1.性能测试目的优化应用程序，提高用户使用体验2.性能测试指标CPU主要关注CPU使用率，CPU使用率过高会导致ANR、Crash、设备发热等问题长时间情况下，CPU占有率应≤85%GPU主要关注GPU是否过度绘制，通常有如下情况：一个像素点绘制了多次，过度绘制会影响动画性能，使其不流畅主线程中执行了太多任务，UI渲染跟不上Sync信号而导致掉帧、卡顿App响应时间常见指标如下：优秀：0~0.4s
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2023-11-16 19:31:02
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CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算架构[1]）是由NVIDIA所推出的一种集成技术，是该公司对于GPGPU的正式名称。通过这个技术，用户可利用NVIDIA的GeForce 8以后的GPU和较新的Quadro GPU进行计算。亦是首次可以利用GPU作为C-编译器的开发环境。NVIDIA营销的时候[2]，往往将编译器与架构混合推广，造成混乱。实际
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2024-07-03 22:30:28
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Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，它提供了一种类似于SQL的查询语言，可以用于处理大规模的结构化数据。为了提高Hive的查询性能，我们可以通过并行度来加速查询的执行。在本篇文章中，我将指导你如何在Hive中实现执行开启并行度的操作。
**1. 确认Hive版本和配置**
在开始之前，首先需要确认你使用的Hive版本以及Hive的相关配置。你可以通过以下代码查看Hive的版本信息：
原创
2023-12-23 07:19:23
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一、引言在“一起来学OpenMP（1）——初体验”中给出了一个for循环并行化的例子，这里做进一步的分析，但本节仅描述for循环并行化的基本用法（即#pragma omp parallel for预处理器指示符），该用法需要满足数据不相关性。 二、数据相关性在循环并行化时，由于多个线程同时执行循环，迭代的顺序是不确定的。如果是数据不相关的，则可以采用基本的#pragma omp pa
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2024-03-10 11:31:50
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GPU并行计算OpenCL(3)——图像处理 我们这一章来实现一下利用OpenCL完成一个简单的高斯过滤器处理图像，在实现图像处理之前，我们需要了解OpenCL中的图像对象和采样器对象。 图像对象图像对象就是我们需要处理的图像，但是我们需要将其处理成OpenCL所理解的语言。这里我们可以使用FreeImage库来完成图像数据的处理，大大的减少了我们的工作量。图像对象封装了一个图
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2024-05-22 13:36:10
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## 如何开启并行执行
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在MySQL 8中开启并行执行。下面是整个过程的流程图和步骤表格。
### 流程图
```mermaid
graph TD;
A[开始] --> B{开启并行执行};
B --> C[修改配置文件];
B --> D[重启MySQL服务];
C --> E[进入MySQL配置文件];
C
原创
2023-09-03 03:49:07
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一.线程的并行和并发有什么区别并发:指应用能够交替执行不同的任务并行:指应用能够同时执行不同的任务两者区别:一个是交替执行,一个是同时执行.二.编程：工厂模式或冒泡排序三.singleTask和singleTop的区别Activity的四种加载模式：1、standard ：系统的默认模式，一次跳转即会生成一个新的实例。2、singleTop：singleTop 跟standard 模式比较类似。唯
# 如何在Android中启用GPU加速
在Android开发中，GPU（图形处理单元）加速是提升图形渲染性能的重要手段。当涉及动画、图形绘制、游戏等视觉效果时，启用GPU加速可以显著提高应用程序的流畅度。本文将详细介绍如何在Android应用中开启GPU加速，并提供相应的代码示例和说明。
## 开启GPU加速的步骤
以下是开启GPU加速的简单流程：
| 步骤 | 描述 |
|------
原创
2024-10-17 14:09:07
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# 在 Android 上开启 GPU 加速
## 引言
在 Android 开发中，GPU 加速可以显著提升应用的图形性能，特别是对于需要大量渲染操作的应用。本文将详细讲解如何在 Android 项目中开启 GPU 加速，包括具体步骤和所需代码。
## 整体流程
以下是开启 GPU 加速的主要步骤：
| 步骤 | 关键操作
l GPU硬件特性
n 存储层次
u Global memory：
l 大小一般为几GB
l chip-off的DRAM介质存储器
l 访问速度慢（是shared memory的上百倍）
l 对于是否对齐和连续访问敏感（由DRAM的性质决定）
l 可以被所有的线程访问
u Shared memory：
l 每个SM中一般几十KB
l chip-on的SRAM介质存储器
l 访问速度快（与reg
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2024-08-19 13:34:57
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多GPU并行torch.nn.DataParallel使用非常简单，基本只需添加一行代码就可扩展到多GPU。如果想限制GPU使用，可以设置os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "0, 2, 4"，注意程序执行时会对显卡进行重新编号，不一定跟实际完全对应。device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_availab
