscalar方式来开发ILP，而AMD更加趋紧于基于软件编译器调度的VLIW方式来开发ILP。

到了RV870架构，AMD控制甚至紧缩资源，然后靠制程来拼规模，并最终让SIMD尽可能接近通过暴力吞吐掩盖延迟的最理想结局。然后就出现了我们现在看到的拥有1600个流处理器，体积却依然小于Fermi架构GF100的Radeon HD5870显卡。

AMD从R600核心开始，一直延续着上述理念设计GPU产品，R600身上有很多传统GPU的影子，其Stream Processing Units很像上代的Shader Units，它依然是传统的SIMD架构。这些SIMD架构的5D ALU使用VLIW技术，可以用一条指令完成多个对数值的计算。

由于内部的5个1D ALU共享同一个指令发射端口，因此宏观上R600应该算是SIMD （单指令多数据流）的5D矢量架构。但是R600内部的这5个ALU与传统GPU的ALU有所不同，它们是各自独立能够处理任意组合的1D/2D/3D/4D/5D指令，完美支持Co-issue（矢量指令和标量指令并行执行），因此微观上可以将其称为5D Superscalar超标量架构。

图5 AMD的流处理器结构变化

SIMD虽然很大程度上缓解了标量指令执行效率低下的问题，但依然无法最大限度的发挥ALU运算能力，尤其是一旦遇上循环嵌套分支等情况，SIMD在矢量处理方面高效能的优势将会被损失殆尽。同时VLIW的效率依赖于指令系统和编译器的效率。SIMD加VLIW 在通用计算上弱势的原因就在于打包发送和拆包过程。

NVIDIA从G80开始架构作了变化，把原来的4D着色单元彻底打散，流处理器不再针对矢量设计，而是统统改成了标量运算单元。每一个ALU都有自己的专属指令发射器，初代产品拥有128个这样的1D运算器，称之为流处理器。这些流处理器可以按照动态流控制智能的执行各种4D/3D/2D/1D指令，无论什么类型的指令执行效率都能接近于100%。

AMD所使用的SIMD结构流处理器，具有非常明显的优势就是执行全4D指令时简洁高效，对晶体管的需求量更小。而NVIDIA为了达到MIMD流处理器设计，消耗了太多晶体管资源，同时促使NVIDIA大量花费晶体管的还有庞大的线程仲裁机制、端口、缓存和寄存器等等周边资源。NVIDIA为了TLP（线程并行度）付出了太多的代价，而这一切代价，都是为了GPU能更好地运行在各种复杂环境下。

高性能显卡GPU使用指南

高性能显卡GPU使用指南一、如何配置我的应用程序和游戏专用的 3D 设置 1.在 NVIDIA 控制面板的导航树窗格中，选择3D 设置下面的管理 3D 设置。出现“管理 3D 设置”页面。 2.单击程序设置选项卡。 “程序设置”选项卡可用来指定游戏启动时所使用的专用 3D 设置；该游戏每次启动时都会自动使用该设置。 3.在选择要自定义的程序下面，单击列表箭头，然后选择一个游戏，以便自定义其预设的 3D 设置。 o如果您要选择系统上已经安装但未显示在列表中的游戏，单击添加按钮，然后通过“打开”对话框找到要添加的游戏，再单击打开。 o如果您要在列表中仅仅显示系统上安装的游戏，选择只显示本计算机上找到的程序复选框。注：即使“已安装游戏”列表过滤器没有在系统上找到某个游戏，驱动程序仍然可以侦测到任何运行的游戏，并应用适当的 3D 设置。 4.在指定设置框中，根据需要对各项作出调整。 o要更改一项功能设置，单击有关设置，然后在出现的下拉列表中单击要使用的设置。 o要恢复默认设置，在“选择一个程序”列表中选择要执行恢复操作的程序，然后单击“选择一个程序”列表旁的恢复按钮。注：单击页面顶端的“恢复默认设置”链接将恢复整个“管理 3D 设置” 页的默认设置。 5.完成后单击应用。二、如何设定 3D 默认设置 1

1.在 NVIDIA 控制面板的导航树窗格中，选择 3D 设置下面的管理 3D 设置。出现“管理 3D 设置”页面。 2.单击全局设置选项卡。 “全局设置”选项卡可用来指派全局设置，这些全局设置将用于所有的 3D 游戏。 3.如果您安装了 NVIDIA Quadro 产品，单击全局预设列表箭头，选择工作站应用程序的一个预装的全局设置。 GeForce 产品中不出现“全局预设”列表。 4.在“设置”框中，单击与您要更改的相应的设置，然后从下拉列表中单击要用的设置值。 o要恢复默认的全局设置，单击“全局设置”选项卡下角处的恢复按钮。 o要恢复一项全局预设（工作站产品）的默认设置，选择该全局预设项，然后单击“全局预设”列表旁的恢复按钮。注：单击页面顶端的“恢复默认设置”链接将恢复整个“管理 3D 设置” 页的默认设置。 5.完成后单击应用。三、如何调整 3D 硬件加速 1.在 NVIDIA 控制面板的导航树窗格中，选择3D 设置下面的管理 3D 设置以打开相关页面。通过该"高级"页面上的选项，您可以为采用 Direct3D 和 OpenGL 技术的 3D 应用程序更改所有图像和渲染设置。 2.单击全局设置选项卡。 3.在“设置”下面，单击与多显示器/混合 GPU 加速功能相应的设置，选择以下选项之一： 4.单一显示器性能模式：如果“多显示器”模式出现问题，请指定这一设置。注：该模式的速度高于下面介绍的任一种多显示器模式。 5.如果您有两个或更多活动显示器并在 nView 双屏显示模式中运行，或正在使用基于 NVIDIA GPU 的不同类型的图形卡，兼容性能模式将很有用。当这种模式生效后，OpenGL会在所有显示器上以“兼容”模式进行渲染，

