我们创建RAID时，会要求我们配置一些参数，这些参数究竟是什么意思呢？我们主要看下和CACHE相关的参数。 对于磁盘 I/O 来说，如果没有 CACHE ，就直接从硬盘读写；如果有 CACHE ，则首先从 CACHE 读写。 CACHE 具有两大功能： -- 预读 CACHE 预读提高了计算机系统中的硬盘读的功能，尤其是在读取含有大量文件碎片的文件时。具有良好预读功能的 R
所以我有以下两个问题：1、如何在3ds max中写着色器，美术修改模型后能及时看到效果？2、成熟的制作流程是什么样的？A1：这个不难的，让渲染程序员简单看一下Maya或者Max的文档，几个小时基本都是可以搞定的，Max或者Maya都有例子和文档，比如Max的话就是用DirectX Shader Material，不用把这个想得很难，好好看文档。我觉得本质上主要是想要所见即所得，所有的工作也都是为了
帧缓存
帧缓冲存储器(Frame Buffer)：简称帧缓存或显存，它是屏幕所显示画面的一个直接映象，又称为位映射图(Bit Map)或光栅。帧缓存的每一存储单元对应屏幕上的一个像素，整个帧缓存对应一帧图像。
一个支持OpenGL渲染的窗口 (即帧缓存) 可能包含以下的组合：
· 至多4个颜色缓存
· 一个深度缓存
· 一个模板缓存
· 一个积累缓存
· 一个多重采样
当地图很大的时候，或者使用A星算法的寻路频率很高的时候，普通的A星算法就会消耗大量的CPU性能急剧下降，普通的A星性能还是不过关。接下来我们讲讲A星寻路在遇到性能瓶颈时的优化方案。一、长距离导航当距离很大，中间有很多障碍物时，A星的算法就会遇到瓶颈，不断加入的可行走点使得排序速度越来越慢，最后可能造成CPU阻塞无法动弹。当寻路距离太大时怎么办？其实路径不是非得实时计算出来才好，我们可以把一些常用的
Introduction to Applied Linear Algebra Vectors, Matrices, and Least Squares 而且，这本书 免费下载！讲解最小二乘法非常透彻，比如包括它的回归和分类(包括多分类)以及非最小二乘和它们有约束问题的应用。手写字体分类题目在本书的第 490页 https://www.getfreeebooks.c
【计算机组成原理】学习笔记——总目录 【48】DMA：为什么Kafka这么快？引言一、理解 DMA，一个协处理器1、简介+应用场景2、具体使用原理二、为什么那么快？一起来看 Kafka 的实现原理1、引言2、正常需4次传输(从磁盘读数据发送到网络上去)3、Kafka将传输次数将为2次【均通过DMA传输】三、总结延伸【看这个总结就好了】四、总结【个人总结的重点】五、精选问答 引言过去几年里，整个计算
已解决Python正确安装文字识别库EasyOCR 文章目录报错代码报错翻译报错原因解决方法千人全栈VIP答疑群联系博主帮忙解决报错 报错代码 粉丝群里面的一个小伙伴想用pip安装python文字识别库EasyOCR，但是发生了报错（当时他心里瞬间凉了一大截，跑来找我求助，然后顺利帮助他解决了，顺便记录一下希望可以帮助到更多遇到这个bug不会解决的小伙伴），报错代码如下：：pip install
文章目录1. 背景2.调试技巧2.1. 本地调试技巧2.2. 与后端联调技巧3.修改样式技巧4.解决问题技巧 1. 背景由于入职不久，急需积累开发经验，以便提高开发效率，本文是总结。2.调试技巧2.1. 本地调试技巧调试时少用"debugger"多用"console.log"，前者在调试时需要在dev tools的Sources标签点击下一步，而后者可以直接在控制台查看相关信息，较为省时。在遇到
如果打不开，也可以复制链接到https://nbviewer.jupyter.org中打开。 正则化 Regularization1.非正则化模型2.L2正则化L2正则化到底做了什么？3.Dropout3.1Dropout的前向传播3.2Dropout的反向传播4.结论5.全代码 欢迎来到本周的第二个作业。DL模型具有很大的灵活性和容量，如果训练集不够大，那么过拟合可能是一个严重的问题。此时，模型
我们在使用win7系统下的笔记本玩游戏时，经常会发现屏幕居中两边有黑条,而有一些台式机的宽屏显示器也经常出现下玩游戏不能全屏的问题,下面ghost系统之家小编给大家介绍游戏不能全屏问题通用解决方法。 1、修改注册表中的显示器的参数设置 Win键+R键,打开运行窗口,输入regedit回车,这样就打开了注册表编辑器,然后,定位到以下位置: HKE
如何锁定Python中的GPU卡
背景：
在使用Python进行深度学习任务的过程中，经常需要使用到GPU进行加速。然而，在多人共享的服务器上运行任务时，有时会发生多个任务同时占用同一个GPU的情况，这会导致性能下降和任务执行时间延长。因此，锁定GPU卡成为了一个很重要的问题。
