Emmagee工具已开源：https://github.com/NetEase/Emmagee
大家使用过程中有问题欢迎在github中给我们反馈，后续我们会持续跟进。 Emmagee主要实现了监控CPU、内存、流量、以及浮窗实时显示这些数据的功能，具体的功能实现细节以及参考学习的资料如下。 选择并且启动需要监控的应用思路：先找出所有已安装的非系统的应用程序，使用
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2023-12-20 22:06:49
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参考中文官方,详情参考：PyTorch 如何自定义 Module1.自定义Module Module 是 pytorch 组织神经网络的基本方式。Module 包含了模型的参数以及计算逻辑。Function 承载了实际的功能，定义了前向和后向的计算逻辑。 下面以最简单的 MLP 网络结构为例，介绍下如何实现自定义网络结构。完整代码可以参见repo。1.1 FunctionFunction 是 py
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2024-07-29 23:24:25
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作者：徐Jebs加权平均价格算法（VMAP）：以每一次交易的成交量为权重，一段时间内成交价格的加权平均值。该策略即利用历史成交量数据，将大段时间内的订单分割，成为动态发生的较小订单，目的是用接近成交量加权平均价格成交，从而以均价获利。该策略理论是以低于VWAP的价格买入或在以高于VMAP的价格卖出，则为好的交易。如图，在低于前一分钟的vmap时买入，高于前一分钟vmap卖出。不考虑其他因素，这样的
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2024-06-26 14:06:57
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S. Gupta, A. Agrawal, K. Gopalakrishnan, and P. Narayanan, “Deep Learning with Limited Numerical Precision,” arXiv:1502.02551 [cs, stat], Feb. 2015, Accessed: Mar. 07, 2022. [On
文章目录前言CUDA线程模型（如何组织线程）CUDA内存模型（了解不同内存优缺点，合理使用） 前言 CUDA（Compute Unified Device Architecture）是显卡厂商NVIDIA推出的通用并行计算平台和编程模型，它利用NVIDIA GPU中的并行计算引擎能更有效地解决复杂的计算问题。通过使用CUDA，开发人员可以像在CPU上那样直接访问GPU设备的虚拟指令集和存储设备
博主 [DTcode7] 带您 溺亖在知识的海洋里，嘿嘿嘿.~ ? 个人主页—— DTcode7 的博客?《微信小程序相关博客》《Vue相关博客》《前端开发习惯与小技巧相关博客》《AIGC相关博客》《photoshop相关博客》 ? 吾辈才疏学浅，摹写之作，恐有瑕疵。望诸君海涵赐教。望轻喷，嘤嘤嘤 ? ? 愿斯文对汝有所裨益，纵其简陋未及渊博，亦足以略尽绵薄之力。倘若尚存阙漏
#pragma simd该编译指示(SIMD)是12.0编译器最新提供的功能。他可以强制性的让编译器做自动并行化。 对于其他编译指示比如#pragma ivdep来说， 如果编译器编译时发现用户提供的编译指示条件不满足， 那么编译器是不会根据编译指示来进行自动向量化的。也就是说， 编译器实际上还是会进行编译时的依赖关系检查。 而对于#pargam simd来说， 无论编译时条件如何， 编译器总是会
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2023-10-26 20:22:37
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近年来，随着Transformer、MOE架构的提出，使得深度学习模型轻松突破上万亿规模参数，从而导致模型变得越来越大，因此，我们需要一些大模型压缩技术来降低模型部署的成本，并提升模型的推理性能。 模型压缩主要分为如下几类：剪枝（Pruning）知识蒸馏（Knowledge Distillation）量化之前也写过一些文章涉及大模型量化相关的内容。基于LLaMA-7B/Bloomz-7B1-mt复
说明项目网站：://github/iawia002/annieAnnie是一个基于go语言编写的下载器，先来解释一下这几个形容词。简洁：程序无UI界面，通过命令行操作，且简单易懂。强大：支持Windows、macOS、Linux系统，各大视频网站均可下载，且还能下载其他文件如音频，图片等。在项目网站列举的有：抖音、、半次元、pixivision、优酷、YouTube、爱奇
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2024-08-27 23:22:12
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文章目录前言一、UNITY_SETUP_INSTANCE_ID(v);二、在UnityInstancing.cginc文件中，看一下Unity这句话做了什么1、使用了该 .cginc 后，会自动预定义该函数2、需要满足GPU实例化条件，才会执行对应语句3、满足GPU实例化后，主要执行的是如下几个函数 前言在上篇文章中，我们主要解析了 Unity 中 GPU实例化的定义 实例化ID 步骤干了什么。
在机器学习中，我们常常需要处理各式各样的数据，其中向量，矩阵形式的数据是经常遇见的。同时又经常需要对两个或者多个向量，矩阵形式的数据做元素级的处理。通常最简单无脑的办法就是循环的对数据一个个的进行处理。显然这种处理方式不仅费时费力而且写出来的代码给人感觉很繁琐。既然数据呈向量或者矩阵形式，为什么我们不把这种形式加以利用呢？要知道矢量化的运算要比等价的纯python快上一两个数量级甚至更多。首先来讲