软件结构设计规范模板

软件结构设计规范

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目录 1.简介 (6) 1.1.系统简介 (6) 1.2.文档目的 (6) 1.3.范围 (6) 1.4.与其它开发任务/文档的关系 (6) 1.5.术语和缩写词 (6) 2.参考文档 (8) 3.系统概述 (9) 3.1.功能概述 (9) 3.2.运行环境 (9) 4.总体设计 (10) 4.1.设计原则/策略 (10) 4.2.结构设计 (10) 4.3.处理流程 (10) 4.4.功能分配与软件模块识别 (11) 5.COTS及既有软件的使用 (12) 5.1.COTS软件的识别 (12) 5.2.COTS软件的功能 (12)

5.3.COTS软件的安全性 (12) 5.4.既有软件的识别 (12) 5.5.既有软件的功能 (13) 5.6.既有软件的安全性 (13) 6.可追溯性分析 (14) 7.接口设计 (15) 7.1.外部接口 (15) 7.2.内部接口 (15) 8.软件设计技术 (16) 8.1.软件模块 (16) 8.2.数据结构 (16) 8.3.数据结构与模块的关系 (16) 9.软件故障自检 (17)

1.简介 1.1.系统简介提示：对系统进行简要介绍，包括系统的安全目标等。 1.2.文档目的提示：软件结构设计的目的是在软件需求基础上，设计出软件的总体结构框架，实现软件模块划分、各模块之间的接口设计、用户界面设计、数据库设计等等，为软件的详细设计提供基础。软件结构设计文件应能回答下列问题：软件框架如何实现软件需求；软件框架如何实现软件安全完整度需求；软件框架如何实现系统结构设计；软件框架如何处理与系统安全相关的对软/硬件交互。 1.3.范围 1.4.与其它开发任务/文档的关系提示：如软件需求和界面设计文档的关系 1.5.术语和缩写词提示：列出项目文档的专用术语和缩写词。以便阅读时，使读者明确，从

运筹学课程设计指导书

运筹学课程设计指导书一、课程设计目的 1、初步掌握运筹学知识在管理问题中应用的基本方法与步骤； 2、巩固和加深对所学运筹学理论知识及方法的理解与掌握； 3、锻炼从管理实践中发掘、提炼问题，分析问题，选择建立运筹学模型，利用模型求解问题，并对问题的解进行分析与评价的综合应用能力； 4、通过利用运筹学计算机软件求解模型的操作，掌握运筹学计算软件的基本操作方法，并了解计算机在运筹学中的应用；二、课程设计内容与步骤第一部分是基本实验，为必做部分；需要每位同学单独完成，并写出相应的实验报告。第二部分是提高部分，题目自选或自拟，锻炼综合应用运筹学知识及软件解决实际问题的能力；可以单独完成，也可以合作完成（最多3人一组），写出相应的报告。 1、基本实验在完成基本实验后，每位同学要按照实验要求完成实验报告，实验报告应包括问题描述、建模、上机求解、结果分析及答辩几方面。实验报告必须是打印稿（word文档等），手写稿无效。请大家按照要求认真完成实验报告，如果两份实验报告雷同，或相差很少，则两份实验报告均为0分，其它抄袭情况，将根据抄袭多少扣分。（约占总分的70%） 2、提高部分根据自己的兴趣或所查找的资料，从实际情况出发，自拟题目；在实验报告中，陈述问题，建立模型，求解，结果分析，此部分应着重突出自己的观点和想法。（此部分按照排名先后给分，约占总分的30%）三、课程设计要求 1、实验目的学会建立相应的运筹学模型学会Excel、Lindo和WinQSB，QM for windows软件的基本使用方法学会用Excel、Lindo和WinQSB，QM for windows软件得到问题的最优解 2、实验要求分析问题、建立模型,并阐明建立模型的过程；说明并显示软件使用和计算的详细过程与结果；结果分析,将结果返回到实际问题进行分析、评价。四、题目内容（一）Excel规划求解基本实验 1、雅致家具厂生产4种小型家具，由于该四种家具具有不同的大小、形状、重量和风格，所以它们所需要的主要原料（木材和玻璃）、制作时间、最大销售量与利润均不相同。该厂每天可提供的木材、玻璃和工人劳动时间分别为600单位、1000单位与400小时，详细的数据资料见下表。问：（1）应如何安排这四种家具的日产量，使得该厂的日利润最大？（2）家具厂是否愿意出10元的加班费，让某工人加班1小时？（3）如果可提供的工人劳动时间变为398小时，该厂的日利润有何变化？（4）该厂应优先考虑购买何种资源？

NVIDIA深度学习实验室解决方案

1深度学习实验室建设的意义和背景人工智能人才市场需求量大有预测在2018年百分之八十的企业将部署人工智能产业链，国家和企业都需要大量的人才补充，而我们的高校和职校还没有建立完整的教育课程和实践环境。 GPU资源相对集中，个人无法承受由于GPU相对昂贵，普通学生无法承担，往往是学校的超算中心和部分教授有购买力，但是深度学习框架大量开源，学生有能力自学理论知识但无实践环境来检验自学效果。虽然有部分师生用消费级卡来实验，但是这与企业的使用环境相去甚远。校级GPU平台资源浪费、管理困难大多数学校发现校级GPU计算资源被初学者占用，往往导致真正科研计算任务匮乏计算资源，基于Docker环境的计算管理环境常常发生计算资源抢占现象，让管理者应接不暇各种投诉。管理者非常需要了解GPU的使用情况。人工智能教师队伍缺乏，教程不系统虽然人工智能教材不断涌现，但是学校的这方面的师资队伍还处于建设初期，教师没有经过系统的学习和实践过程。 2NVIDIA深度学习解决方案 NVIDIA深度学习解决方案是NVIDIA公司推出的基于NVIDIA GPU虚拟化以及NVIDIA Docker技术，再配合NVIDIA深度学习学院培训体系的一体化人工智能实验室解决方案。该方案采用以用户为中心的计算模式、按需向用户提供GPU资源、框架资源、深度学习环境。保障用户对GPU资源的独享，保证用户获取足够的自由度和较高的用户体验，同时满足集中管理和数据安全的需求，灵活和快速部署实验环境。

