webrtc h264 gpu加速

2024-10-02

WebRTC框架中的硬件加速

WebRTC框架中的硬件加速典型缓冲流量应用程序和单元测试设置重要方法调用 WebRTC软件包局限性 WebRTC是一个免费的开源项目,可为浏览器和移动应用程序提供实时通信功能. WebRTC的主要功能是能够发送和接收交互式高清视频.快速处理此类视频需要硬件加速的视频编码. 当前,开源WebRTC项目框架支持各种软件编码器类型:VP8,VP9和H264.NVIDIA将硬件加速的H.264编码集成到WebRTC编码框架中.本文档使用名称NvEncoder表示此功能. 典型缓冲液流量下图显

Theano在windows下的安装及GPU加速

安装环境:wondows 64bit Teano安装测试 1. Anaconda 安装 Anaconda是一个科学计算环境,自带的包管理器conda很强大.之所以选择它是因为它内置了python,以及numpy.scipy两个必要库和一些其他库,比起自己安装要省事. 首先下载Anaconda-2.1.0-Windows-x86_64.exe 安装选择默认配置即可,下砸地址.安装成功后效果如下: 这里有Anaconda管理器(Anaconda Command Prompt),输入conda lis

GPU 加速NLP任务（Theano+CUDA）

之前学习了CNN的相关知识,提到Yoon Kim(2014)的论文,利用CNN进行文本分类,虽然该CNN网络结构简单效果可观,但论文没有给出具体训练时间,这便值得进一步探讨. Yoon Kim代码:https://github.com/yoonkim/CNN_sentence 利用作者提供的源码进行学习,在本人机子上训练时,做一次CV的平均训练时间如下,纵坐标为min/CV(供参考): 机子配置:Intel(R) Core(TM) i3-4150 CPU @ 3.50GHz, 32G,x64 显

开启gpu加速的高性能移动端相框组件！

通过设置新的css3新属性translateX来代替传统的绝对定位改变left值的动画原理,新属性translateX会开启浏览器自带的gpu硬件加速动画性能,提高流畅度从而提高用户体验, 代码有很详细的注释,先上代码 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8" />  <meta name="viewport"

ubuntu 15 安装cuda，开启GPU加速

1 首先要开启GPU加速就要安装cuda.安装cuda,首先要安装英伟达的驱动.ubuntu有自带的开源驱动,首先要禁用nouveau.这儿要注意,虚拟机不能安装ubuntu驱动.VMWare下显卡只是模拟出的一块显卡,如果你安装cuda,会卡在ubuntu图形界面无法登陆系统.或者最终安装了cuda也会检测不到显卡设备,所以首先我们需要装双系统. 2 win10下安装ubuntu.win10,win8,是使用uefi引导的.不同于win7等老版本.所以不可以使用EasyBCD. 首先我们对C盘

Silverlight - GPU加速

1. 在Silverlight plug-in上设置 <param name="enableGPUAcceleration" value="true" /> 或使用代码 Application.Current.Host.Settings. EnableGPUAcceleration= True; 2.在类型为UIElement的控件上设置 CacheMode = "BitmapCache" - 所谓GPU加速是基于GPU缓存了一些UI

用cudamat做矩阵运算的GPU加速

1. cudamat简介 cudamat是一个python语言下,利用NVIDIA的cuda sdk 进行矩阵运算加速的库.对于不熟悉cuda编程的程序员来说,这是一个非常方便的GPU加速方案.很多工程和项目中都使用了cudamat,例如gnumpy,deepnet等. 2. 安装 cudamat的github地址如下:https://github.com/cudamat/cudamat. 下载完成后,运行命令 python setup.py install来进行安装. windows下安装需要

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“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

GPU加速有坑？

大多数人都知道有动画的地方可以使用GPU来加速页面渲染. 例如,做优化的时候,将使用left和top属性的动画修改成使用transform属性的CSS动画.或者听到别人教你使用transform:translateZ(0)给有动画的部分额外开启GPU加速. 目前下面这些因素都会引起chrome创建层: 3D 或透视变换(perspective,transform) CSS 属性使用加速视频解码的 <video> 元素拥有 3D (WebGL) 上下文或加速的 2D 上下文的 <can

Keras学习环境配置-GPU加速版（Ubuntu 16.04 + CUDA8.0 + cuDNN6.0 + Tensorflow)

本文是个人对Keras深度学习框架配置的总结,不周之处请指出,谢谢! 1. 首先,我们需要安装Ubuntu操作系统(Windows下也行),这里使用Ubuntu16.04版本: 2. 安装好Ubuntu16.04之后,需要对系统进行初始化设置及更新: 打开终端输入: 系统升级: →~ sudo apt-get update →~ sudo apt-get upgrade 安装基础依赖库: →~ sudo apt-get install python-dev python-pip python-n

supervessel-免费云镜像︱GPU加速的Caffe深度学习开发环境

开发环境介绍在SuperVessel云上,我们为大家免费提供当前火热的caffe深度学习开发环境.SuperVessel的Caffe有如下优点: 1) 免去了繁琐的Caffe环境的安装配置,即申请即使用. 2) 集成了SuperVessel先进的GPU虚拟化技术,POWER8,GPU与cuDNN库三重加速的Caffe,极大的节约您的模型训练时间. 3) 环境集成了一些优秀的Caffe开源模型,如图片识别与人脸识别模型,帮助您更快的学习理解Caffe,助力您搭建有趣的深度学习应用. Caffe深

mxnet：结合R与GPU加速深度学习

转载于统计之都,http://cos.name/tag/dmlc/,作者陈天奇 ------------------------------------------------------------ Matt︱R语言调用深度学习架构系列引文 R语言︱H2o深度学习的一些R语言实践--H2o包 R用户的福音︱TensorFlow:TensorFlow的R接口 mxnet:结合R与GPU加速深度学习碎片︱R语言与深度学习 sparklyr包:实现Spark与R的接口,会用dplyr就能玩Spar

