本文为霍格沃兹测试学院学员学习笔记，进阶学习文末加群。 FPS 和丢帧率可以在一定程度上作为 APP 流畅度的一项衡量标准，本文介绍利用 adb shell dumpsys gfxinfo 命令获取软件渲染加载过程的数据，进行计算从而获取测试结果。 前置业务知识 在此之前，需要先了解屏幕展示绘制过程及 A
# 姓 名：熊灿 # 开发时间：2021/11/25 14:44 import torch import torchvision.datasets from matplotlib import pyplot as plt from torch.utils.data import DataLoader from torchvision.transforms import transforms import torch.nn as nn import os os.environ['KMP_D
并不是所有的CSS属性都能触发GPU的硬件加速，实际上只有少数属性可以，比如下面的这些： transform opacity filter 对于transform，2D transform 动画在开始和结束时发生的 repaint 操作，因此建议采用以下方式 .example1 { transform: translateZ(0); } .example2 { transform: ro
前言：博学静思才能成长，笔记是记录笔者自己的学习路程。 01：渲染（rendering）是什么？ 渲染是以软件由模型生成图像的过程。模型是用语言或数据结构进行严格定义的三维物体或 虚拟场景的描述。 渲染用于描述：计算视频编辑软件中的效果，以生成最终视频的输出过程 02：渲染的类
torch.device代表将torch.Tensor分配到的设备的对象，有cpu和cuda两种，这里的cuda就是gpu，至于为什么不直接用gpu与cpu对应，是因为gpu的编程接口采用的是cuda。 print(torch.cuda.is_available()) #cuda是否可用； print(torch.cuda.device_count()) #返回gpu数量； print(torch.cud
首先看下WebGPU的目标： 同时支持实时屏幕渲染和离屏渲染。 使通用计算能够在 GPU 上高效执行。 支持针对各种原生 GPU API 的实现：Microsoft 的 D3D12、Apple 的 Metal 和 Khronos 的 Vulkan。 提供一种人类可创作的语言来指定在 GPU 上运行的计算。 可在浏览器的多进程架
使用之前只需要简单的设置两个变量即可： Memory_Allocated_GB = 5 # GiB，需要占用的显存大小，单位GiB GPU_ID = 2 # 需要卡显存的GPU ID import torch from torch import cuda import time import psutil def get_gpu_used_information(): device_count = cuda.de
开发环境： Windows 10 NetFamrework 4.5.2 CefSharp.WinForms 96.0.180 Any CPU 问题原因： 网页显示时内部使用了 GPU 渲染，导至了有的电脑上出现了问题。 解决方案： var settings = new CefSettings(); // 禁用 GPU 加速 settings.CefCommandLineArgs.Add("disable-gpu", "1"); Cef.
A=cuda.to_device(a) fgriddim, blockdim b=A.copy_to_host() cuda{ blockDim:[x], blockIdx:[x], threadDim:[x], threadIdx:[x], gridDim:[x], } from numba import cuda import numpy as np @cuda.jit def addGPU(A,B,C): i=cuda.blockIdx.x j=cuda.threadIdx.