NVIDIA GPU虚拟化解决方案最新的Virtual GPU 5.0版本为GPU虚拟化带来了新的环境实现，支持在GPU虚拟环境下的深度学习框架的搭建和计算，是教育单位的人工智能实验室得以实现的重要技术平台。 2.1深度学习实验室方案架构从架构图来看整个方案由以下几个核心组件构成： NVIDIA Tesla GPU （P40）服务器虚拟化平台 NVIDIA Virtual GPU 软件（Quadro vDWS版本） NVIDIA Docker 深度学习框架（Framework）通过整个架构图我们可以看到，单台服务器配合单片Tesla P40 GPU卡最大可以支持24个vGPU的实例，每vGPU配置1GB显存（P40-1Q）。所以单台服务器最大可用支撑24个用于教学的深度学习环境。 NVIDIA Virtual GPU 软件（Quadro vDWS版本）我们在服务器虚拟化平台，通过NVIDIA Virtual GPU软件对GPU计算资源进行切割，按需求进行分配，依托NVIDIA Docker技术快速部署各种深度学习实践环境，包括Ubuntu操作系统和框架，用户通过笔记本、PC进行连接，进行AI实验、模型实践和推演产品的互动教学和体验。目前Tesla所有的P系列在Virtual GPU 5.0上支持虚拟化，并且vGPU同时支持图形计算以及人工智能应用。

设计院应用BIM建模标准规范

目录第一章建模精度标准及相关规定 (2) 第一节建模精度 (2) 1. 建筑专业 (2) 2. 结构专业 (2) 3. 给排专业 (3) 4. 暖通专业 (3) 5. 电气专业 (4) 第二节建模规定 (4) 1. 单位和坐标 (4) 2. 模型依据。 (4) 3. 模型拆分规定 (4) 4. 模型色彩规定 (5) 5. BIM 建模管控要点 (6) 6. 管线综合管控要点 (6) 第三节BIM 软件规定 (6) 1. 建模软件 (6) 2. 其他BIM软件要求 (6) 第二章模型族类型命名 (7) 第一节结构模型 (7) 1. 族的分类 (7) 2. 剪力墙的命名 (7) 3. 梁（除地梁）的命名 (7) 4. 柱的命名 (7) 5. 板的命名 (8) 6. 楼梯的命名 (8) 7. 基础承台的命名 (8) 8. 地梁的命名 (8) 9. 补充说明 (8) 第二节建筑模型 (8) 1. 族的分类 (9) 2. 墙的命名 (9) 3. 柱的命名 (9) 4. 天花板的命名 (9) 5. 门窗的命名 (9) 第三节安装模型 (10)

第一章建模精度标准及相关规定第一节建模精度 1. 建筑专业 2. 结构专业

3. 给排专业 4. 暖通专业

5. 电气专业第二节建模规定 1. 单位和坐标 1.1. 项目长度单位为毫米,标高的单位为米。 1.2. 使用相对标高，土0.000即为坐标原点Z轴坐标点；建筑结构及机电使用自己相应的相对标高。 1.3. 为所有BIM数据定义通用坐标系。建筑、结构和机电统一采用一个轴网文件，保证模型整合时能够对齐，对正。 2. 模型依据。 1.1. 以建设单位或设计单位提供的通过审查的有效图纸为数据来源进行建模。1. 2. 根据国家规范和标准图集为数据进行建模。 1.3. 根据设计变更为数据来进行模型更新。 3. 模型拆分规定 3.1建筑专业 3.1.1. 按建筑分区 3.1.2. 按子项 3.1.3. 按施工缝 3.1. 4. 按楼层 3.1.5. 按建筑构件，如外墙、楼梯、楼板等。 3.2结构专业 3.2.1. 按建筑分区 3.2.2. 按子项 3.2.3. 按施工缝 3.2. 4. 按楼层 3.2.5. 按建筑构件，如外墙、楼梯、楼板等。 3.3机电专业 3.3.1. 按建筑分区

建筑设计规范大全

建筑设计规范大全 1 总则 1.0.1为保障城市居民基本的住房条件,提高城市住宅功能质量，使住宅设计符合适用、安全、卫生、经济等要求，制定本规范。 1.0.2本规范适用于全国城市新建、扩建的住宅设计。 1.0.3住宅按层数划分如下：一、低层住宅为一层至三层；二、多层住宅为四层至六层；三、中高层住宅为七层至九层；四、高层住宅为十层及以上。 1.0.4住宅设计必须执行国家的方针政策和法规，遵守安全卫生、环境保护、节约用地、节约能源、节约用材、节约用水等用关规定。 1.0.5住宅设计应符合城市规划及居住区规划的要求，使建筑与周围环境相协调，创造方便、舒适、优美的生活空间。 1.0.6住宅设计应推行标准化、多样化，积极采用新技术、新材料、新产品，促进住宅产业现代化。 1.0.7住宅设计应在满足近期使用要求的同时,兼顾今后改造的可能。1.0.8住宅设计应以人为核心,除满足一般居住使用要求外,根据需要应满足老年人、残疾人的特殊使用要求。 1.0.9住宅设计除应符合本规范外，尚应符合国家现行的有关强制性标准的规定。 2.术语 2.0.1 住宅residential buildings 供家庭居住使用的建筑。 2.0.2 套型dwelling size 按不同使用面积、居住空间组成的成套住宅类型。 2.0.3 居住空间habitable space 系指卧室、起居室（厅）的使用空间。 2.0.4 卧室bed room 供居住者睡眠、休息的空间。