问题描述：
如何在Python中锁定GPU卡，确保某个任务独占一个GPU，以提高任务的执行效率？
解决方案：
在P
原创
2024-01-09 05:17:47
199阅读
导航： GLX基本流程 OpenGL函数的分发 到底什么是context？-----------------------------读前须知-------------------------历代dri：dri1、dri2、dri3 根据wikipedia词条等整理。另，对X窗口系统方面有兴趣的读者可以阅览Keith Packard（80年代就开始参与设计并开发X窗口系统了，无需赘言……btw，另一
# 如何开启GPU虚拟化
在现代计算环境中，GPU虚拟化可以有效提升资源利用率，特别是在数据中心和云计算服务中。本文将介绍如何开启GPU虚拟化，以便在虚拟机中使用GPU资源，同时提供示例代码和必要的状态图与类图。
## 1. 环境准备
首先，你需要准备一个支持GPU虚拟化的环境，通常是通过NVIDIA的vGPU（虚拟GPU）技术，如NVIDIA GRID。确保你的服务器已经安装了以下组件：
原创
2024-09-29 04:18:44
364阅读
（记得前提是你的显卡驱动程序是最新的或者已经安装了显卡驱动程序）自定义程序： Adobe premiere 里面的。
原创
2024-10-23 15:22:38
538阅读
目录1. 什么是OpenGL2. OpenGL状态机3. OpenGL上下文4. 渲染5. 管线6. 固定管线/存储着色器7. 着色器程序(Shader)7.1 顶点着色器(VertexShader)7.2 片元着色器(FragmentShader)7.3 着色器渲染过程8. 光栅化(Rasterrization)9. 纹理(texture)10. 混合(Blending)11. 变换矩阵(Tra
推荐使用NVIDIA Container Toolkit: 实现GPU加速的容器化应用程序项目地址:https://gitcode.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit项目介绍NVIDIA Container Toolkit是一个强大的开源工具集，专为构建和运行利用GPU加速的容器而设计。该工具包包括一个容器运行时库和实用程序，能够帮助您轻松地配置容器以充分利用N
转载
2024-07-26 15:02:20
31阅读
本篇记录如何使用多张GPU 显示卡，加速TensorFlow Object Detection API 模型训练的过程。虽然TensorFlow Object Detection API 已经有支援多张GPU 卡平行计算的功能，但是缺乏说明文件，所以我自己也不是非常确定该怎么用，以下只是我目前尝试出来的方式，仅供参考。 这里我们接续之前的TensorFlow Object Detection AP
转载
2024-05-13 09:50:59
163阅读
MNN(Mobile Neural Network)是一个高性能、通用的深度学习框架，支持在移动端、PC端、服务端、嵌入式等各种设备上高效运行。MNN利用设备的GPU能力，全面充分“榨干”设备的GPU资源，来进行深度学习的高性能部署与训练。概述MNN自开源以来，一直以高性能、通用性、易用性等特性闻名于业界。近一年来，MNN GPU再发力，OpenCL后端针对移动端(Adreno/Mali GPU)
转载
2024-07-25 15:21:14
226阅读
部分知识摘自一个网站的描述，自己通过程序实现进行了测试，得到了一些感性的认识C++ AMP是微软提供的一套利用GPU并行计算的API。GPU运算不是新概念，用GPU运算比较有名的已有NVIDIA的CUDA，AMD的stream。同时对于OpenCL这个标准大家也一定没见过也听说(AMP同样与近日放出了开放标准)。导读:C++ AMP是微软提供的一套利用GPU并行计算的API. GPU运算不是新概念
转载
2024-06-17 17:32:23
30阅读
GPU卡虚拟化是利用虚拟化技术将物理GPU资源划分为多个虚拟GPU资源，从而实现多个虚拟机同时访问物理GPU的目的。在虚拟化环境中，GPU卡虚拟化可以提高资源利用率，降低成本，并且方便管理和部署。
下面是安装GPU卡虚拟化的步骤：
1. 确认硬件支持：首先要确保硬件支持GPU虚拟化，包括GPU卡和虚拟化平台。
2. 安装GPU驱动程序：在宿主机上安装GPU卡的驱动程序。可以通过以下命令检查G
原创
2024-07-08 03:26:14
56阅读
