3.8 在CPU和GPU之间复制数据C++ AMP：用Visual C++加速大规模并行计算数据可以在CPU和加速器（通常是GPU）之间自动复制，也可以根据需要使用amp.h中众多的copy()重载函数之一显式复制。例如，我们可以在默认加速器上构造array，然后仅使用一条函数调用便可以把数据复制进去：array<int, 1> a(5, v.begin(), v.end(
由于在使用tensorflow训练模型时，会自定义默认将所有gpu占满，所以在训练时可以指定使用tensorflow使用的gpuimport os
#指定第二块GPU
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '1'
#自定义显存
gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.7)
s
一、CPU与GPU二、数据迁移数据在GPU和CPU之间迁移： 数据迁移使用的方法：to()函数进行迁移的数据：Tensor和Module2.1 to函数to函数：转换数据类型/设备tensor.to(*args, **kwargs)module.to(*args, **kwargs)区别：张量不执行inplace，模型执行inplace 张量执行to函数之后，会重新构建一个新的张量，而module
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2024-04-01 20:10:17
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今天再试试官方文档Remote Blob API of GPU Plugin里面的另一个例子Running GPU Plugin Inference within User-Supplied Shared Context，大概的意思就是由用户提供自己的OpenCL context，OpenVINO的clDNN利用用户共享的context来跑inference (对应的场景应该是用户已经有了自己的O
零复制 zero copy（零复制）是一种特殊形式的内存映射，它允许你将host内存直接映射到设备内存空间上。其实就是设备可以通过直接内存访问（direct memory access，DMA）方式来访问主机的锁页内存。 锁页主机内存 现代操作系统都支持虚拟内存，操作系统实现虚拟内存的主要方法就是通过分页机制。操作系统将内存中暂时不使用的内容换出到外存（硬盘等大容量存储）上，从而腾出空间
ubuntu 18.04 安装PaddlePaddle GPU版本一.安装cuda以及cudnn1.1安装cuda1.2安装cudnn二.安装PaddlePaddle2.1安装PaddlePaddle 本文章写于2020年9月19日16:57分 源于百度飞桨的目标检测课程作业（免费哦~），课程链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/g
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2024-04-06 09:07:12
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不要让假象和设想蒙蔽了寻找真理的心
DX的诞生之初虽然是为了提升游戏开发效率的，但由于游戏的表现基本上都是依赖显卡来实现的，从这个角度来看DX实际上也是在操纵显卡，更进一步地来说，游戏中的Surface或者说图像不过是一个二维数组数据，DX就是在处理这一块一块的二维矩阵。就像CUDA那样，我们也可以将普通数据组织成这样的二维数据并交予DX当作Surfac
1. 前言在之前的文档中记录了Faiss框架search时各个阶段的逻辑顺序和时间消耗，其中发现在第2.3节GPUIndex的搜索中，Copy back占的时间比值不小（达到了45.61%），相信如果要对整体方案进行优化，那么这一部分将是一个重要的突破口。所以这篇文档主要对数据的copy back进行分析。2. Copy back说明GPU search完成后会将输出结果distances和lab
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2024-06-28 19:37:26
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性能测试典型问题记录硬件上的性能瓶颈一般指的是CPU、内存、I/O读写速率，磁盘空间方面的问题。网络上的性能瓶颈：一般指的网络带宽，网络波动，延时，丢包等。应用程序上的性能瓶颈一般指的是开发人员新开发出来的应用程序。例如，程序架构规划不合理，程序本身设计有问题（串行处理、请求的处理线程不够），造成系统在大量用户方位时性能低下而造成的瓶颈。数据库的性能瓶颈一般指的是数据库索引，锁，表空间，慢sql，
现在多数软件都支持Excel的导入导出功能。因为将软件中的数据导出到Excel中以后，财务专员就可以很方便的操作这些数据了。这样可以节省很多工作量。并且，有数据导入功能可以使用户启用软件时，不必花费时间就可以将上万条记录导如到软件系统的数据库中。大大减少了用户的工作量，否则，用户只能乖乖的一条条录入了，如果录入后没保存，那就只能…..，大家懂的。 
技术特征：1.一种基于linux的片上cpu/gpu流水化计算方法，其特征在于，包括步骤：s1，根据预设的任务依赖算法以及任务的执行类型对所述任务进行排序，对排序后的所述任务按照流水线最大利用率进行重排序，其中所述执行类型包括并行计算型任务，以及串行、io或者逻辑型任务；s2，对缓存进行缓存状态查询，在对所述缓存发起写请求任务完成后进行缓存刷新；s31，根据gpu计算核心的计算状态以及所述任务的重
一般的数据复制到的显卡内存的部份，称为 global memory int* gpudata, *result; cudaMalloc((void**) &gpudata, sizeof(int) * DATA_SIZE); cudaMalloc((void**) &result, sizeof(in
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2023-12-27 11:32:15
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上一节介绍下android 2D&3D库加载的过程，节绍下软件实现的libagl库并重点介绍一下copybit 2D图形加速部分。 如果处理器只有2D硬件加速而没有3D硬件加速，则可以利用opengl中的libagl，实现封装在libagl里的copybit，因为相对3D API来说，这个模块的封装基本是做好的，只要去实现一个copybit HAL即可； 如果处理器2D/3D硬件加速均有，
操作系统——零拷贝参考：1、什么是零拷贝？零拷贝主要指优化拷贝，将 CPU Copy 减少为 0，因为拷贝过程很耗 CPU 时间，所以尽量把这个时间减小，引入 DMA 作为 CPU 的一个代理，可以让 CPU 去做别的事情，因为像磁盘这样的设备性能太差，如果让 CPU 直接访问，那就太浪费了。那什么是 CPU Copy？什么是 DMA 呢？CPU copy：拷贝过程需要 CPU 参与DMA cop
1. 创建 AWS 帐号访问 aws.amazon.com 并点击“创建 AWS 帐号 (Create an AWS Account)”按钮。如果你已经拥有 AWS 帐号，则直接登录。如果你没有 AWS 帐号，请注册一个。注册时，你需要提供信用卡。但是别担心，暂时系统不会扣除任何费用。此外，在注册期间，你还需要选择一个支持计划。你可以选择免费的 Basic Support Pl
1.设定软件源，更新软件点击左边栏Dash主页（ubuntu图标），输入更新管理器，会出现更新管理器，打开后点设置，弹出软件源对话框，为确保能够正常更新，选主服务器点击检查，更新完后，点重启2.安装显卡驱动左边栏点系统设置，然后点附加驱动，装好驱动3.安装相关软件ccsm,3D桌面就是由这个软件来运行才能实现的。Ubuntu 12.04版默认自带的3D桌面特效还不够多，可以安装一些插件，让3D桌面
2021年11月9日，英伟达GTC大会顺利开幕！相信不少同学已经看到了刷屏的"Toy-Me"虚拟形象。本文将重点带大家回顾一下这次GTC大会上NVIDIA的一些AI前沿技术。今年 GTC 上一共推出65个全新的以及更新的SDK，信息量相当之大。先看看下面这张图，这才是"真·全栈"AI生态系统。回到GTC大会，初始映入眼帘的还是那个熟悉的厨房~随后不久，便播放了一段"i am ai"的短片，快速展示
11.1 概述了解如何分配和使用零拷贝内存（zero-copy memory）了解如何在同一个应用程序中使用多个GPU了解如何分配和使用可移动的固定内存（Portable pinned Memory）11.2 零拷贝主机内存固定内存（页锁定内存）能确保不会交换出物理内存。我们通过调用cudaHostAlloc（）来分配这种内存，并且传递参数cudaHostAllocDefault（）来获得默认的固
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2024-07-19 17:54:25
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当前的手机架构使用着多种处理器间通信方式，目前分离式AP、CP流行的接口有SPI、I2C、UART、USB和双端口互联等，SoC式则采用共享内存。控制命令以消息的格式在基带处理器和AP处理器间传送，完成通话、短消息、移动上网等功能，通信协议包括传统AT命令、MBIM等。一般来说，芯片都会支持多种接口，并设计通用的软件驱动平台驱动。1，GPIO：通用输入输出控制线（General Purpose I
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2024-06-30 09:29:05
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OpenGL PBO（Pixel Buffer Object），被称为像素缓冲区对象，主要被用于异步像素传输操作。PBO 仅用于执行存复制像素数据到内存。