2.0.5起居室（厅）living room 供居住者会客、娱乐、团聚等活动的空间。 2.0.6厨房kitchen 供居住者进行炊事活动的空间。 2.0.7卫生间bathroom 供居住者进行便溺、洗浴、盥洗等活动的空间。 2.0.8使用面积usable area 房间实际能使用的面积，不包括墙、柱等结构构造和保温层的面积。 2.0.9标准层typical floor 平面布置相同的住宅楼层。 2.0.10层高storey height 上下两层楼面或楼面与地面之间的垂直距离。 2.0.11室内净高interior net storey height 楼面或地面至上部楼板底面或吊顶底面之间的垂直距离。 2.0.12阳台balcony 供居住者进行室外活动、晾晒衣物等的空间。 2.0.13平台terrace 供居住者进行室外活动的上人屋面或由住宅底层地面伸出室外的部分。 2.0.14过道passage 住宅套内使用的水平交通空间。 2.0.15壁柜cabinet 住宅套内与墙壁结合而成的落地贮藏空间。 2.0.16吊柜wall-hung cupboard 住宅套内上部的贮藏空间。 2.0.17跃层住宅duplex apartment 套内空间跨跃两楼层及以上的住宅。 2.0.18自然层数natural storeys 按楼板、地板结构分层的楼层数。 2.0.19中间层middle-floor 底层和最高住户入口层之间的楼层。 2.0.20单元式高层住宅tall building of apartment

MATLAB与在运筹学中的应用

MATLAB与在运筹学中的应用摘要：论文通过MATLAB在运筹学中的应用实例，探讨了MATLAB在运筹学中的应用方法和技巧，初步了解matlab中优化工具箱的使用。关键字：MATLAB应用运筹学优化计算引言运筹学是近代应用数学的一个分支，主要是研究如何将生产、管理等事件中出现的运筹问题加以提炼，然后利用数学方法进行解决的学科。运筹学是应用数学和形式科学的跨领域研究，利用像是统计学、数学模型和算法等方法，去寻找复杂问题中的最佳或近似最佳的解答。运筹学经常用于解决现实生活中的复杂问题，特别是改善或优化现有系统的效率。运筹学中常用的运算工具有Matlab、Mathematica、Maple、SAS 、SPSS、Lindo/Lingo、GAMS、WinQSB、Excel、其他，如SQP、DPS、ORS、Visual Decision、Decision Explore、AIMMS、Crystal等。 Matlab是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括Matlab和Simulink两大部分。主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。将matlab用于运筹学的最优化运算可以很好的解决优化问题，而且matlab 还专门有优化工具箱，是处理优化问题更加方便。一、例：0-1规划（《运筹学》80页例3-9）求minZ=x1-3*x2+6*x3+2*x4-4*x5 6*x1+2*x2-x3+7*x4+x5<=12 约束条件 x1+4*x2+5*x3-x4+3*x5>=10 Xj=0或1，j=1,2,3,4

CUDA环境搭建,当前未连接到NVIDIA_GPU的解决办法

CUDA环境搭建我的硬体配置： lenovo V460的笔记本（显卡是Geforce 310M）需要用到的软件：我用的所有软件版本都是配合cuda4.0的 cudatoolkitcudaSDKNsight VS2008 一.软件下载在官网上分别下载以上软件：以下列出了下载后的名称，提供参考以防下载错了： 1.显卡驱动：联想官网的不是最新的需要在NV官网上下载最新的（我觉得最好去NV首页下载，找到适合自己机型的显卡驱动，而不是在cuda develop上面下）： 275.33-notebook-win7-winvista-32bit-international-whql.exe 2.cudatoolkit ：去NV cuda开发者官网下载，下载后的名称：cudatoolkit_4.0.17_win_32.msi 3.cudaSDK：去NV cuda开发者官网下载，下载后的名称：gpucomputingsdk_ 4.0.17_win_32.exe 4.Nshght：这款也是NV官网上免费下载的，下载后的名称：Parallel_Nsight_Win32_2.0.11166.msi 二.软件安装 1.安装VS2008, 2.依次安装显卡驱动——cudaToolkit——cudaSDK——Nsight 三以上都完成了之后，在VS里面就生成了一个NVIDIA选项，你可以直接建立cuda项目了

四： .cuda准备工作完成，你可以编写cuda代码了五：我所遇到的问题： 1.NV显卡驱动怎么也装不成功，或者安装成功了，但是用不了，提示：您当前未连接到NVIDIA GPU的显示器？由于我的是联想双显卡切换的机器，这是导致这个问题的主要原因：下面给出了解决办法：开机进入bios 把Graphics相关的一个选项的值“switchable”改为另外一个，不用你自己填写，可以选择，只要你选就行了. 2.安装Nsight就不要安装开勇老师的那个软件了，我之前用那个总是提示我，无法找到“cutil32D.lib”等各种lib，Nsight，就没问题，不过如果你之前安装了开勇的，那么可能安装Nsight也要出问题，慎重！

