0x00 前言在游戏中展现一个写实的田园场景时，草地的渲染是必不可少的，而一提到高效率的渲染草地，很多人都会想起GPU Gems第七章《Chapter 7. Rendering Countless Blades of Waving Grass》中所提到的方案。现在国内很多号称“次世代”的手游甚至是一些端游仍或多或少的采用了这种方案。但是本文不会为这个方案着墨过多，相反，接下来的大部分内容是关于如何
我的实验结果：原预测人体骨架模型在服务器泰坦上需要22ms，加速后需要10-11ms，RT加快了1倍，准确度下降1%以内（fp32格式加速，int8是最快的）。tensorRTtensorRT guide 网址: 点击这里tensorflow 模型预测加速指导： 点击这里介绍tensorRT核心库是使用c++去加速NVIDIA生产的GPU。它可以加速的框架模型有：tensorflow、Caffe、
# 使用PyTorch加速深度学习训练：GPU加速
## 引言
在深度学习领域，大规模的神经网络模型训练是非常耗时的。为了缩短训练时间，我们可以利用图形处理单元（Graphics Processing Unit，GPU）来加速计算过程。PyTorch作为一种广泛使用的深度学习框架，提供了简便的方式来利用GPU加速模型的训练。本文将介绍如何在PyTorch中使用GPU进行加速，并通过一个实际问题
最近有机会蹭组里的图形工作站跑DNN，想着终于有机会感受一下GPU的速度，结果网上一看全是细节性的教程，对小白十分不友好。经过一下午的鼓捣，踩了一些坑，最后终于弄好了，在这里全面的记录一下经过，大部分人按这个步骤走应该都能no error。总述keras使用CPU和GPU运算没有任何的语法差别，它能自动地判断能不能使用GPU运算，能的话就用GPU，不能则CPU。你只需要在代码开头加上下面这一句就行
首先检测是否可用 GPU import tensorflow as tf
print('GPU', tf.test.is_gpu_available()) # GPU True tf.deviceTensorflow 通过 tf.device 指定每个操作运行的设备，可以指定本地的 CPU、GPU，还可以指定远程服务器；Tensorflow 会给每个本地设备一个名
将深度学习应用到实际 问题中, 一个非常大的问题在于训练深度 学习模型需要的计算量太大。但幸好我们可以通过 TensorFlow 利用 GPU 或/和分布式计算进行模型训练。我们可以使用单个 GPU 进行计算加速，但是，在很多情况下,单个 GPU 的加速效率无法满足训练大型深度学习模型 的计算量需求,这时将需要利用更多的计算资源。这时，我们便可以采用并行方式使用多个GPU来训练深度学习模型。Ten
一、开启GPU加速显然，您想确保系统运行正常。您计算机的速度确实会极大地影响渲染速度，但是您可以在这里进行大量更改，而无需在新计算机上花费很多钱。让我们谈谈我们可以在软件本身中进行的一些快速调整，以使自己获得领先。我们可以做的第一件事就是确保GPU加速功能已打开。GPU加速是一种怪异的说法，它表示计算机将允许图形处理单元(GPU)和计算机处理单元(CPU)一起运行，以促进更困难和复杂的过程(就像P
中文版FPGA vs GPU对比总结：1 FPGA强大的原始数据计算力及可重构性，允许它处理任意精度的数据，但GPU的数据处理受限于开发平台。2 FPGA片上资源可重构行及灵活的硬件布局特性使其具有强大的片上计算能力，故FPGA的数据处理效率高，但由于GPU在运算时需要外部处理器的支持，外部硬件资源的加入，导致对数据处理速度大大降低。3 FPGA可以灵活指定数据处理深度，其可重配置性及指定宽度的存
推荐深度学习库：Hebel —— 使用Python的GPU加速库 hebelGPU-Accelerated Deep Learning Library in Python项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/he/hebel 在人工智能和机器学习的快速发展中，Python已经成为首选编程语言。而Hebel，一个基于PyCUDA的GPU加速深度学习库，以其简洁的AP
在深度学习的过程中，我们肯定会遇到一个问题，那就是神经网络太深导致参数过多，自己电脑的CPU带不动，即使带的动也需要非常多的时间，效率很低。近期我所在的实验室为了解决这个问题，在阿里云租了几台GPU服务器专门来给我们跑代码做实验，实验室里的师兄也帮助我们在PyCharm上配置完毕，但是笔者还是觉得PyCharm在可视化以及修改代码上没有Jupyter Notebook方便（当然如果喜欢PyChar
CPU适合做控制密集型的任务，并不擅长进行大量的数据计算，因此现在主流的技术方案都是通过总线将加速器与CPU连接起来，CPU将计算任务提交给加速器，加速器完成计算后将计算结果返回给CPU。这里的加速器，可以是GPGPU, 可以是深度学习ASIC，也可以是FPGA之类的，总之就是专门为并行计算而生的数据计算引擎。如今许多与AI相关的芯片公司都是做这个的。CPU与加速器是怎么连接的呢？ PCIe总线！
概念解析首先，我们先整理一下：平时在使用一些GPU加速算法是都是在Python环境下执行，但是一般的Python代码是没办法使用GPU加速的，因为GPU是更接近计算机底层的硬件，Python一类的高级语言是没办法直接和GPU沟通的。然后就引出话题的重点：硬件的加速必须使用硬件语言。查询Python+GPU关键字，除了TensorFlow，另外出镜率比较高的几个概念是：Numba、CUDA、PyCU
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2021-04-21 09:32:51
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软硬件FFT性能测试 FFT在很多算法中都有应用，M6678 DSP支持软件FFT（调用DSP库），和硬件FFT（有一个独立的FFT硬件加速模块）。测试条件操作系统 Win11CCS 6.2.0CGT-Tools 7.4.4XDCTools 3.25.5.94SYS/BIOS 6.33.6.50DSPLIB C66x 3.4.0.4MATHLIB C66x 3.1.2.4256kB L2 Cac
FREDMPC是Photon Engineering公司持续投入利用GPU技术的成果。它能快速以及精确地进行辐射测量和光机系统光线追迹和分析。GPU硬件技术中，NVIDIA是业界领先者，在单个工作站中，允许数千个并行运行的处理单元。GPU硬件（和软件）发展迅速，可伸缩性强，与基于分布式CPU的网络相比，成本相对较低。通过简单地添加或升级PC中的GPU，使用FRED MPC进行光线追迹和分
TensorRT Inference引擎简介及加速原理简介简介TensorRT加速原理TensorRT直接支持的层TensorRT--8-bit Inference结果 简介最近在做CNN卷积神经网络量化方面的工作，查阅资料发现TensorRT有新颖的思想，记录学习的知识，如有问题请指教！TensorRT是NVIDIA 推出的一款基于CUDA和cudnn的神经网络推断加速引擎(C++库)。相比于
GPU加速技术&原理介绍
1、GPU&CPUGPU英文全称Graphic Processing Unit，中文翻译为“图形处理器”。与CPU不同，GPU是专门为处理图形任务而产生的芯片。从这个任务定位上面来说，不仅仅在计算机的显卡上面，在手机、游戏机等等各种有多媒体处理需求的地方都可以见到GPU的身影。在GPU出现之前，CPU一直负责着计算机中主要的运算工
视频效果不仅可以用来解决拍摄过程中一些问题，如摄像机抖动、白平衡不准等，还可以用来改善画质，营造特定画面感觉，并可以通过合成技术创建复杂、生动的视觉效果。Pr 的视频效果控件可分为三类：标准效果、固定效果以及第三方效果。标准效果指的是 Pr 内置的 100 多种效果，被分类保存在效果面板中的相关文件夹（约 18 种）中。 效果控件面板中默认有三个视频效果：运动、不透明
在机器学习领域，训练大型模型需要大量的计算资源，通常会花费很长时间来处理数据。为了加速模型的训练过程，可以利用GPU（图形处理器单元）来提高计算性能。GPU是一种高效的并行处理单元，适合处理大规模的矩阵计算和深度学习模型。
在本文中，我们将介绍如何利用GPU加速机器学习模型的训练过程，并解决一个实际问题。我们将使用Python中的TensorFlow库来构建一个简单的神经网络模型，并比较在CPU
# 使用GPU加速ONNX模型的流程
本文将给你介绍如何使用GPU加速ONNX模型的步骤和相应的代码。以下是整个流程的概要：
```mermaid
flowchart TD
A[将ONNX模型加载到内存中] --> B[将模型转换为TensorRT引擎]
B --> C[使用GPU加速推理]
```
接下来，我们将逐步进行详细说明。
## 1. 将ONNX模型加载到内存中
