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  • ffmpeg2022-08-11 01:01:19

    win环境下使用ffmpeg 转码视频 使用gpu加速转码过程 安装ffmpeg ...... 安装显卡支持 参考自https://blog.csdn.net/y534560449/article/details/121539699 查看显卡是否支持CUDA https://developer.nvidia.com/video-encode-and-decode-gpu-support-matrix-new cuda下载地址 ht

  • tensorflow——常见报错(持续更新)2022-08-06 19:00:24

    tensorflow——常见报错 问题一: 描述:UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0x93 in position 5456: illegal multibyte sequence 图片描述: 解决方法:将open(file) :改成 open(file, ‘r’, encoding=‘utf-8’)  问题二: 描述:WARNING:tensorflow:Layer gru_3 will no

  • GPU-CUDA-图形渲染分析2022-08-05 06:00:28

    GPU-CUDA-图形渲染分析 参考文献链接 https://mp.weixin.qq.com/s/dnoqPxEt_XEhVaW_aAfrnQ https://mp.weixin.qq.com/s/1NumM2PRTqW-HIfQRlUu8A https://mp.weixin.qq.com/s/d8Dq0YmjHpsoCchy8y4B2g https://mp.weixin.qq.com/s/5JorA1BJXgeftzrqItJV9g https://mp.weixin.qq.com

  • selenium启动无头模式2022-08-04 17:00:48

    ChromeOptions chromeOptions = new ChromeOptions(); // 重新配置chromeOptions 使用无头浏览器打开 chromeOptions.addArguments("--headless"); // 设置不使用gpu chromeOptions.addArguments("--disable-gpu"); // 设置窗口大小 chromeOptions.addArguments("window-size

  • 读Unity Shader入门精要第二章-渲染流水线2022-07-30 12:34:32

    1.综述 1.1  什么是流水线   在工业上流水线被广泛应用在装配线上:每一件产品的制造都被分为了很多步骤,每个工人负责其中的一个步骤,且这些步骤之间是有顺序的. 1.2  什么是渲染流水线   在计算机的图像渲染中,产品就是一张二维图像,如何生产这张图像的过程就是渲染流水线.

  • Pytorch多GPU并行训练模型2022-07-29 16:04:42

    如果要用多GPU训练模型,那就要用到pytorch中的nn.DataParallel()函数对模型进行封装。 1 # code_for_use_cuda 2 device_count = torch.cuda.device_count()#获得本机的显卡的个数 3 print("cuda.device_count",device_count) 4 device_ids = list(range(device_count)) 5 model =

  • Slurm集群下如何远程连接Jupyter并使用GPU资源?2022-07-28 12:34:01

    背景 Slurm集群一般是由一个主节点(master)和各个带有GPU资源的子节点组成的,每次要想使用GPU需要通过主节点跳转到子节点。那么如果我们想使用jupyter使用子节点的GPU应该怎么做呢? 我有试过连接子节点后直接运行jupyter命令,然后再本地电脑上打开127.0.0.1:8888/token?=***,但是总是失

  • 多屏拼接2022-07-26 15:37:41

    需要Quadro GPU的Mosaic技术,如下链接显卡可以支持:https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/3000/related/1https://www.nvidia.com/en-us/design-visualization/previous-quadro-desktop-gpus/打算买T600 (P620升级版)编程接口:https://developer.nvidia.com/nvapi构

  • 硬件设备技术与市场产业2022-07-26 08:03:09

    硬件设备技术与市场产业 参考文献链接 https://mp.weixin.qq.com/s/0j9X8CwUB07taK6iZ6yL4Q https://mp.weixin.qq.com/s/Mi-P6ZvE-jeh0gum1FYk0g https://mp.weixin.qq.com/s/q7s3y3gWraLXpVGiIpvL7Q https://mp.weixin.qq.com/s/iy78EHNiljwzsACe8XVQpA 半导体市场行情      

  • Unity的DrawCall优化2022-07-23 15:34:03

    DrawCall是CPU显卡向GPU图形处理器发送的一条数据信息,然后把信息绘制出来。 游戏中DrawCall是越少越好,对于现在时代的手机,drawcall达到300左右也还是能接受的,如果超过1000可就难受了。 DrawCall又分为UI上的和场景中的,但是他们产生数量不同的大多数原因其实就是材质id不一样,所

  • GPU、CUDA含义2022-07-20 14:31:47

    GPU(Graphics Processing Unit):图形处理器主要是指利用显卡上的GPU来代替CPU进行图形运算上的加速功能。 CUDA(Compute Unified Device Architecture):显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。   查看GPU显卡:

  • docker中安装Nsight,分析cuda计算对GPU的利用效率2022-07-19 23:34:48

        最近刚开始接触CUDA,性能分析的时候免不了要使用Nsight工具,docker中又没有安装,就需要在自己的环境中配置了。 1. 运行docker   2. NSight安装准备 官方对Nsight的支持文档中,需要执行deviceQuery命令确定系统上的CUDA驱动程序和运行时版本,Ubuntu系统的deviceQuery在: cd /usr

  • Pytorch及Yolov5环境配置及踩坑2022-07-16 14:35:19

    Pytorch及Yolov5环境配置及踩坑 1.何为Yolov5 yolo是计算机视觉方面用来进行目标检测的一个十分出名的开源框架,我搜不到官方的对此概括性的定义,但实际上也没什么必要,更重要的是会使用,更更重要的是理解其底层的实现逻辑 知乎 知乎2 对于我现在的数学水平,想了解底层实现逻辑的10%,都有