app设计规范

一、设计理念 1.精于心，简于形通过精心的设计，使流程外观简约化，传达先进的技术给用户提供便捷简单的使用体验二、设计规范我们有统一的设计规范，用来规范App在外观展示上的规则，用来解决设计过程中遇到的问题。好处：（1）使用户使用起来能够建立起精确的心理模型，使用熟练了一个界面后，切换到另外一个界面能够很轻松的推测出各种功能，语句理解也不需要费神理解.（2）降低培训、支持成本，支持人员不会很费力逐个指导。（3）给用户统一感觉，不觉得混乱，心情愉快，满意度增加 1.逻辑性设计为内容服务，根据逻辑关系通过视觉表现引导用户使用。例如：app的标题和导航条通过字体的颜色大小突出重要度。 2.扩展性采取模块化设计的可扩展性，减少修改和再开发的成本例如：左右模块尺寸的统一可方便增加新的模块内容。 3.统一性用统一的视觉规范，变化不能超越统一的尺度，个性化内容要有统一风格的继承例如：无论每个功能模块如何追求个性，但不能脱离App的整体风格，要有继承和延续保持从属关系。三、遵循视觉设计原理，确定设计方案 1.例如以下原理： App中宽度、位置、边距为不可变数据。

App中背景白色为常用色值，对于特殊功能模块可根据特殊要求变更色彩或者使用背景图。 2.白色：雪花，纯静，清白，和平，轻盈, 纯洁、天真、洁净、真理黑色：夜晚，煤碳，能力，稳定，拘谨，可靠，能力，精致灰色：智能，成熟，财富，尊严，贡献, 抑制红色：胜利激情爱力精力性别热情、浪漫红色在很多文化中代表的是停止的讯号，用于警告或禁止一些动作黄色：明亮、光辉、黄金收获改革紫色正面：懦弱，叛逆，妒忌，危机创造、谜、忠诚、神秘、稀有绿色：植物，自然，春天，肥沃，希望, 安全自然、稳定、成长在北美文化中，绿色代表的是「行」，与环保意识有关，也经常被连结到有关财政方面的事物。蓝色：天空，海洋，精神性，定度，和平, 个体忠诚、安全、保守、宁静选择颜色的时候尽量选择以上这些功能性的色系 3.色彩构成（Interaction of color），可以理解为色彩的作用，是在色彩科学体系的基础上，研究符合人们知觉和心理原则的配色。配色有三类要素：光学要素（明度、色相、纯度），存在条件（面积、形状、肌理、位置），心理因素（冷暖、进退、轻重、软硬、朴素华丽），设计的时候运用逻辑思维选择合适的色彩搭配，产生恰当的色彩构成。最优秀的配色范本是自然界里的配色，我们观察自然界里的配色，通过理性的提炼最终获得我们所需要的东西。 4.小面积用强色，大面积用弱色面积调和的原则是：色彩面积的大小可以改变对比效果，对比色双方面积越大，调和效果越弱；反之，双方面积越小，调和效果越强。对比双方面积均等，调和效果越弱；对比双方面积相差越大；调和效果越强。只有恰当的面积比才能取得最好的视觉平衡，形成最好的视觉效果。

运用线性规划对运输问题研究

运用线性规划对运输问题研究班级：金融103班姓名：王纬福学号：5400210132摘要：由于企业选择运输路线或运输工具不合理而导致物流运输成本不能最小化的问题普遍存在而管理运筹学却能很好的解决此问题。通过科学的方法对问题进行具体化再建立数学模型并求解，就能找到运输成本最小的运输组合。关键词：物流运输成本、输成本、管理运筹学、WinQSB2.0、线性规划一、引言日常生活中，人们经常需要将某些物品由一个空间位置移动到另一个空间位置，这就产生了运输。如何判定科学的运输方案，使运输所需的总费用最少，就是管理运筹学在运输问题上的运用需要解决的问题。运输问题是一类应用广泛的特殊的线性规划问题，在线性规划的一般理论和单纯形法出现以前，康托洛维奇（L.V.Kant）和希奇柯克（F.L.Hitchcock）已经研究了运输问题。所以，运输问题又有“康-希问题”之称。对于运输问题（Transportation Problem TP）当然可用前面所讲的单纯形法求解，但由于该问题本身的特殊性，我们可以找到比标准单纯形法更简单有效的专门方法，从而节约计算时间和费用。主要是因为它们的约束方程组的系数矩阵具有特殊结构，使得这类问题的求解方法比常规的单纯形法要更为简便。一、研究现状运输问题的研究较多，并且几乎所有的线性规划书中都有论述。遗憾的是一些书中所建立的数学模型都不够全面和系统的。但是也有一些模型是严谨的没有漏洞和缺陷，并且很容易在此基础上修改或添加一些其他约束条件便于在实际工程中进行应用。管理运筹学在运输问题上的研究较为深入、全面、系统。对于计算机软件的引用也很前言，winQSB2.0对于普通甚至深入研究运输问题就已经是简单而又使用、耐用、好用的了。现在相关的杂志、期刊都越来越多关于管理运筹学，关于运输问题的文章论文初版，越来越得到重视。二、文献回顾随着物流行业和企业对物流运输要求的不断提高，企业的面临着更大的市场竞争，其运输活动在企业不断发展过程中，面临着越来越大难度的运输组合的选择决策问题。如何正确解决这个问题，是企业能够持续经营和发展不可忽视和必须面对的。这个问题同时也引起了企业界、学术界等社会各界的广泛关注。运输问题的实质是企业与运输组合的经济性问题，成功的企业通常都会面临如何选取最佳运输组合或运输路线这样一个重要问题，即以企业运输成本最小化作为确定最佳运输组合或运输路线的原落脚点。四、案例分析例：某公司下设生产同类产品的加工厂A1、A2、A3，生产的产品由4个销售点B1、B2、B3、B4出售。各工厂的生产量、各销售点的销量以及各工厂到各销售点的单位运价如下表：

