本文目录前言软件和硬件的定义“软件定义硬件”的定义CPU，软件和硬件解耦CPU的软硬件定义软件定义硬件软件定义网络SDN1)运行于CPU的软件虚拟交换机2)数据面可编程的网络交换机DSA软件定义接口：Virtio软件定义也存在一些挑战1)基于CPU的摩尔定律失效2)DSA只解决了部分问题 前言摘录自SDNLAB文章，原文链接附在文末。软件和硬件的定义 处理器平台分类：按照单位计算(指令)的复杂度
第一章 为什么需要并行程序CUDA，全称是Compute Unified Device Architecture，一般翻译成中文为计算统一设备架构。笔者以为这样的名字会让人对CUDA感到很迷惑，CUDA到底是什么呢？笔者用自己的大白话来说下自己对CUDA的理解，CUDA就是一个基于GPU（Graphics processing unit）（目前是单指Nvidia公司的）的通用并行计算平台
MSI Kombustor是一款基于OpenGL的显卡测试/烤机软件，主要用来测试显卡的OpenGL运算能力和超频后的稳定性和功耗温度。功能特色超频工具探索和超过的限制你的显卡可能听起来吓人,但实际上比你想象的容易。 微星加力燃烧室超频工具提供简单和精确的访问你的显卡设置。当增加你的GPU的时钟频率和电压,使用风扇转速控制将使你找到一个完美的平衡性能和温度。 是时候释放你的图形卡和展示你的真正潜力
心心念念的新显卡终于到手了，想体验一下性能但是跑游戏又没有一个比较靠谱的数据怎么办？只会用鲁大师但是测出来的数据忽高忽低而且数据能参考的价值也不是很大怎么办？想知道游戏的具体帧数且没办法记录怎么办？别担心，今天给你一一解答。
显卡测试方面其实我们常用的显卡测试软件就有很多，在贴吧论坛上也经常会看到贴吧大手子会用这些软件进行显卡测试得出来的分数就是对显卡性能的一个很好的量化。但是对于显
Oculus和高通在过去一年中一直在努力构建一个名为Performance Interface Library（PIL）的底层设备端库，从而提供以前只能通过Snapdragon Profiler获得的GPU信息。这个库现在已经嵌入到Quest操作系统中，并提供了两种主要的信息：渲染阶段度量和实时度量。你可以通过GPU Systrace和ovrgpuprofiler这两个新工具进行访问，以最少的GP
在语音社交app开发中经常会出现卡顿的现象(丢帧)，给用户的感觉很不好。那么这个现象是怎样产生的，如何检测到掉帧，要怎样去优化呢？本文将针对这几个问题进行分析界面渲染流程在语音社交app开发的界面的渲染过程中CPU和GPU起了比较重要的作用CPU与GPUCPU全名是Central Processing Unit(中央处理器)，语音社交app开发在加载资源、对象的创建和销毁、对象属性的调整、布局计算
1.栈是什么在计算机软件开发过程中，我们经常听到，看到，用到“栈”。那么到底“栈”是什么呢？“栈”的作用是什么呢？ 不妨我们先看一下《新华字典》是如何定义的。栈基本含义是储存货物或供旅客住宿的房屋，如货栈，客栈。说到客栈又让我联想到一部著名的武侠电影“新龙门客栈”，客栈就是提供给各位大侠一个临时居住的房间。 既然客栈也是“栈”，说明栈的底层的含义一样，都是用来做存储的。在计算机中“栈”是数据存储空
开源集群运算框架 Spark 的技术架构及入门知识
Spark学习笔记0——简单了解和技术架构笔记摘抄自 [美] Holden Karau 等著的《Spark快速大数据分析》目录Spark学习笔记0——简单了解和技术架构什么是Spark技术架构和软件栈Spark CoreSpark SQLSpark StreamingMLlibGraphX集群管理器受众起
ERP的英文全称为Enterprise Resource Planning，中文翻译为企业资源计划。ERP由国际著名咨询公司Gartner Group于 1990年初提出的概念，它由MRPII（企业制造资源管理）发展而来。它包含客户端/服务器架构，使用图形用户界面，采用开放式的系统设计，并随着因特网的出现与发展，ERP也可以支持浏览器/服务器架构。除了MRPII已有的标准功能，它还包括其它特性，如
从上代RTX 20系列开始，NVIDIA不再局限于将RTX GPU定位在游戏用途，他们看到了近年来内容创作市场的兴起，有数千万用户对用于进行创作的硬件有庞大需求。相信有很多内容创作者，也想知道新一代RTX 30系GPU，在目前多个主流创意应用中，又会有怎样的加速和提升？ 新一代 AI，更少等待时间 在20系时就已经有大量主流软件享受RTX Studio的支持，比如视