  • Pytorch分布式训练2022-07-14 23:01:42

    用单机单卡训练模型的时代已经过去,单机多卡已经成为主流配置。如何最大化发挥多卡的作用呢?本文介绍Pytorch中的DistributedDataParallel方法。 1. DataParallel 其实Pytorch早就有数据并行的工具DataParallel,它是通过单进程多线程的方式实现数据并行的。 简单来说,DataParallel有

  • List of GPU Repair Resources (Schematics, Boardviews, Tutorials, Tools, Etc..)2022-07-13 15:34:16

    https://www.reddit.com/r/GPURepair/comments/smlu0q/list_of_gpu_repair_resources_schematics/ Vlab.su: Russian forum for electronics repair, has GPU section with schematics and boardviews + tools like nvidia mats but you need to login and contribute to be a

  • 轻松矿工挖矿,还是要gpu才行啊2022-07-11 16:35:45

    我的运行截图:   因为我电脑没有gpu,所以显示无法挖矿,看来轻松矿工里显示的如下币种均无法挖矿。   官方的运行截图:明确看是需要GPU的! 初识轻松 * 手机用户点击“侧边栏”切换文章列表 已经将关键信息展示。 挖矿五步走 取个矿工名,用于区分每一台矿机 选择币种 填写

  • 【OpenGL】VAO和VBO的关系2022-07-11 11:04:06

    目录    一、VBO的作用    二、VAO的作用    三、一个VAO和多个VBO注: VAO和VBO都是用来存储顶点信息的,并把这些信息送入顶点着色器。至于什么是顶点和顶点着色器,这里就不多说了,不了解的读者可自行CSDN。VBO的B为Buffer之意,用来存储顶点数据;VAO的A为Array,但我认为理解为 A

  • Unity3D学习笔记8——GPU实例化(3)2022-07-10 19:34:03

    目录1. 概述2. 详论2.1. 自动实例化2.2. MaterialPropertyBlock3. 参考 1. 概述 在前两篇文章《Unity3D学习笔记6——GPU实例化(1)》《Unity3D学习笔记6——GPU实例化(2)》分别介绍了通过简单的顶点着色器+片元着色器,以及通过表面着色器实现GPU实例化的过程。而在Unity的官方文档C

  • AI芯片技术市场思考2022-07-10 05:31:07

    AI芯片技术市场思考 参考文献连接 https://mp.weixin.qq.com/s/qYv3EpZiYlld7FV-bnvSEw https://mp.weixin.qq.com/s/kQ3XFzLd2IbweRqISeLUTw AI芯片行业深度研究 四大类人工智能芯片(GPU、ASIC、FGPA、类脑芯片)及系统级智能芯片在国内的发展进度层次不齐。用于云端的训练、推断等

  • Unity3D学习笔记7——GPU实例化(2)2022-07-08 13:02:47

    目录1. 概述2. 详论2.1. 实现2.2. 解析3. 参考 1. 概述 在上一篇文章《Unity3D学习笔记6——GPU实例化(1)》详细介绍了Unity3d中GPU实例化的实现,并且给出了详细代码。不过其着色器实现是简单的顶点+片元着色器实现的。Unity提供的很多着色器是表面着色器,通过表面着色器,也是可以实

  • Ubuntu 20.04利用SystemMonitor显示CPU、GPU温度等信息2022-07-08 10:33:05

        Ubuntu下总是使用终端命令查看CPU、GPU温度有点麻烦,利用自带的SystemMonitor来显示这些信息较为简单。 1、添加仓库进行安装 sudo add-apt-repository ppa:fossfreedom/indicator-sysmonitor sudo apt-get update sudo apt-get install indicator-sysmonotor 2、安装完

  • 使用Docker实现GPU服务器共享与资源隔离2022-07-07 14:31:29

    SEO Docker内使用avahi-deamon服务 Docker内调用GPU方法 构想 部署GPU服务器需要多人同时使用,每个人环境各不相同希望资源隔离 采用虚拟化直通的方法配置太复杂,购买vGPU费用太过炸裂 经过了解最终决定使用Docker实现上述功能 实施 概览 想要Container具备使用Host GPU的能力需要一

  • IM即时通讯移动端开发跨平台UI技术2022-07-07 10:34:37

    Flutter通过自绘 UI 组件,构建高质量跨平台组件库,解决了此类框架难以解决的双端一致性, Bridge 通信效率等问题。并提供丰富的 Widget 组件,渲染性与 Native UI 相媲美,掀起了大家对下一代跨平台技术探索的热情。 第一类:WebView 跨平台技术 第一代跨平台技术主要以 Webview 容器,代表有

  • Lightroom Classic 2022 for Mac(lrc中文版支持M1)2022-07-03 15:33:14

    Lightroom Classic 2022是一款桌面照片编辑和管理软件,照片后期处理软件,数码摄影师必备工具,主要面向数码摄影师、图形设计等专业人士和高端用户,以及所有喜好拍照、需要拍照的人群,支持各种RAW图像相机配置,HDR全景照片,主要用于数码相片导入整理、编辑处理、后期打印等制作。   详情:L

  • 6-4 使用多GPU训练模型——eat_tensorflow2_in_30_days2022-07-02 18:05:06

    6-4 使用多GPU训练模型 如果使用多GPU训练模型,推荐使用内置fit方法,较为方便,仅需添加2行代码。 MirroredStrategy过程简介: 训练开始前,该策略在所有 N 个计算设备上均各复制一份完整的模型; 每次训练传入一个批次的数据时,将数据分成 N 份,分别传入 N 个计算设备(即数据并行); N 个计算

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