NVIDIAGPU应用于扫描地形图分割

NVIDIA GPU应用于扫描地形图分割案例简介 ? 扫描地形图自动化处理时经常碰到的挑战包括图像质量差以及地形图尺寸过大所带来的计算开销大等问题，本案例将NVIDIA GPU应用于超像素划分以及深度神经网络的实施，使用单块GPU便成功实现了扫描地形图高效准确的分割。 ? 本案例主要应用到NVIDIA Tesla K40 GPU上。 Case Introduction ?The challenge for automatically processing of scanned topographic map includes the poor quality of images and the high computational cost caused by large size of topographic maps. This case applied Tesla K40 GPU on the implementation of superpixel generation and deep neural networks. Just one piece of Tesla K40 can significant improve the efficiency of segmentation, which make the segmentation method not only accurate but also practical for large size of topographic maps. ?The major product utilized in the case is NVIDIA Tesla K40 GPU. 背景扫描地形图图像处理以及信息提取技术是档案管理、图像处理以及地理信息科学等学科综合交叉的一门科学技术，其主要目的是从保存在档案的地形图中自动获取丰富的地理信息以及空间信息，可以为包括社会学、环境学、人类活动等方向在内的研究提供宝贵的数据来源。作为地形图信息提取的基础，扫描地形图分割技术在最近数十年间得到了越来越广泛的关注，但由于地形图本身质量限制以及扫描误差等影响，导致扫描地图分割研究领域中仍然存在许多尚待解决的问题。区域划分（超像素）方法近年来在机器视觉领域被广泛应用，但是由于地形图本身特有的地理要素分布复杂、交错频繁等特点，导致经典的超像素方法并不适合于扫描地形图的处理。此外深度神经网络近些年被证明在包括图像分割的多个领域都有出色的表现，其强大的深层特征提取能力是其可以在图像处理方向有出色表现的关键。但是由于扫描地形图本身图像质量低以及地理要素分布复杂等限制，深度神经网络在扫描地形图图像处理以及信息提取方面的应用鲜有见闻。此外，由于地形图通常都绘制在较大的纸质上（接近1米*1米的级别），导致在正常分辨率下扫描得到的地形图图像常常包含数千万甚至上亿个像素，普通的算法常常会导致极大的时间及空间消耗。我们燕山大学信息科学与工程学院对扫描地形图处理有着多年的研究基础，目前有多篇相关论文发表在了包括IEEE Transactions on Image Processing、IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing等期刊上，但是在以往的研究并无法真正解决扫描地形图幅面大所造成的运算时间长等问题，导致很多性能较好的算法无法真正应用在实际的地形图处理中。也正是由于这个原因，使我们迫切寻找一个可以真正应用于实际生产中的分割框架。本案例利用Tesla K40 GPU具备的强大的众多线程计算能力，解决了长期以来存在的处理时间长的问题，在对扫描地形图进行超像素划分的基础上，利用深度神经网络对超像素进行分类从而实现分割。将这些算法部署到Tesla K40 GPU上，在实现对扫描地形图的准确分割的同时，大幅度提高了计算处理速度，为后续的地形图地理信息提取提供坚实的基础。挑战虽然扫描地形图分割任务表面上与其他光学图像的多目标分割任务类似，但是其实质却有很大的不同。首先纸质地形图的大幅面（通常在1米×1米大小）使得扫描图像的分辨率无法太高，容易导致地形图中的地理要素更加的模糊、线状要素更细。其次由于扫描仪自身的点扩散函数所导致的颜色混淆、由于RGB通道未对准所导致的颜色失真、以及地理要素相互叠加所造成的混合色等，均为图像分割带来极大的挑战，下图展示

GPU加速生物序列比对分析-Nvidia

GPU 加速生物序列比对分析- 中山大学广东省计算科学重点实验室背景生物信息学是把基因组DNA、RNA和蛋白质序列信息分析作为源头，分析生命本质和进化过程，同时对新药和新疗法的发现具有重要意义。生物信息学已成为介于生物学和计算机科学学科前沿的重要学科，在许多方面影响着医学、生物技术和人类社会。中山大学生命科学院环境生物学研究需要使用宏基因组学（metagenomics）的方法研究环境与微生物的关系。数以千万计的短DNA序列被分析以确定微生物的功能和分类。这一过程通过比对转录的DNA序列和NR等蛋白质数据库确定被表达的基因。原有的NCBI-BLASTX软件速度慢，已经成为分析的瓶颈。中山大学“南方一号” GPU 集群装备了254张的NVIDIA Tesla T2050 GPU 卡。如何用GPU加速BLASTX，就成了实验室一个重要的研究课题。在已标记的生物数据库中搜索给定DNA或者蛋白质序列的局部同源片段是序列比对的基本方法之一。该类比对方法中敏感度最高的是 BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）。自1990年以来，BLAST 被成功地广泛应用在功能识别、基因标记、进化分析等领域，研究成果发表在Nature等杂志；并且BLAST的论文被引用次数超过10万。最流行的BLAST 软件是NCBI-BLAST。它是美国国立卫生研究院（National Institutes of Health，NIH）下属美国国立生物技术信息中心NCBI (National Center for Biotechnology Information）推出的。 BLAST 支持不同的查询方式。例如，BLASTP 在蛋白质数据库中搜索蛋白质序列的同源片段；BLASTX 在蛋白质数据库中确认被转录的DNA序列。挑战随着高通量测序技术的发展，基因测序的速度越来越快，生物序列和数据库呈现爆发式增长。序列比对已经成为序列分析的瓶颈。这在宏基因组学研究方面尤为突出。BLASTX由于敏感度高，长期是宏基因组学研究中不可缺失的工具。但是，在高通量测试出现后，GB级短序列和GB级数据库之间的序列比对任务大量出现。BLASTX的运算速度无法满足快速分析的要求。在保证敏感度的前提下，使用硬件加速是提升BLASTX运算速度的有效途径。例如使用超级计算机集群和mpiBLAST软件，可以将计算速度提升1000倍。近年来，国内CPU+GPU异构计算机蓬勃发展。例如，“天河一号A”超级计算机就装备了大量的NVIDIA Tesla GPU 卡。如何利用CPU+GPU的异构计算机提升BLASTX的运算速度就是一个很有现实意义的研究课题。实现不同CPU+GPU异构计算机硬件环境下加速算法的性能可移植性（performance portability）是当前的一个挑战。加速异构计算机上软件并不能靠简单更换新CPU或者GPU 硬件完成。这与传统CPU架构上的软件是不同的。要实现加速算法的性能可移植性，必须要有适合新硬件的运行参数。例如CPU和GPU之间的任务分配比例，GPU内核的线程配置等。方案为加速生物序列比对，中山大学广东省计算科学重点实验室推出了H-BLAST软件。利用异构CPU+GPU加速平台， H-BLAST软件提供两种序列比对算法及软件包：H-BLASTP 和 H-BLASTX。其中，H-BLASTP实现了在蛋白质数据库中查询未知蛋白质序列的比对结果；H-BLASTX实现了在蛋白质数据库中查询未知DNA序列的比对结果。 H-BLAST软件的特点有： 1. 支持多CPU、多GPU协同工作； 2. 保证计算结果与 NCBI-BLAST 完全一致； 3. 支持批量序列数据查询；

