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GPU上的图像和信号处理 NVIDIA Performance Primitives(NPP)库提供GPU加速的图像,视频和信号处理功能,其执行速度比仅CPU实施快30倍.拥有5000多个用于图像和信号处理的原语,可以轻松执行诸如颜色转换,图像压缩,过滤,阈值处理和图像处理之类的任务. NPP库优化了可用计算资源的使用,因此您的应用程序可在数据中心,工作站和嵌入式平台上实现最佳性能.如今,NPP已被从事自动驾驶汽车,医学成像,机器人技术和HPC的图像处理,信号处理和计算机视觉应用的工程师,科学家…
TVM 优化 ARM GPU 上的移动深度学习 随着深度学习的巨大成功,将深度神经网络部署到移动设备的需求正在迅速增长.与桌面平台上所做的类似,在移动设备中使用 GPU 既有利于推理速度,也有利于能源效率.但是,大多数现有的深度学习框架并不很好地支持移动 GPU.难点在于移动 GPU 架构和桌面 GPU 架构之间的区别.这意味着在移动 GPU 上进行优化需要特别努力.非平凡的额外工作最终导致移动 GPU 在大多数深度学习框架中支持不力. TVM 通过引入统一的 IR 堆栈,解决为不同硬件部署的困…
TVM在ARM GPU上优化移动深度学习 随着深度学习的巨大成功,将深度神经网络部署到移动设备的需求正在迅速增长.与在台式机平台上所做的类似,在移动设备中使用GPU可以提高推理速度和能源效率.但是,大多数现有的深度学习框架都不能很好地支持移动GPU.困难在于移动GPU架构和台式机GPU架构之间的差异.这意味着在移动GPU上进行优化需要付出特殊的努力.繁琐的额外工作最终导致大多数深度学习框架中对移动GPU的支持不佳. TVM通过引入统一的IR堆栈解决了部署不同硬件的困难,通过该IR堆栈可以轻松完成…
在NVIDIA A100 GPU上利用硬件JPEG解码器和NVIDIA nvJPEG库 根据调查,普通人产生的1.2万亿张图像可以通过电话或数码相机捕获.这样的图像的存储,尤其是以高分辨率的原始格式,会占用大量内存. JPEG指的是联合图像专家组,该组织于2017年庆祝成立25周年.JPEG标准指定了编解码器,该编解码器定义了如何将图像压缩为字节的位流并解压缩回图像. JPEG编解码器的主要目的是最小化照片图像文件的文件大小.JPEG是一种有损压缩格式,这意味着它不存储原始图像的完整像素数据.J…
GPU上创建目标检测Pipeline管道 Creating an Object Detection Pipeline for GPUs 今年3月早些时候,展示了retinanet示例,这是一个开源示例,演示了如何加快gpu目标检测管道的训练和部署.在圣何塞举行的英伟达GPU技术会议上介绍了这个项目.这篇文章讨论了这项工作的动机,对体系结构的一个高级描述,以及所采用的优化的一个简单的介绍.如果对GPUs上的目标检测还不熟悉,建议参考GPUs上的实时目标检测10分钟开始. 理论基础 虽然有几个优秀的…
pytorch允许把在GPU上训练的模型加载到CPU上,也允许把在CPU上训练的模型加载到GPU上.CPU->CPU,GPU->GPU torch.load('gen_500000.pkl') GPU->CPU torch.load('gen_500000.pkl', map_location=lambda storage, loc: storage) CPU->GPU1 torch.load('gen_500000.pkl', map_location=lambda storag…
IE浏览器下使用Activex插件调用客户端扫描仪扫描文件并山传,可以将纸质档案(如合同.文件.资料等)扫描并将扫描图像保存到服务器,可以用于合同管理.档案管理等. 通过插件方式调用扫描仪扫描并获取图像,可以减少用户操作,减少操作出错,如一次扫描量大也可以使用连续扫描,由系统对扫描文件进行编号或进行其他处理. web页面中只需通过js调用后启动扫描仪扫描,即可获取扫描文件的图像编码,再通过ajax或表单提交到服务器解码后保存为jpg文件即可. 通过服务器上程序处理后,可以方便以后浏览或去其它用户…
如何在Web页面里使用高拍仪扫描上传图像 市场上所有的高拍仪都支持扫描图片并保存到本地,一般公司都会提供控件.开发人员只需要在页面集成就可以进行拍照和扫描.只不过一般扫描的图片是保存在本地固定的文件夹下面,需要用户手动选择一下然后上传. 泽优Web图片上传控件(img2)帮助解决图片手动上传的问题,使用img2后可以自动上传本地路径下面的图片,不需要用户再手动选择图片. 原理 1.img2提供了接口addFile和addFolder,可以直接加载本地路径下面的图片或目录. 2.添加后可以调用po…
在GPU上训练数据 模型搬到GPU上 数据搬到GPU上 损失函数计算搬到GPU上…
原文链接:https://www.cnblogs.com/yaongtime/p/14111134.html   WW-Mutexes   在GPU中一次Render可能会涉及到对多个buffer的引用. 所以在command buffer提交到GPU前,需要等到所有依赖的buffer可用. 因为这些buffer可能被多个设备或进程所共享,所以相比单个buffer,增加了deadlock的风险. 这不能简单地通过一个 buffer mutex锁来等待buffer可用,因为这些buffer通常受控…