# 如何获取Android GPU大小
在Android开发中，获取设备的GPU大小是一项常见需求。在本文中，我将导引你如何实现这一功能。以下是整个实现的流程，包括所需要的步骤、代码示例，以及相应的注释。
## 流程步骤
我们可以将实现过程拆分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-09-23 05:42:18
8阅读
# 如何获取 Android GPU 显存大小：一名经验丰富开发者的指导
欢迎阅读这篇关于如何获取 Android GPU 显存大小的指南。作为一名刚入行的开发者，你对这个主题有些困惑，但别担心，本文将为你提供清晰的步骤和示例代码，帮助你轻松了解如何实现该功能。
## 整体流程
为了获取 Android 设备的 GPU 显存大小，可以按照以下步骤进行。下面的表格总结了整个流程：
| 步骤
原创
2024-09-16 04:07:47
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我的应用程序需要在cpu上对实时相机帧进行一些处理,然后再在GPU上进行渲染.还有一些其他的东西在GPU上呈现,这取决于cpu处理的结果;因此,保持所有内容同步非常重要,这样我们就不会在GPU上渲染帧本身,直到该帧的cpu处理结果也可用.问题是在Android上这个最低的开销方法是什么？在我的情况下cpu处理只需要一个灰度图像,因此Y平面打包的YUV格式是理想的(并且往往与相机设备的原生格式很好地
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2023-09-16 11:10:51
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Memory kernel性能高低不仅仅和线程的执行方式相关，还和存储器的访问和管理密切相关。众所周知，memory的操作在讲求效率的语言中占有极重的地位。low-latency和high-bandwidth是高性能的理想情况。但是购买拥有大容量，高性能的memory是不现实的，或者不经济的。因此，我们就要尽量依靠软件层面来获取最优latency和bandwidth。CUDA将memory mod
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2024-04-29 20:51:40
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处理器CPU运算位数CPU的位宽对CPU性能的影响绝不亚于主频。位宽是指微处理器一次执行指令的数据带宽。处理器的寻址位宽增长很快，业界已使用过4、8、16位寻址再到目前主流的32位，而64位寻址浮点运算已经逐步成为CPU的主流产品。 受虚拟和实际内存尺寸的限制，目前主流的32位CPU在性能执行模式方面存在一个严重的缺陷：当面临大量的数据流时，32位的寄存器（注
1、什么是BatchSizeBatch一般被翻译为批量，设置batch_size的目的让模型在训练过程中每次选择批量的数据来进行处理。Batch Size的直观理解就是一次训练所选取的样本数。 Batch Size的大小影响模型的优化程度和速度。同时其直接影响到GPU内存的使用情况，假如你GPU内存不大，该数值最好设置小一点。2、 为什么需要 Batch_Size？在没有使用Batch Size之
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2024-09-11 14:37:08
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某主机厂在项目之初对各三方应用提出应用内存要求，要求各应用内存不得超出某个限定值，我们应用拿到的内存限定值为100M，此为背景。起初我们以dumpsys meminfo查看内存，满足限定值问题不大，后经沟通主机厂要求以top指令的RES内存为实际内存值，其实最准确的应该是以PSS作为各应用实际占用的内存值，但PSS无指令可循环统计（procrank指令响应时间较长，不适合脚本统计均值和峰值，另因项
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2024-09-22 07:34:16
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目录一、GPU 调度简介1. 背景2. 研究现状二、术语介绍1. GPU2. CUDA3. 流处理器4. 显存调度5. 显存隔离6. 算力隔离三、GPU 共享调度方案1. 腾讯 GaiaGPU2. 腾讯 qGPU3. NVIDIA - deploying-nvidia-gpu-device-plugin4. GPU MOUNTER5. 阿里 GPU Sharing6. 阿里 cGPU（conta
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2023-06-14 20:50:39
535阅读
1. 利用UltraIOS制作系统盘备注：U盘装系统后容量变小解决方法：2. UEFI启动模式下安装Ubuntu 18.04教程（F2或者ESC进入bios）备注：链接教程同样适用于18.04LTS版本。启动模式分两种： UEFI（或者称为 EFI） 和 Legacy 硬盘分区表格式分两种： GPT（guid） 和 MBR ；其中 UEFI 和 GPT 是对应的，Legacy 和 MB
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2023-11-23 18:07:07
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加入了自己的一些看法，看源码可以用source insight软件。Linux提供了多种governor供用户选择，这里以interactive为例，毕竟现在的android手机中都是采用该governor.。基于linux 3.14 以下代码若未指明位置则默认在drivers/cpufreq/cpufreq_interactive.c中.首先需要定义一个cpufreq_governor类型的结构