APP应用开发的设计规范与标准

APP应用开发的设计规范与标准 APP设计规范： APP界面设计规范指导APP设计过程中的设计标准。根据统一的设计标准，使得整个APP在视觉上统一。提高用户对APP的产品认知和操作便捷性。 APP设计规范的重要性：统一的标准，一、便于在设计过程中的团队合作，二、提高用户对APP的产品认知和操作便捷性。 APP设计规范具体内容： 1.遵循统一的准则，确定标准并遵循； 2.颜色使用恰当，遵循对比原则：色彩标准、色彩对比，突出内容、显示测试； 3.光标、图标和指示图片、地图等：统一的构图布局，色调、对比度、色阶和风格； 4.Font:中文采用宋体，英文采用Microsoft Sans Serif。大小：MSS字体8磅，宋体小五号字（9磅）五号字体（10磅）； 5.文字表达：在提示信息、帮助文档中的。用词、修饰及标点符号等等； 6.控件风格、布局； 7.布局的顺序：从左到右，从上到下；

8.快捷键、弹出菜单； 9.用户交互：按钮状态、弹出窗口位置、执行动作提示信息（视觉和听觉，甚至的触觉的）； 10.联机帮助：HELP文档。产品设计、用户体验、交互设计、视觉设计、开发、运营 —————————————————【←总结】·【参考→】————————————————————— 【开发苹果APP界面标准规范】一：遵循一致的准则，确立标准并遵循无论是控件使用，提示信息措辞，还是颜色、窗口布局风格，遵循统一的标准，做到真正的一致。这样得到的好处： 1：使用户使用起来能够建立起精确的心里模型，使用熟练了一个界面后，切换到另外一个界面能够很轻松的推测出各种功能，语句理解也不需要费神理解 2：降低培训、支持成本，支持人员不会行费力逐个指导。3：给用户统一感觉，不觉得混乱，心情愉快，支持度增加做法：项目组有经验人士，确立UI规范：

软件界面设计规范

软件界面设计规范 1.界面规范 .总体原则以用户为中心。设计由用户控制的界面，而不是界面控制用户。清楚一致的设计。所有界面的风格保持一致，所有具有相同含义的术语保持一致，且易于理解拥有良好的直觉特征。以用户所熟悉的现实世界事务的抽象来给用户暗示和隐喻，来帮助用户能迅速学会软件的使用。较快的响应速度。简单且美观。 .原则详述 1.2.1.用户控制用户界面设计的一个重要原则是用户应该总是感觉在控制软件而不是感觉被软件所控制。操作上假设是用户--而不是计算机或软件--开始动作。用户扮演主动角色，而不是扮演被动角色。在需要自动执行任务时，要以允许用户进行选择或控制它的方式来实现该自动任务。提供用户自定义设置。因为用户的技能和喜好各不相同，因此他们必须能够个性化界面的某些方面。Windows为用户提供了对许多这方面的访问。您的软件应该反应不同的系统属性--例如颜色、字体或其他选项的用户设置。采取交互式和易于感应的窗口，尽量避免使用模态对话框，而使用"非模式"辅助窗口。"模式"是一种状态，它排除一般的交互，或者限制用户只能进行特定的交互。当最好使用一个模式或该模式只是可替换的设计时--例如，用于在一个绘图程序中选定一个特定感觉--请确保该模式是显然的、可见的，是一个明确的用户选定的结果，并且容易取消。在后台运行长进程时，保持前台式交互。例如，当正在打印一个文档，即使该文档不能被改变，用户也应该可以最小化该窗口。谅解。用户喜欢探索一个界面，并经常从尝试和错误中学习。一个有效的界面允许交互式的发现，它只提供一组合适的选择，并在用户可能破坏系统或数据的情况时发出警告。如果可行，还应提供可逆转或可还原的操作。即使在设计得很好得界面中，用户也可能犯错误。这些错误既可以是物理上得（偶然地指向了错误的命令或数据），也可以是逻辑上的（对选定哪一个命令或哪些数据做出了错误的决定）。有效的设计避免很可能导致错误的情况。它还包容潜在的用户错误，并且使用户易于还原。 1.2.2.清楚一致的设计一致允许用户将已有的知识传递到新的任务中，更快地学习新事物，并将更多的注意力集中在任务上。这是因为他们不必花时间来尝