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2023-08-11 18:23:56
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多处理器级别：在更低层次上，应用程序应该最大化多处理器内各个功能单元之间的并行执行；如“硬件多线程”中所述，GPU多处理器依赖于线程级并行性来最大限度地利用其功能单元。因此利用率与驻留经线的数量直接相关。在每个指令发布时间，一个warp调度器选择一个准备好执行下一个指令的warp（如果有的话），然后发送指令给warp的活动线程。一个warp准备好执行下一条指令需要的时钟周期数称为等待时间，当所有的
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2024-06-09 00:40:52
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一、CPU和GPU交互1.各自有自己的物理内存空间，CPU的是内存，GPU的是显存2.通过PCI-E总线互连(8GB/S~16GB/S)3.交互开销较大 GPU各存储访存速度：Register寄存器，最快Shared Memory，共享存储，很快Local Memory，本地存储，在显存中，有缓存，相对较慢Global Memory，全局存储，在显存中，有缓存，相对较慢Con
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2023-10-20 06:59:19
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多卡训练模式：进行深度学习模型训练的时候，一般使用GPU来进行加速，当训练样本只有百万级别的时候，单卡GPU通常就能满足我们的需求，但是当训练样本量达到上千万，上亿级别之后，单卡训练耗时很长，这个时候通常需要采用多机多卡加速。深度学习多卡训练常见有两种方式，一种是数据并行化（data parallelism），另外一种是模型并行化（model parallelism）。 深度模型训练方
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2023-07-12 14:08:24
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1. nn.DataParalleltorch.nn.DataParallel(module, device_ids=None, output_device=None, dim=0)module -要并行化的模块device_ids (python列表:int或torch.device) - CUDA设备(默认:所有设备)output_device (int或torch.device) -输出的设
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CDA数据分析师 出品相信大家在做一些算法经常会被庞大的数据量所造成的超多计算量需要的时间而折磨的痛苦不已，接下来我们围绕四个方法来帮助大家加快一下Python的计算时间，减少大家在算法上的等待时间。以下给大家讲解关于数据并行化这方面的内容。1.介绍随着时间和处理器计算能力的增长，数据呈指数级增长，我们需要找到有效地处理数据的方法。那我们应
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2023-11-24 21:15:30
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# Android 开启GPU加速
在Android开发中，为了提高应用程序的流畅性和性能，可以使用GPU加速来加快图形渲染的速度。本文将介绍如何在Android应用中开启GPU加速，并提供相应的代码示例。
## 什么是GPU加速？
GPU加速是指利用图形处理器（Graphics Processing Unit）来加速计算机图形渲染的过程。传统上，CPU负责处理应用程序的逻辑和计算任务，而G
原创
2023-11-23 11:40:44
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1.前言并行计算，是相对于串行计算来说的。它是一种一次可执行多个指令的算法，目的是提高计算速度，及通过扩大问题求解规模，解决大型而复杂的计算问题。在当下，CPU速度提升遇到一定的瓶颈，而GPU速度很高，也在不断的去帮CPU承担更多的计算。GPU的更新换代也非常快，成为可以更好提高我们电脑性能，运行速率的。2.结构 从上图结构我们可以看出，CPU的计算单元（ALU）较复杂，但是个数较少；GPU的计算
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2023-10-14 00:15:07
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并行计算随着硬件技术的发展，并行计算已经逐步走进大家的生活。你在用社交软件聊天的同时，可能需要浏览网页，播放音乐。而只能打电话的手机，已经不是大家期待的手机。这些都受益于并行计算的发展。早期的并行计算主要是在CPU上完成的。提升CPU的性能主要有以下两种方式： 1）提高处理器的时钟频率 2）
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2024-03-22 14:40:29
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GPU并行计算OpenCL(1)——helloworld随着现在GPU越来越强大，我们看论文的时候经常听到GPU加速的某某某算法，但是到底如何进行加速呢？CUDA可能大家更加熟悉(奈何电脑是MAC)，这里介绍就OpenCL。OpenCL(Open Computing Langugae)是第一个面向异构系统(此系统中可由CPU，GPU或其它类型的处理器架构组成)的并行编程的开放式标准。它是跨平台的。
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2024-04-30 17:19:19
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