行动装置的热潮持续不退,各大手机制造商除了想尽办法推出外型酷炫的行动装置设备来吸引消费者的目光之外,更在行动应用处理器玩起多核心的「核」战争,无非是希望能够带给消费者更优异的效能新体验.然而,随着消费者开始将以往依赖桌上型电脑的使用习惯,陆续转移到行动装置设备实现,单一的功能诉求已经不能满足现今消费者的操作习惯. 附图 : ARM:行动GPU往PC GPU效能迈进 BigPic:550x591为了要因应这些高画质影音播放以及复杂的游戏图像处理等需求,若想要单靠行动装置处理器来完成这些使命,恐怕不…

GPU编解码:GPU硬解码---DXVA 一.DXVA介绍 DXVA是微软公司专门定制的视频加速规范,是一种接口规范.DXVA规范制定硬件加速解码可分四级:VLD,控制BitStream;IDCT,反余弦变换;Mocomp,运动补偿,Pixel Prediction;PostProc,显示后处理.其中,VLD加速等级最高,所以其包含IDCT.MoCoopm和PostProc;IDCT加速次之,包含MoCoopm和PostProc;最后MoComp加速仅包含PostProc.一款显卡芯片在硬件支持…

持续监控GPU使用情况命令: $ watch -n 10 nvidia-smi1一.指定使用某个显卡如果机器中有多块GPU,tensorflow会默认吃掉所有能用的显存, 如果实验室多人公用一台服务器,希望指定使用特定某块GPU.可以在文件开头加入如下代码: import osos.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = &qu…

直观来讲,ARM开发板多数情况下会有条网线与主机相连,所以最重要的一步是保证PC主机与ARM开发板能互通. 互通的意思进一步来讲就是互相能ping通.也就是说在瘟都死的dos下(假设主机是瘟都死系统)ping 目标板ip 能收到回复: 在ARM板下(一般通过主机中串口)ping 主机ip能有回复,这样就说明板子和电脑通信没问题. 本鸟犯了个低级错误(这可能也是嵌入式初学者常遇到的问题): 本鸟买了个路由器(不知道实验室能不能报销)连接arm板和PC机,.....一系列前期工作都做好了,就等着相互…

GPU程序缓存 翻译文章: GPU Program Caching 总览 / 为什么 因为有一个沙盒, 每一次加载页面, 我们都会转化, 编译和链接它的GPU着色器. 当然不是每一个页面都需要着色器, 合成器使用了一些着色器, 这些着色器需要为tab选项卡重新渲染. 我们应该去缓存一些之前的缓存程序, 并在重新需要的时候, 直接使用他们. 我们通过一个GPU缓存完成这项缓存, 这里会使用基于内存, 或者磁盘的缓存来加速这一过程. 缓存等级 内存缓存(In-Memory Cache) 由于磁盘的访…

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/Answer3664/article/details/98992409参考: https://pytorch.org/docs/stable/nn.html https://github.com/apachecn/pytorch-doc-zh/blob/master/docs/1.0/blitz_data_parallel_tutorial…

<谁能笑傲江湖?移动处理器门派那些事儿>一文中我们把2012年的移动处理器的厂商做了一番介绍,并依照各自的属性给划分了门派.既然把他们称为江湖门派.那么每一个门派总要有自己的绝活.移动处理器厂商中CPU基本都是源自ARM.同架构下各家厂商的表现都几乎相同.能成为镇派之宝的绝学都是在GPU上.超能网近日奉上续作.对五大移动GPU厂商进行了逐一点评-- 做能移动处理器的厂商能够洋洋洒洒列出几十家.我们精挑细选了近年出过风头的依旧有13家,可是说到设计GPU核心,这个名单就短多了,基本的厂商甚至不到…

目录 一.导言 1.1 为何要了解GPU? 1.2 内容要点 1.3 带着问题阅读 二.GPU概述 2.1 GPU是什么? 2.2 GPU历史 2.2.1 NV GPU发展史 2.2.2 NV GPU架构发展史 2.3 GPU的功能 三.GPU物理架构 3.1 GPU宏观物理结构 3.2 GPU微观物理结构 3.2.1 NVidia Tesla架构 3.2.2 NVidia Fermi架构 3.2.3 NVidia Maxwell架构 3.2.4 NVidia Kepler架构 3.2.5 NV…

深度学习“引擎”之争:GPU加速还是专属神经网络芯片? 深度学习(Deep Learning)在这两年风靡全球,大数据和高性能计算平台的推动作用功不可没,可谓深度学习的“燃料”和“引擎”,GPU则是引擎的引擎,基本所有的深度学习计算平台都采用GPU加速.同时,深度学习已成为GPU提供商NVIDIA的一个新的战略方向,以及3月份的GTC 2015的绝对主角. 那么,GPU用于深度学习的最新进展如何?这些进展对深度学习框架有哪些影响?深度学习开发者应该如何发挥GPU的潜力?GPU与深度学习结合的前景…

http://blog.csdn.NET/babyfacer/article/details/6902985 原文链接:http://www.hpcwire.com/hpcwire/2011-06-09/top_10_objections_to_gpu_computing_reconsidered.html作者:Dr. Vincent Natoli, Stone Ridge Technology (http://www.stoneridgetechnology.com/ )译者:陈晓炜(转载请注…