安装GPU版pytorch conda换源 conda config --remove-key channels conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --set sho
通过winscp将安装包传到服务器中(安装包位置192.168.1.6/image/安装包\云晁\Centos\centos_tool\新显卡驱动及不需联网的cuda) 执行chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-440.31.run systemctl set-default multi-user.target 执行 ./NVIDIA-Linux-x86_64-440.31.run ，下一步
目录1 为什么是 WebGPU 而不是 WebGL 3.0显卡驱动图形 API 的简单年表WebGL 能运行在各个浏览器的原因WebGPU 的名称由来2 与 WebGL 比较编码风格OpenGL 的编码风格CPU 负载问题WebGPU 的装配式编码风格厨子戏法3 多线程与强大的通用计算（GPGPU）能力WebWorker 多线程通用计算（GPGPU）4
OpenGL和DirectX都是图像应用编程接口，这些接口用于渲染二维或三维图形。可以说，这些接口架起了上层应用程序与底层GPU的沟通桥梁。 一个应用程序向这些接口发送渲染命令，而这些接口会依次向显卡驱动（Graphics Driver）发送渲染命令，这些显卡驱动是真正知道如何和GPU通
嵌入式系统 树莓派3B 实现通过GPU加速pytorch计算 总思路 交叉编译环境为raspberry pi 3B docker镜像使用github上开源的GPU库QPULib在树莓派上安装pytorch，通过交叉编译加速过程通过pytorch提供的接口编译并且注册c++端的程序通过nfs mount docker镜像的file system，直接运行p
第11讲 卷积神经网络(高级篇) GPU版本源代码 原理是基于B站 刘二大人 ：传送门PyTorch深度学习实践——卷积神经网络(高级篇) 这篇基于博主错错莫：传送门 深度学习实践 第11讲博文 仅在他的基础上加入了GPU模块，详细原理解释请看他的博文 1、Inception Moudel import torch impor
Unity配置Android开发环境与第一个Demo 参照学习的资料 ARFoundation之路－环境配置(Android) 查看开发配置 Edit->Preferences->External Tools 如果像下图出现黄色警告，说明开发配置没有弄好 导入Android开发插件 Windows->Package Manager->点击下拉框选择Packages：Unity Reg
2021 年年度蕞佳开源软件！ 民工哥 关注他 10 人赞同了该文章 Svelte https://svelte.dev/ Svelte 是一种全新的构建用户界面的方法。传统框架如 React 和 Vue 在浏览器中需要做大量的工作，而 Svelte 将这些工作放到构建应用程序的编译阶段来处理。 与
搭建属于自己的GPU深度学习环境 一、GPU深度学习环境的搭建1.1安装CUDA和cuDNN1.2安装tensorflow-gpu深度学习库1.2.1创建一个新的环境1.2.2 tensorflow-gpu的安装1.2.3keras的安装 1.3 安装pytorch深度学习库1.3.1 创建一个新的环境1.3.2 pytorch的安装 一、GPU深度学
3. 图形处理单元 显示器就是计算机。 --黄仁勋 从历史上看，图形加速始于在重叠三角形的每个像素扫描线上插入颜色，然后显示这些值。包括访问图像数据的能力允许将纹理应用于表面。添加用于插值和测试z深度的硬件，可以提供内置的可见性检查。由于它们的频繁使用，这些工作被放到专门的
近年来，机器学习的作用越来越大，开始在各行各业扮演者重要的角色。而随着大数据浪潮的出现，机器学习的数据和模型的规模也越来越大。大规模的数据和模型就会带来很多的问题，一是非常容易过拟合，从而要求更符合实际、更大规模的数据和模型。二是对计算和存储能力提出了新的要求，单机往往
前言 什么是GPU？ GPU（Graphic Process Units，图形处理器）。是一种单芯片处理器，主要用于管理和提高视频和图形的性能。GPU 加速计算是指同时利用图形处理器 (GPU) 和 CPU，加快应用程序的运行速度。为什么要用GPU？ 深度学习涉及很多向量或多矩阵运算，如矩阵相乘、矩阵相加、矩阵-向量乘法
用nvidia-smi查看GPU的状态时，一直显示下面的这种情况（能耗pwr一直显示为ERR！）： 大概率是坏了,以下代码查看具体的报错: dmesg -l err 如果有: NVRM:*** 基本凉了,联系卖家
Intel GPU实现游戏与数据中心 在Intel Architecture Day上，Intel谈到了面向游戏玩家的Xe-HPG架构Alchemist GPU以及面向数据中心的Xe-HPC架构GPU芯片Ponte Vecchio。后者被Intel形容为技术难度“堪比登月”的芯片，这也是第一次见到MCM（Multi-chip Module）/chiplet形态的GPU芯片。虽然
CUDA 10.1+Cudnn8.0.5 1.7.1版 pip install torch==1.7.1+cu101 torchvision==0.8.2+cu101 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 1.7.0版 pip install torch==1.7.0+cu101 torchvision==0.8.0+cu101 torchaudio==0.7.0 -f https://dow
第一名：骁龙8gen11、工艺：这是高通第一次使用arm公司的armv9芯片，此次的工艺采用了4nm工艺我用的手机就是活动时7.5折抢购的 点击开抢 http://shouji.adiannao.cn/72、核心：有着全新的cortex-x2主核具备了3.0GHZ频率，还有三个基于cortex-a710的性能核，频率为2.5GHZ，以及四个基于cottex-a
