第三章 图形处理单元 显示器就是计算机。 －－NVIDIA CEO 黄仁勋。 &n
3. 图形处理单元显示器就是计算机。 –黄仁勋从历史上看，图形加速始于在重叠三角形的每个像素扫描线上插入颜色，然后显示这些值。包括访问图像数据的能力允许将纹理应用于表面。添加用于插值和测试z深度的硬件，可以提供内置的可见性检查。由于它们的频繁使用，这些工作被放到专门的硬件以提高性能。渲染管线的更多部分，以及每个部分的更多功能，在连续几代硬件产品中被添加。专用图形硬件相对于CPU的唯一计算优势是速度
CPU 和 GPU好久没有更新了，最近在阅读 CUDA 相关的一些论文，因为都是碎片化阅读，容易导致读过后，可能过一段时间又忘记掉，所以决定抽时间翻
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2022-10-19 13:53:05
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github地址: https://github.com/BradLarson/GPUImage.git For exampleDemo 地址 https://github.com/summerxx27/ZJ_Demo边缘阴影#if 1
GPUImageVignetteFilter *disFilter = [[GPUImageVignetteFilter alloc] init];
近日，NVIDIA在CES2019会展上发布了新一代RTX2060显卡之后，我们第一时间带来了2019年1月显卡天梯图更新，受到不少小伙伴们的关注。而1月8日，Intel在CES2019会展上，也发布了多款桌面处理器，因此小编今天也带来了新的一期CPU天梯图1月版，希望对电脑爱好者朋友有所参考。CPU天梯图2019年1月最新版：CPU天梯图CPU作为电脑的“大脑”，是最核心的硬件之一，它决定着计算
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2024-05-17 06:33:31
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GPU通用计算(GPGPU)――将图形处理器用于高性能计算领域
2011年04月17日
1.1 研究背景和意义
随着当前计算机性能的不断提高，应用范围越来越广泛，不同的计算任务和计算需求都在快速增长，这就决定了处理器朝着通用化和专用化两个方向飞速发展。一方面，以CPU为代表的通用处理器是现代计算机的核心部件，经过多次器件换代的变迁，不仅集成度
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2024-08-19 16:18:48
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北京大学 胡琳编者按GPU作为一种硬件，相比较于CPU来说，有更多的并行度和更高的带宽，在图像处理领域取得了非常好的应用效果。越来越多的研究也正试图将GPU也应用到图计算领域中，然而GPU适合进行规则运算，但是图是一种不规则的数据表示形式，想要使用GPU高效处理图算法，需要更谨慎的策略。本文介绍一种在最近的文献中经常出现的图处理方式：动态任务分配—图上的计算任务并不是固定分配给GPU上的一个或若干
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2024-04-13 10:20:23
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GPU的作用 GPU是显示卡的“大脑”，它决定了该显卡的档次和大部分性能，同时也是2D显示卡和3D显示卡的区别依据。2D显示芯片在处理3D图像和特效时主要依赖CPU的处理能力，称为“软加速”。3D显示芯片是将三维图像和特效处理功能集中在显示芯片内，也即所谓的“硬件加速”功能。显示芯片通常是显示卡上最大的芯片（也是引脚最多的）。现在
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2023-12-16 19:29:18
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学习Pillow库的一些笔记。
Pillow 图片处理模块Pillow是Python第三方库，Python2中有一个叫PIL(Python Imaging Library)的标准库，但不支持Python3，所以一些志愿者在PIL的基础上创建了Pillow，支持Python3。Pillow支持动态图像编辑。安装Pillowpip install pillo
当GPU从CPU那里得到渲染命令后，就会进行一系列流水操作，最终把图元渲染到屏幕上。 从图中可以看出，GPU的渲染流水线接收顶点数据作为输入。这些顶点数据是由应用阶段加载到显存中，再由Draw Call指定的。这些数据随后被传递给顶点着色器。 顶点着色器（Vertex Shader）是完全可编程的，它通常用于实现顶点的空间变换、顶点着色等功能。 曲面细分着色器（Tessell
CUDA图CUDA Graphs 为 CUDA 中的工作提交提供了一种新模型。图是一系列操作，例如内核启动，由依赖关系连接，独立于其执行定义。这允许一个图被定义一次，然后重复启动。将图的定义与其执行分开可以实现许多优化：首先，与流相比，CPU 启动成本降低，因为大部分设置都是提前完成的；其次，将整个工作流程呈现给 CUDA 可以实现优化，这可能无法通过流的分段工作提交机制实现。要查看图形可能的优化
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2024-06-09 19:29:12
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一、GPU出现的历史背景 随着深度学习的发展，GPU一下子火了，但是其实GPU一开始是为图形计算而生，由于其架构设计的特点使得它在图形计算和深度学习领域相比CPU有很大优势。二、图形渲染流程 要在电脑显示器上显示出3D效果，并不是通过拍摄，而是通过多边形建模创建出来的，包括3D画面中人物的移动以及光线变化都由计算机通过
