从思路上说,GPU相当于火车,一个车头带几十节车厢,一下子把成千上万吨货全给你拉目的地:CPU相当于汽车,拉货旅游样样能干.因此,如果单纯比运力,一列火车比得过成百上千辆汽车:但如果几百人有几百个目的地,你再让几十节车厢跑几百趟,把他们一个个送达……这显然就不合适了. GPGPU不过相当于铺设了更多铁路线,使得火车也可以开到过去只有汽车可以开到的地方而已.再怎么优化,火车也是不可能优化成汽车的:成本太高(每节车厢甚至每个座位都自带发动机驾驶室驾驶员,这得是多大的浪费).效率太低(当只有一人时…

最近一年负责运维的GPU主机越来越多,发现现有的监控项无法很好的了解GPU的性能和负载情况,研究了下官方文档,在此记录. 一.NVML和DCGM NVML:https://developer.nvidia.com/nvidia-management-library-nvml DCGM:https://developer.nvidia.com/dcgm 从网址就能看出,这两个工具都是nvidia官方推出的.都是用C/C++编写的底层库. NVML的操作命令是nvidia-smi,DCGM的操作命令…

设备 GPU CPU 每秒像素填充率 每秒三角形生成 内存 iPhone4 PowerVR SGX 535 ARM Cortex-A8 800M     512M iPod touch 4 PowerVR SGX 535 ARM Cortex-A8 800M     256M iPhone4S PowerVR SGX543MP2 ARM Cortex-A9 800M     512M iPad2 PowerVR SGX543MP2 ARM Cortex-A9 1G 2G 67M 512M iPh…

CPU VS GPU 关于绘图和动画有两种处理的方式:CPU(中央处理器)和GPU(图形处理器).在现代iOS设备中,都有可以运行不同软件的可编程芯片,但是由于历史原因,我们可以说CPU所做的工作都在软件层面,而GPU在硬件层面. 总的来说,我们可以用软件(使用CPU)做任何事情,但是对于图像处理,通常用硬件会更快,因为GPU使用图像对高度并行浮点运算做了优化.由于某些原因,我们想尽可能把屏幕渲染的工作交给硬件去处理.问题在于GPU并没有无限制处理性能,而且一旦资源用完的话,性能就会开始下降了(…

Chrome 的应用功能越来越强大 升级到 版本 70.0.3538.77 最早的时候是看到 http 显示地址,现在可以在快捷应用中显示扩展了,还可以看到显示的站点. 现在越来越强大了.…

  一.GPU是什么?与显卡是什么关系?安装在什么地方?有单独的GPU板卡吗? GPU就是图像处理芯片,外表与CPU有点相似.显卡的芯片,AMD的一个技术,相当于电脑的处理器CPU,只不过它是显卡的大脑或心脏.GPU是显卡的核心,显卡,则是由GPU.显存.电路板,还有BIOS固件组成的,所以GPU不等于显卡.GPU只是显卡上的一个核心处理芯片,是显卡的心脏,不能单独作为外接扩展卡使用,GPU因并行计算任务较重,所以功耗较大,只能焊接在显卡的电路板上使用.显卡上都有GPU,它是区分显性能的最主要元…

Qunar机票技术部就有一个全年很关键的一个指标:搜索缓存命中率,当时已经做到了>99.7%.再往后,每提高0.1%,优化难度成指数级增长了.哪怕是千分之一,也直接影响用户体验,影响每天上万张机票的销售额. 在高并发场景下,提供了保证线程安全的对象.方法.比如经典的ConcurrentHashMap,它比起HashMap,有更小粒度的锁,并发读写性能更好.线程安全的StringBuilder取代String.StringBuffer等等(Java在多线程这块实现是非常优秀和成熟的). Java…

运行时间分析 不同的模型在cpu和gpu下的时间差异较大,一般来说gpu会比cpu快5-20倍.我们选用了最常用的inception v3的分类模型,输入图片尺寸为:3x299x299. GPU 在一块P100GPU(显存16276MiB),性能如下: 由上图可见,随着进程数目的增大耗时会线性增加. 所以:如果服务中在同个卡上多开进程只是服务连接/下载图片的并发实现了并发提速(neuron框架中连接建立.下载图片.算法处理是并发独立的,可近似认为互不影响):算法的吞吐量基本不变.而且从RT角度考…

计算20000次10000点的fft,分别使用CPU和GPU,得 the running time of cpu is : 2.3696s the running time of gpu is : 0.3425s 相同的参数matlab处理的时间为 1.2865s ,理论上gpu最快,cpu次之,matlab最慢,得到的结果不对 处理的环境是(CPU i7 4790K,gpu GTX1080, matlab 2015a,内存1666MHZ 16G, PCI E M.2 固态硬盘(读1.2GB/s…

So, shouldRasterize will not affect the green/red you see using Instruments. In order to have everything green, you'll need to not use transparency and have all your child objects be opaque. Sometimes its unavoidable to still have red areas depending…