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2024-06-14 11:26:30
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文章目录0. 了解TensorRT1. 加速方法2. 环境配置3. TensorRT与Pytorch的速度比较 0. 了解TensorRThttps://zhuanlan.zhihu.com/p/371239130TensorRT 是由Nvidia公司推出的一款用于深度学习模型推理加速的SDK，其支持C++和python语言编译。TensorRT可以用于部署基于深度学习的应用程序，比如图像分类、
参考：Appium Inspector使用Appium 使用 Inspector 查看元素1. Appium Inspector下载Appium Inspector是appium自带的一个元素定位工具，可以通过以下链接进行安装。下载地址：https://github.com/appium/appium-inspector/releases2. 启动Appium Servercmd中输入命令appi
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2023-11-15 22:38:29
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如何在一个应用中追踪和定位性能问题，甚至在没有它的源代码的情况下？？“Profile GPU rendering”（GPU渲染分析），一款Android4.1所引入的工具。你可以在“设置”应用的“开发者选项”中找到这个工具。如果开发者选项在你的Android4.2设备上不可见，你可以在“关于手机”或者“关于桌面选择”的界面底部，点击“版本号”七次。当这个选项打开，系统将会记录画每个窗口绘画最后12
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2023-11-13 11:01:44
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一、Adreno GPU简介 Adreno GPU是Qualcomm®SnapdragonTM处理器一体化设计的一部分。 加速复杂几何形状的渲染使处理器能够满足当今移动设备的游戏、用户界面、Web技术所要求的性能水平。Adreno GPU专为移动API和移动设备限制而设计，重点在于性能和高效的电源使用。最初的Adreno 130变体仅支持OpenGL ES 1.1，Adreno 2xx系列及其后续
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2024-03-08 09:08:42
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1)Programming Smartphone’s GPU and programming other GPU (NvidiaGeForce 9 for example) are equal?不总是.例如,根据您使用的API和硬件平台,某些移动设备允许您开发与桌面GPU完全相同的程序.例如,如果您在Tegra K1 / X1设备上执行CUDA程序,那将与GeForce 9几乎相同.但是,如果您使
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2023-10-04 16:58:40
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CPU、GPU 混合推理，非常见大模型量化方案：“二三五六” 位量化，模型量化详细实现方案。非常见整型位数的量化
原创
2024-03-18 10:56:25
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这一节主要复习Android里的Paint使用，先了解一些绘制相关的背景知识。硬件加速 GPU 的英文全称为 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 。在 GPU 出现之前， CPU 一直负责所有的运算工作。 CPU 的架构是有利于 X
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2024-01-21 01:51:00
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绘制原理绘制过程主要由CPU进行Measure、layout、record、execute的数据计算工作，由GPU进行栅格化、渲染。CPU和GPU通过图像驱动层进行连接，CPU往图形驱动层的队列里面添加display list,GPU 从中取出来绘制。和绘制优化最紧密关联的是app的帧数fps，即每秒刷新多少次。每一帧其实是一副静止的图像，一秒内刷新多张图像，给人眼的感觉就是运动的，例如我们看的电
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2023-09-03 13:16:39
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最近被一个android大量数据计算过程的提速问题困扰了一个星期，在尝试了各种办法之后，最终拜倒在了GPU的强大运算力面前。我尝试过的实现一共有三种。1. 平铺直叙的单线程java实现这个主要是为了快速实现逻辑，用来检验代码正确性的，效率不是他需要考虑的问题，所以慢一点我也没什么意见。2. jni调用C++，越过JVM，在native层实现运算逻辑一开始实现完发现比java版快了10倍，顿时对na
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2023-06-09 22:21:39
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