NVIDIA GPU上的Linpack性能测试初探

NVIDIA GPU上的Linpack性能测试初探 1. Linpack测试简介 Linpack性能测试是高性能计算机的标准测试之一，其测试性能是全球Top500超级计算机排行榜的排名依据[1]。 Top500每年公布两次排行榜，在2010年6月的榜单中，由曙光公司研制的星云超级计算机取得了第2名的好成绩，其采取了通用CPU (Intel Xeon 5650) 和异构加速部件(NVIDIA Tesla C2050)的混合架构。在本次榜单中，以GPU作为加速部件的超级计算机还有国防科大研制的天河1号(第7名)和中科院过程所研制的IPE Mole-8.5(第19名)等。简单来说，Linpack测试是用高斯消元法求解稠密线性方程组(64位的双精度浮点数)。在CPU上，有标准的参考实现HPL软件包[2]，其实现了二维块卷帘的数据分布，部分选主元的LU分解，递归的Panel分解，look-ahead技术，多种广播算法等多种算法和优化。在进行Linpack测试时，可选取不同的HPL参数组合(比如：矩阵规模N，分块大小nb等)，不同的BLAS与MPI库，不同的编译参数等进行调优，以得到较好的Linpack性能。 2. HPL软件包在NVIDIA GPU上移植和优化由于HPL软件包实现了较多的功能和优化，所以在NVIDIA GPU上的Linpack测试也以此为基础，进行移植和优化。本文介绍的HPL软件包的移植与实现方式，主要参考了Fatica[3]的利用NVIDIA GPU加速Linpack的工作。文献[4]中对于HPL软件包在Linpack测试时各个函数的运行时间进行了统计和分析，发现dgemm函数的执行时间占到了大部分(约90%左右)，其次是dtrsm函数。所以，我们的基本思想是关注利用GPU加速dgemm与dtrsm函数。同时，此种方式也使代码的改动量较小。具体如下： CPU与GPU混合的dgemm实现 CPU与GPU混合的dgemm实现，就是将矩阵乘法中的一部分放到GPU上进行，调用NVIDIA CUBLAS中的dgemm函数;同时，另一部分调用CPU上BLAS库中的dgemm函数，比如Intel MKL，AMD ACML，GotoBLAS等。使得CPU与CPU可以同时进行计算。矩阵的划分如图1所示，分成了图1中左(竖切B)和右(横切A)两种情况。原因是在HPL 调用中，矩阵乘法的参数M,N,K存在两种情况，一个是K较小，M与N较大，如图1左的情况，此时划分矩阵B会得到较好的性能;另一种是K与N相等并较小，而M相对较大，如图1右，此时划分矩阵A会得到较好的性能。通过调节比例因子R，可以达到CPU与GPU间负载的均衡。最佳的情况是，CPU上的计算时间=数据从CPU到GPU的传输时间+GPU计算时间+结果从GPU传回CPU的传输时间。最佳的比例因子R可以通过多次的实验获得。从实现细节上，有两点需要注意的地方：1)CUBLAS的dgemm，使用了Volkov[5]等人的算法。对于参数M,N,K的不同情况性能变化明显，在M为64的倍数,N和K为16的倍数时，性能最佳。所以在划分的时候需要尽量使GPU上矩阵满足此规则;2)过小的数据规模下，GPU 并不能发挥作用，所以当规模小于一定阈值的情况下，可以直接调用CPU的dgemm函数。 CPU与GPU混合的dtrsm实现采取与dgemm函数类似的划分策略，分别调用NVIDIA CUBLAS的dtrsm函数与CPU上的BLAS库等。类似的调节比例因子，是GPU与CPU间的负载尽量均衡。不再进行过多的叙述。

winqsb使用方法

实验一WinQSB的基本操作一、实验目的了解WinQSB软件基本构成、运行界面和基本操作方法，使学生能基本掌握WinQSB 软件常用命令和功能。了解WinQSB软件在Windows环境下的文件管理操作。二、实验平台和环境 WinQSB是QSB的Windows版本，可以在Windows9X/ME/NT/2000/XP平台下运行。WinQSB V1.0共有19个子系统，分别用于解决运筹学不同方面的问题，详见表１-１。表1-1

三、实验内容和要求１.学会WinQSB的安装和启动方法２.熟悉WinQSB的界面和各项基本操作３.能用WinQSB软件与office文档交换数据。四、实验操作步骤 1.4.1安装 WinQSB的安装比较简单。双击Setup.exe，弹出窗口如图1-1所示：图1-1 输入要安装到哪个目录，点Continue按钮，弹出窗口如图1-2所示：

图1-2 输入用户名和公司或组织名称，点Continue按钮进行文件的复制，完成后弹出窗口如图1-3：图1-3 显示安装完成，点“确定”退出。 WinQSB软件安装完毕后，会在开始→程序→WinQSB中生成１９个菜单项，分别对应运筹学的１９个问题。如图1-4所示：

图1-4 具体功能见表1-1。针对不同的问题，选择不同的子菜单项，运行相应的程序，然后使用File菜单下的New Problem菜单来输入所需数据。 1.4.2运行 WinQSB基本上有三种窗口：启动窗口、数据输入窗口、结果输出窗口。现以Linear and Integer Programming为例加以说明：１.启动窗口。在开始菜单中选择Linear and Integer Programming，运行后出现启动窗口如下图1-5所示：图1-5 （１）标题栏：显示了程序的名称。（２）菜单栏：共有两个菜单：File和Help。 File菜单只有三个子菜单：New Problem、Load Problem和Exit。 New Problem：创建新问题 Load Problem：装载问题 Exit：退出