笔记本安装tensorflow使用GPU加速引言：tensorflow 一个开源的机器学习库，可以帮助你快速的开发和训练机器学习模型。安装需要： anaconda、CUDA、cuDNN。本次安装在自用的笔记本上面使用conda安装，显卡为NVIDIA的mx150，安装的tensorflow-gpu版本为2.4.0，需要安装支持的CUDA和cuDNN，系统信息如下：显卡版本支持的CUDA版本MX15
文章目录关于GPU架构简介GPC, TPC, SM, CUDA Core流多处理器 SM 的架构线程组的分派SM和线程组线程组的数量选择线程组的分派和线程数量规划线程组的执行单位：warp 关于本文从GPU架构去理解Computer Shader的线程组概念，分析了线程组和线程的数量如何规划，以及Dispatch函数和numthreads的参数的含义。（目前还是初步的理解，有可能存在错误，此文会
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2023-07-12 00:17:09
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这里整理几个在学习Linux DRM/KMS中用到的工具，modetest、kmscude、igt-gpu-tools。简介：modetest是由libdrm提供的测试程序，可以查询显示设备的支持状况，进行基本的显示测试，以及设置显示的模式。 kmscube是由mesa3d提供和维护，这是一个基于 KMS/GBM/EGL/OPENGL ES2.0 测试用例。kmscube is a li
目录前言安装配置Anaconda下载和安装删除安装配置PyTorchconda虚拟环境安装PyTorch其余可能出现的问题Jupyter NotebookmatplotlibOpenCV2dlibeinops 前言近期有大量深度学习的实验需要在远程GPU集群上面跑，集群设备系统为Linux Ubuntu，GPU型号为RTX或GTX。针对每一块新申请到的设备都需要重新配置我需要的环境，在此做一下统
目前数据采集卡有一个瓶颈是需要通过使用主机的CPU与8或16核的FPGA实现复杂的程序。Spectrum Instrumentation有其新的软件选项–SCAP–Spectrum CUD并行处理—为数字化、处理和分析电子信号打开了一个易于使用但极其强大的方式。SCAPP最大的优势是允许基于CUDA的图形处理单元（GPU）与数字化仪和PC直接连接，数据可直接从数字化仪到GPU进行高速并行处理，可使
所谓工欲善其事，必先利其器。做深度学习相关的任务，GPU不可或缺，但是等到买了一堆卡，配置好了裸机之后，问题也就接踵而来了。由于是经验总结，也不避讳什么，相信下面的情况各个组里的同学都有遇到过：实验室多人混用一个物理机，来个小白装库分分钟给你把环境乃至系统搞崩了；没有清晰的存储区域划分，/root或者/home/user_name 代码数据乱放，随时满；多人使用一台物理机需要抢占；实验室新人不敢让
本文将从移动GPU的结构、参数、兼容性、跑分几方面让读者全方位对移动GPU有一定的概念。由于篇幅较长，分成两部分介绍，这是第一部分，讲解的是移动GPU的结构和相关参数。前言现在移动设备的“核战”越来越激烈，已经从CPU引发到了GPU上，于是“16核”、“8管线”、“MP4”、“三角形生成率”和“填充率”等各种吸引眼球的宣传铺天盖地而来。一直很希望能有些文章来介绍科普下，但或许是专业人士都觉得这些太
如果成功按照以下网址把ROS和ROS功能包按照好，那么运行仿真将会非常顺利。(61条消息) Ubuntu18.04 ROS手眼标定UR5之安装篇（亲测有效）_weixin_45613039的博客_ros手眼标定注意！如果以下命令出现仿真失败，rviz能动，但是gazebo不能动的情况，要么就是ros安装出了问题，要么就是Universal_Robots_ROS_Driver.git和fmauch/
背景：在看《Neural Networks and Deep Learning》这本书第六章卷积神经网络时，运行里面的一段示例代码，在没有GPU加速的情况下跑了43分钟，这基本还是运行hello world级别的速度。于是就想试试开启GPU加速能有多快。折腾差不多两天。下面把这两天的折腾经历记录一下，供有相同问题的人参考。（总感觉不该如此费劲，gpu的开启就是应该像一个开关一开一关简单才是，实际实
PCIE/GPU/显卡参数性能查看工具搜集一、GPU-Z二、CUDA-Z三、HWiNFO四、PCI-Z 一、GPU-ZGPU-Z是一个轻量级的显卡测试软件，旨在提供关于您的视频卡和图形处理器的重要信息。GPU-Z 原生单执行文件，自带启动向导，绿色便携免安装，界面直观，运行后即可显示GPU核心，以及运行频率、带宽等工艺参数信息，如同CPU-Z一样，这也是款必备硬件检测工具。下载地址：https:
