YOLO---Darknet下的 GPU vs CPU 速度 目录 一.基础环境 二.安装Darknet-yolo v3 三.CPU下测试 四.GPU下测试 五.测试速度对比结论 正文 一.基础环境 当前的运行环境为: Ubuntu16.04.5 LTS CUDA 10.0 cuDNN 7.6.1 NVIDIA GTX 2080 TI 11G 1.查看cuda版本 cat /usr/local/cuda/version.txt 2.查看cudnn版本 cat /usr/local/cuda/in

引用自:http://tech.sina.com.cn/mobile/n/2011-06-20/18371792199.shtml 这篇文章写的深入浅出,把异构计算的思想和行业趋势描述的非常清楚,难得一见的好文章.按捺不住转一下.^_^   相对于串行计算,并行计算可以划分成时间并行和空间并行.时间并行即流水线技术,空间并行使用多个处理器执行并发计算,当前研究的主要是空间的并行问题.以程序和算法设计人员的角度看,并行计算又可分为数据并行和任务并行.数据并行把大的任务化解成若干个相同的子任务,处理

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

[精]从CPU架构和技术的演变看GPU未来发展 http://www.pcpop.com/doc/0/521/521832_all.shtml 显存与纹理内存详解 http://blog.csdn.net/pizi0475/article/details/8739557 GPU 与CPU的作用协调,工作流程.GPU整合到CPU得好处 http://blog.csdn.net/maopig/article/details/6803141 双剑合璧:CPU+GPU异构计算完全解析 http://bj

 Raspberry Pi B+ 定时向物联网yeelink上传CPU GPU温度 硬件平台: Raspberry Pi B+ 软件平台: Raspberry 系统与前期安装请参见:树莓派(Rospberry Pi B+)到货亲测  :http://blog.csdn.net/xiabodan/article/details/38984617#0-qzone-1-66514-d020d2d2a4e8d1a374a433f596ad1440 更多内容关注http://blog.csdn.net

一沙一世界,一树一菩提,我们这个世界的深邃全部蕴藏于一个个普通的平凡当中.小小的厨房所容纳的不仅仅是人们对味道的情感,更有推动整个世界前进的动力.要想理解我们的世界,有的时候只需要细细品味一下我们所喜爱的美食即可.正因为此,我们才规划了<舌尖上的硬件>这样一个系列栏目.通过对美食的品味和体会,我们可以更好地理解许多硬件相关的原理.内涵甚至是趣闻,我们所需要为此准备的,其实仅仅是一颗平和的心而已. 在上一期的<舌尖上的硬件>栏目中,我们第一次接触到了隐藏在食物背后的其与半导体业界的神

https://developer.apple.com/documentation/metal/advanced_command_setup/cpu_and_gpu_synchronization dynamic vertex buffer通常每帧都要cpu更新里面的数据内容同时gpu就拿来画 1.顶点数据同步 并行这部分cpu gpu工作的解决方案 通常是 开多块vb让cpu gpu可以并行工作 但这个时候  这块资源gpu是否用完 cpu能不能拿来复用 (延迟三帧的情况下 ) 用信号量来同步

有消息称,阿里巴巴达摩院正在研发一款神经网络芯片——Ali-NPU,主要运用于图像视频分析.机器学习等AI推理计算.按照设计,这款芯片性能将是目前市面上主流CPU.GPU架构AI芯片的10倍,而制造成本和功耗仅为一半,其性价比超过40倍. 应用上,通过此款芯片的研发将会更好的落地在图像.视频识别.云计算等商业场景中.据阿里达摩院研究员骄旸介绍说:“CPU.GPU作为通用计算芯片,为处理线程逻辑和图形而设计,处理AI计算问题时功耗高,性价比低,在AI计算领域急需专用架构芯片解决上述问题.阿里巴巴此

我知道这非常长,可是,我坚持看完了.希望有幸看到这文章并对图形方面有兴趣的朋友,也能坚持看完.一定大有收获.毕竟知道它们究竟是怎么"私下勾搭"的.会有利于我们用程序来指挥它们....(这是我加上去的) 原文从这里開始: 要说到设计的复杂程度,那还是CPU了!这个不用讨论,非常easy的道理你看看显卡芯片的更新速度和CPU的更新速度就可见一斑了.还是简单说说他们的设计原理吧. CPU: 可是,如今我要问一句:"什么是CPU?"我相信大多数人并不知道什么是CPU.当然,

衡量 CPU 的计算能力: 比如一个 Intel 的 i5-2520M @2.5 Ghz 的处理器, 则其计算能力 2.5 * 4(4核) = 10 GFLOPS FLOP/s,Floating-point operations per second,每秒峰值速度, 一个 MFLOPS(megaFLOPS)等於每秒一佰万(=10^6)次的浮点运算, 一个 GFLOPS(gigaFLOPS)等於每秒拾亿(=10^9)次的浮点运算, 一个 TFLOPS(teraFLOPS)等於每秒万亿(=10^12

Google Cloud 原文链接:https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/what-makes-tpus-fine-tuned-for-deep-learning 机器之心翻译链接:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1610560990129941099&wfr=spider&for=pc 张量处理单元(TPU)是一种定制化的 ASIC 芯片,它由谷歌从头设计,并专门用于机器学习

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

列出可用GPU from tensorflow.python.client import device_lib print(device_lib.list_local_devices()) from keras import backend as K K.tensorflow_backend._get_available_gpus() 切换 import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID" # The GP

CPU 力气大啥P事都能干,还要协调.GPU 上面那家伙的小弟,老大让他处理图形,这方面处理简单,但是量大,老大虽然能处理,可是老大只有那么几个兄弟,所以不如交给小弟处理了,小弟兄弟多,有数百至数千个,而且是专门只干这行和只能干这行. hhha!

小米笔记本pro:15.6寸,i7-8850,16G,256G,GPU:MX150 测试对象Caffe,MNIST训练 使用纯CPU训练: 1.耗时:11分58秒 2.功耗:35W 使用GPU训练: 1.耗时:1分17秒 2.功耗:49W 笔记本静止功耗:12W 总结: 1.GPU 与 CPU的算力比9.2倍. 2.GPU 与 CPU的能效比5.7倍.

1,AMD 既做CPU又做显卡2,Inter 全球最大的CPU厂商,GPU,FPGA3,NVIDA 人工智能起家的公司,且一直在做,显卡最出名,CUDA让N卡胜了AMD CPU上 AMD - Inter显卡 AMD - NVIDA TPU 谷歌自研的专门用于深度学习的处理器 [Intel/AMD CPU世代表]架构/代号 世代 年代 制造工艺 架构/代号 类别 年代 制造工艺Coffee Lake 第八代酷睿 2017-2018年 14nm Zen+ 第二代锐龙 2018年 12nmKaby L

0 前言 TensorFlow 2.0,今天凌晨,正式放出了2.0版本. 不少网友表示,TensorFlow 2.0比PyTorch更好用,已经准备全面转向这个新升级的深度学习框架了. ​ 本篇文章就带领大家用最简单地方式安装TF2.0正式版本(CPU与GPU),由我来踩坑,方便大家体验正式版本的TF2.0. 废话不多说现在正式开始教程. 1 环境准备 我目前是在Windows10上面,使用conda管理的python环境,通过conda安装cuda与cudnn(GPU支持),通过pip安装的t

0 序·简介 在使用Ubuntu或者Windows执行一些复杂数据运算时,需要关注下CPU.GPU以及内存占用量,如果数据运算超出了负荷,会产生难以预测的错误.本文将演示如何用简单地方式,实时监控Ubuntu或者Windows的CPU.GPU以及内存占用量,教会大家如何实时监控电脑状态. 水平有限,笔者在这里仅仅使用最简便的方式来实现,抛砖引玉,以便于小白用户也能掌握.大佬们看不上莫要喷,欢迎在评论处补充.觉得有用的话,记得点赞收藏. 废话不多说,操作教程正式开始.. 1 Ubuntu系统操作

由于有两个并行运行的处理器(CPU和GPU),会出现许多同步问题.假设我们有一些资源R存储了我们希望绘制的某些几何体的位置. 此外,假设CPU更新R的数据以存储位置p1,然后将引用R的绘图命令C添加到命令队列,目的是在位置p1处绘制图形. 将命令添加到命令队列不会阻塞CPU,因此CPU会继续运行. 在GPU执行绘图命令C之前,CPU继续并覆盖R的数据以存储新位置p2将会导致错误(参见下图). 这种情况的一种解决方案是强制CPU等待GPU完成处理队列中的所有命令直到指定的栅栏点(fence poi

Linux版本cat /etc/redhat-releasecat /etc/lsb-release内核版本号cat /proc/version查看CPU信息(型号)cat /proc/cpuinfo | grep name | cut -f2 -d: | uniq -c# 查看物理CPU个数cat /proc/cpuinfo| grep "physical id"| sort| uniq| wc -l查看内存的插槽数,已经使用多少插槽.每条内存多大,已使用内存多大sudo dmide

https://www.sohu.com/a/191538165_777155 A12宣传的每秒5万亿次运算,用计算机语言描述就是5Tops. 麒麟970 NPU,根据资料是 1.92Tops. 麒麟980 NPU,提升是970的120%,也就是1.92TopsX2.2=4.23Tops. A11大约0.6Tops,官方宣称8核也就是0.6X8=4.8约等于5Tops,没有虚假宣传. 其他soc没有NPU都是利用其他gpu进行神经网络计算,就不统计了. GTX1080是FP32的计算能力,也就是