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

笔记本CPU之前的性能对比 下面的分数都是根据PerformanceTest测试的出来的结果,现在的笔记本CPU有很多种,你在购买笔记本的时候只看到CPU的型号,而且现在的CPU型号太多而且命名方式也很乱,搞的我们根本不知道不知道不同CPU性能差距.通过下面的分数你可以直观的了解到CPU性能的好坏,根据实际情况去购买自己所需要的笔记本. Passmark PerformanceTest 是允许每人迅速评价他们的计算机的性能并且把它比作许多标准的' 基线' 电脑系统的一个PC 硬件基准实用程序.

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

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(

Intel和AMD的CPU性能对比图:

  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

前段时间做了一个基于CPU和GPU对比的粒子效果丢在学习WebGL的群里,技术上没有多作讲解,有同学反馈看不太懂GPU版本,干脆开一篇文章,重点讲解基于GPU开发的版本. 一.概况 废话不多说,先丢上demo,用移动设备更能明显感觉性能差异. 维护粒子位移.颜色.尺寸:GPU版本  CPU版本 维护粒子位移:GPU版本  CPU版本   结论:同时需要维护多种粒子特征变化时,GPU有明显优势.只是维护粒子位移时,GPU版本稍流畅,但优势并不明显.当然,这还得具体到设备,一些中低端Android机

摘要 在我的想象中机器人首先应该能自由的走来走去,然后应该能流利的与主人对话.朝着这个理想,我准备设计一个能自由行走,并且可以与人语音对话的机器人.实现的关键是让机器人能通过传感器感知周围环境,并通过机器人大脑处理并输出反馈和执行动作.本章节涉及到的传感器有激光雷达.IMU.轮式里程计.麦克风.音响.摄像头,和用于处理信息的嵌入式主板.关于传感器的ROS驱动程序开发和在机器人上的使用在后面的章节会展开,本章节重点对机器人传感器和嵌入式主板进行讲解,主要内容: 1.ydlidar-x4激光雷达 2

CPU/GPU/TPU/NPU...XPU都是什么意思? 现在这年代,技术日新月异,物联网.人工智能.深度学习等概念遍地开花,各类芯片名词GPU, TPU, NPU,DPU层出不穷......都是什么鬼?与CPU又是什么关系? HW发布了新款Mate 手机,里面有个叫什么NPU的,听起来很厉害,这是什么东西啊?就是人工智能处理器. 什么是人工智能处理器?和CPU有啥区别?和GPU有啥区别?不都带个PU吗? 本文通俗易懂的科普一下这些所谓的"XPU"! CPU CPU( Central

KVM 环境下MySQL性能对比 标签(空格分隔): Cloud2.0 [TOC] 测试目的 对比MySQL在物理机和KVM环境下性能情况 压测标准 压测遵循单一变量原则,所有的对比都是只改变一个变量的前提下完成 测试方式 以物理机MySQL为基准,分别做两次测试 测试IO相关参数(writethrough, innodb flush method) 测试CPU相关参数(NUMA Balancing) 测试环境 CPU:Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2620 v2 @ 2.10

主要介绍ArrayList和LinkedList这两种list的五种循环遍历方式,各种方式的性能测试对比,根据ArrayList和LinkedList的源码实现分析性能结果,总结结论. 通过本文你可以了解(1)List的五种遍历方式及各自性能 (2)foreach及Iterator的实现 (3)加深对ArrayList和LinkedList实现的了解. 阅读本文前希望你已经了解ArrayList顺序存储和LinkedList链式的结构,本文不对此进行介绍. 相关:HashMap循环遍历方式及其性

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这个测试的目的是验证当前常用数据库连接池的性能. testcase Connection conn = dataSource.getConnection(); PreparedStatement stmt = conn.preparedStatement("select 1"); ResultSet rs = stmt.executeQuery(); while (rs.next()) { } rs.close(); stmt.close(); conn.close(); test c

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序列化框架性能对比(kryo.hessian.java.protostuff) 简介:   优点 缺点 Kryo 速度快,序列化后体积小 跨语言支持较复杂 Hessian 默认支持跨语言 较慢 Protostuff 速度快,基于protobuf 需静态编译 Protostuff-Runtime 无需静态编译,但序列化前需预先传入schema 不支持无默认构造函数的类,反序列化时需用户自己初始化序列化后的对象,其只负责将该对象进行赋值 Java 使用方便,可序列化所有类 速度慢,占空间      

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

来源:景铭巴巴 链接:http://www.jianshu.com/p/938d68ed832c 一.前言 前段时间看了几个开源项目,发现他们保持线程同步的方式各不相同,有@synchronized.NSLock.dispatch_semaphore.NSCondition.pthread_mutex.OSSpinLock.后来网上查了一下,发现他们的实现机制各不相同,性能也各不一样.不好意思,我们平常使用最多的@synchronized是性能最差的.下面我们先分别介绍每个加锁方式的使用,在使用

主要介绍HashMap的四种循环遍历方式,各种方式的性能测试对比,根据HashMap的源码实现分析性能结果,总结结论.   1. Map的四种遍历方式 下面只是简单介绍各种遍历示例(以HashMap为例),各自优劣会在本文后面进行分析给出结论. (1) for each map.entrySet() Java 1 2 3 4 5 Map<String, String> map = new HashMap<String, String>(); for (Entry<String

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