编译GDAL支持OpenCL使用GPU加速

前言 GDAL库中提供的gdalwarp支持各种高性能的图像重采样算法,图像重采样算法广泛应用于图像校正,重投影,裁切,镶嵌等算法中,而且对于这些算法来说,计算坐标变换的运算量是相当少的,绝大部分运算量都在图像的重采样算法中,尤其是三次卷积采样以及更高级的重采样算法来说,运算量会成倍的增加,所以提升这些算法的处理效率优先是提高重采样的效率.由于GPU的多核心使得目前对于GPU的并行处理非常热,同时也能大幅度的提升处理速度.基于上述原因,GDALWARP也提供了基于OPENCL的GPU加速,之前在

记录一次Python下Tensorflow安装过程，1.7带GPU加速版本

最近由于论文需要,急需搭建Tensorflow环境,16年底当时Tensorflow版本号还没有过1,我曾按照手册搭建过CPU版本.目前,1.7算是比较新的版本了(也可以从源码编译1.8版本的Tensorflow). 安装步骤: 不能急于求成,安装任何东西前都应该先阅读用户手册与FAQ,弄清软件依赖与安装步骤.对于Tensorflow来说,官网有时上不去,建议关注Tensorflow的GitHub(https://github.com/tensorflow/tensorflow),GitHub上

Windows 10下安装配置Caffe并支持GPU加速(修改版)

基本环境建议严格按照版本来 - Windows 10 - Visual Studio 2013 - Matlab R2016b - Anaconda - CUDA 8.0.44 - cuDNN v4 1. 安装CUDA 8.0 安装完后,程序会自动地添加一个CUDA_PATH的环境变量: 2. 下载cuDNN 下载前需要在Developer网上注册一个号,简单填一填基本材料即可. 下完就是一个压缩包,也没办法安装的,压缩包里面有三个文件,分别是bin,include,lib,把它们解压,得到一

关于Haclon使用GPU加速的代码实例

关于Haclon使用GPU加速的代码实例 read_image(Image, 'T20170902014819_58_2_1.bmp') *没有加加速并行处理 count_seconds(T1) to by rotate_image(Image, Image1, , 'constant') endfor count_seconds(T2) Time1:=(T2-T1)* stop() *以下两种加速只能选一种 *GPU加速,支持GPU加速的算子Halcon10只有56个 query_availa

windows 10 64bit下安装Tensorflow+Keras+VS2015+CUDA8.0 GPU加速

原文地址:http://www.jianshu.com/p/c245d46d43f0 写在前面的话 2016年11月29日,Google Brain 工程师团队宣布在 TensorFlow 0.12 中加入初步的 Windows 支持.但是目前只支持64位,而且Python版本为3.5版本,需要CUDA 8.0 .之前Tensorflow对windows的支持并不好,导致如果需要使用它,需要转移到Linux平台,或者使用Cygwin什么的,总之挺麻烦,现在好了.麻烦事google帮我们解决了.感

Javascript如何实现GPU加速？

一.什么是Javascript实现GPU加速? CPU与GPU设计目标不同,导致它们之间内部结构差异很大.CPU需要应对通用场景,内部结构非常复杂.而GPU往往面向数据类型统一,且相互无依赖的计算.所以,我们在Web上实现3D场景时,通常使用WebGL利用GPU运算(大量顶点).但是,如果只是通用的计算场景呢?比如处理图片中大量像素信息,我们有办法使用GPU资源吗?这正是本文要讲的,GPU通用计算,简称GPGPU. 二.实例演示:色块识别. 如下图所示,我们识别图片中彩虹糖色块,给糖果添加表情.

基于GPU加速的三维空间分析【转】

基于GPU加速的三维空间分析标签:supermap地理信息系统gisit 文:李凯随着三维GIS 的快速发展和应用普及,三维空间分析技术以其应用中的实用性成为当前GIS技术研究的热点领域.面对日益庞大的三维数据处理现状,为满足GIS各行业对专业化三维空间分析的实用性需求,SuperMap GIS 7C(2015)提供了丰富且实用的基于GPU图形硬件加速的三维空间分析功能,做到“即时分析.即时完成”的超强性能,具体包括通视分析.可视域分析.动态可视域分析.阴影率统计分析.天际线分析.剖面线分析

tensor搭建--windows 10 64bit下安装Tensorflow+Keras+VS2015+CUDA8.0 GPU加速

windows 10 64bit下安装Tensorflow+Keras+VS2015+CUDA8.0 GPU加速原文见于:http://www.jianshu.com/p/c245d46d43f0 作者 xushiluo 关注 2016.12.21 20:32* 字数 3096 阅读 12108评论 18喜欢 19 写在前面的话 2016年11月29日,Google Brain 工程师团队宣布在 TensorFlow 0.12 中加入初步的 Windows 支持.但是目前只支持64位,而且Py

CSS动画的性能分析和浏览器GPU加速

此文已由作者袁申授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. 有数的数据大屏可以在一块屏幕上展示若干张不同的图表,以炫酷的方式展示各种业务数据.其中有些图表使用CSS实现了饼图轮播.地图标记点闪烁等动画,然而在一张大屏上同时显示了许多张图表时,持续的动画效果有时会出现掉帧.卡顿的情况,需要对动画性能进行优化.本文简单介绍了chrome浏览器性能分析工具和CSS动画使用GPU加速进行性能优化的解决方案. 浏览器渲染流程这是浏览器渲染引擎的处理过程: 接收到文档后,渲染

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