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2023-07-12 14:09:04
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photoshop作为我们常用的绘图工具，总有小伙伴说自己的ps太卡了，问了一下电脑配置也不算很低，在排除掉ps本身的问题后，这种情况往往和ps里的基础设置有关。今天小编带来解决ps卡顿的小技巧，希望对大家有所帮助！1. 停用“主页”屏幕现在很多小伙伴都用上了新版ps，新版里增加了一个“主页”屏幕，非常消耗资源。如果你对新版的主页屏幕无感，建议直接关闭。打开首选项，点击“常规”，勾选
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2024-09-26 07:38:20
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探索机器学习新纪元：Arena —— 简化GPU集群管理的利器在深度学习和人工智能领域，训练复杂的模型通常需要大量的计算资源，特别是GPU集群。然而，面对Kubernetes这样强大的容器编排系统，数据科学家们往往会被其复杂性所困扰。为了解决这一问题，我们引入了Arena，一个专为数据科学家设计的命令行工具，旨在简化GPU集群上的机器学习任务管理和监控。项目介绍Arena是一个轻量级但功能强大的接
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2024-08-02 22:31:26
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产品渊源：随着人工智能技术的快速发展，各种深度学习框架层出不穷，为了提高效率，更好地让人工智能快速落地，很多企业都很关注深度学习训练的平台化问题。例如，如何提升GPU等硬件资源的利用率？如何节省硬件投入成本？如何支持算法工程师更方便的应用各类深度学习技术，从繁杂的环境运维等工作中解脱出来？等等。产品定位：为深度学习提供一个深度定制和优化的人工智能集群管理平台，让人工智能堆栈变得简单、快
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2024-04-22 12:42:36
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问题背景全球主要的容器集群服务厂商的Kubernetes服务都提供了Nvidia GPU容器调度能力，但是通常都是将一个GPU卡分配给一个容器。这可以实现比较好的隔离性，确保使用GPU的应用不会被其他应用影响；对于深度学习模型训练的场景非常适合，但是如果对于模型开发和模型预测的场景就会比较浪费。 大家的诉求是能够让更多的预测服务共享同一个GPU卡上，进而提高集群中Nvidia GPU的利用
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2024-04-27 16:07:06
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GPGPU-sim环境搭建教程（详细）源代码部署环境搭建添加环境变量部署GPGPU-sim使用GPGPU-sim 环境配置：Ubuntu18.04, CUDA 11 GPGPU-sim能够在Linux系统下，提供对GPU的功能模拟和性能仿真，让你在没有装NVIDIA显卡的情况下可以编译并运行CUDA程序。当然它更重要的意义是，可以通过修改仿真参数，让开发者修改GPU内部架构，并进行性能仿真，以针
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2024-03-26 09:39:47
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一篇科技论文，希望大家多多支持：《XNA 3D粒子系统》 基于XNA的3D图形GPU渲染技术 摘要：介绍3D图形渲染的流程与XNA中的Vertex Shader、Pixel Shader和HLSL的引入及发展，阐述了它们的基本原理、应用及工作特点。 关键词：XNA;Shader;GPU;3D;HSLS GPU 3D Graphi Shader technology in XNA Summ
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2024-06-11 10:22:18
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faiss安装faiss是facebook开发的有CPU版本和GPU版本的求密集向量相似性和进行密集向量聚类的库。faiss用c++编写，安装faiss需要在github上下载其c++源码并用make编译安装 faiss仅有的两个依赖包：blas和lapack CPU 方面，Facebook 大量利用了：多线程以充分利用多核性能并在多路BLAS 算法库通过 matr
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2024-04-30 21:04:24
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参考资料技术美术百人计划】图形 2.7.2 GPU硬件架构概述英伟达GPU架构演进近十年，从费米到安培cpu的基本结构及其工作原理架构对比从上图可以看出，CPU架构可以粗略的分为控制单元，存储单元和运算单元，其中数据和指令被放在存储单元中，控制单元从存储单元读取数据和指令并向对应部件发出控制信号，运算单元依据控制信号进行一系列的算数运算和逻辑运算。 对比CPU和GPU的硬件架构可以看出：在存储方面
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2024-03-24 13:12:25
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