一直以来都在跑cuda程序，用的显卡都是P4000，但P4000的性能和我预想中的差距实在是有些大，哎，不说了，也没用过openGL啥的，以后老老实实用2080吧！Quadro和Geforce最明显的区别是驱动程序对OpenGL的支持和显存大小——除了价格这个最明显的因素以外。 显存大小从显卡参数就能看出来，这个不详细说了。带来的影响，其实和内存对于CPU一样的：多了没用，少了卡成狗。然
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2024-05-28 21:01:26
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首先需要解释CPU和GPU这两个缩写分别代表什么。CPU即中央处理器，GPU即图形处理器。其次，要解释两者的区别，要先明白两者的相同之处：两者都有总线和外界联系，有自己的缓存体系，以及数字和逻辑运算单元。一句话，两者都为了完成计算任务而设计。两者的区别在于存在于片内的缓存体系和数字逻辑运算单元的结构差异：CPU虽然有多核，但总数没有超过两位数，每个核都有足够大的缓存和足够多的数字和逻辑运算单元，并
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2024-03-01 10:56:03
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摘要：本节主要讲述GPU的memory架构。优化基于GPU device的kernel程序时，我们需要了解很多GPU的memory知识，比如内存合并，bank conflit（冲突）等等，这样才能针对具体算法做一些优化工作。
本节主要讲述GPU的memory架构。优化基于GPU device的kernel程序时，我们需要了解很多GPU的memory知识，比如内存合并，bank confl
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2024-08-10 16:50:18
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# 获取GPU显存大小的步骤
本文将教会刚入行的小白如何使用Python获取GPU显存大小。下面是整个过程的步骤列表：
| 步骤 | 操作 |
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| 步骤1 | 导入必要的库 |
| 步骤2 | 获取GPU设备列表 |
| 步骤3 | 获取每个GPU设备的显存大小 |
接下来，我们将逐步指导小白完成每个步骤的操作。
## 步骤1：导入必要的库
首先，我们需要
原创
2023-11-04 03:14:04
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限制 Docker 的 GPU 大小
在机器学习和深度学习领域，使用 GPU 进行计算是非常常见的。Docker 是一种流行的容器化技术，能够提供轻量级、可移植和可扩展的环境来运行应用程序。然而，有时我们希望限制 Docker 容器可以使用的 GPU 大小，以便更好地管理 GPU 资源和保障系统的性能。本文将介绍如何在 Docker 中限制 GPU 的大小，并提供相关的代码示例。
首先，我们需
原创
2023-12-21 09:50:31
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如何在Docker中限制GPU大小
## 1. 简介
在Docker容器中限制GPU的大小是一个常见的需求，特别是当多个容器共享同一个GPU资源时。本文将介绍如何在Docker中实现对GPU资源的限制。
## 2. 流程图
使用mermaid语法表示的流程图如下所示：
```mermaid
graph LR
A(开始) --> B(安装NVIDIA Docker插件)
B --> C(创建D
原创
2023-12-25 07:19:20
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物理概念
SP流式单处理器
最基本的处理单元，Streaming Processor，最后具体的指令和任务都是在SP上处理的。GPU进行并行计算，也就是很多个SP同时做处理。现在SP的术语已经有点弱化了，而是直接使用Thread来代替，一个SP对应一个Thread。流式单处理器SP表达的是物理层面概念，线程Thread表达的是逻
机器学习linux系统环境安装安装镜像下载可以自己去ubuntu官方网站按照提示下载amd64的desktop版本或者考虑到国内镜像站点下载，如tuna，163, ali等课程使用最新的18.04.2镜像即可，如果是物理机安装，而且有GPU可用，可以参考课程给出的其他视频安装GPU版本的tensorflow。系统镜像有desktop版本和server版本，server版本完全不带gui，
安装相关依赖项安装NVIDIA驱动安装CUDA配置cuDNN安装OpenCV安装Caffe测试这位博主的过程记录很详细，但有些细节方面我的问题有些不一样。我记录我的问题，希望有同样问题的人可以得到帮助NVIDIA显卡驱动安装安装OpenCV安装caffe后记1.NVIDIA显卡驱动安装开始安装NVIDIA显卡驱动进入一个“building kernel”的界面，中间的进度条卡在100%好长时间，我
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2024-06-18 10:34:52
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NVIDIA于2006年推出CUDA（Compute Unified Devices Architecture），可以利用其推出的GPU进行通用计算，将并行计算从大型集群扩展到了普通显卡，使得用户只需要一台带有Geforce显卡的笔记本就能跑较大规模的并行处理程序。 使用显卡的好处是，和大型集群相比功耗非常低，成本也不高，但性能很突出。以我的笔记本为例，Geforce 610M，用Dev
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2024-06-02 22:32:08
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