《Unity移动端游戏性能优化简谱》从Unity移动端游戏优化的一些基础讨论出发，例举和分析了近几年基于Unity开发的移动端游戏项目中最为常见的部分性能问题，并展示了如何使用UWA的性能检测工具确定和解决这些问题。内容包括了性能优化的基本逻辑、UWA性能检测工具和常见性能问题，希望能提供给Unity开发者更多高效的研发方法和实战经验。今天向大家介绍文章第二部分：资源内存、Mono堆内存等常见游戏
有些服务器上可能安装了多块GPU供大家共同使用，为了不产生冲突，有时需要按情况指定自己的程序具体在哪些GPU上运行。（注意：本文主要参考了，我这里主要是记录一下，以后自己再用到的时候方便查找）下面是实验室GPU的情况：下面是具体的方法：1. 在python代码中通过CUDA_VISIBLE_DEVICES来指定比如，我要使用上面编号为“3”的GPU来运行我的程序，则需要在自己的程序中加入
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2023-10-02 20:54:36
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使用 GPUs支持的设备在一套标准的系统上通常有多个计算设备. TensorFlow 支持 CPU 和 GPU 这两种设备. 我们用指定字符串 strings来标识这些设备. 比如:
"/cpu:0": 机器中的 CPU
"/gpu:0": 机器中的 GPU, 如果你有一个的话.
"/gpu:1": 机器中的第二个 GPU, 以此类推...如果一个 TensorFlow 的 operat
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2024-08-07 18:22:18
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GPU 性能指导： 内存性能一:内存指令 1：内存指令包括任何从shared，local，globl内存中读或者写指令，仅当存取自动变量时才有可能对local 进行读写； 2：每个时钟周期可有8个内存操作，但是当存取local和globl 时，还有400个clock cycles的内存延迟作为例子，下面给出一个内存赋值操作的吞吐量： _shared__ float s
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2024-04-03 20:59:37
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在PaddlePaddle中指定使用GPU进行运行非常简单。首先，确保你的机器上已经安装了CUDA和cuDNN，并且正确配置了GPU环境。在你的代
原创
2024-01-19 13:50:30
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DeepFace主要思想人脸识别，检测-对齐-提取-分类假设一旦人脸完成对齐，每个面部区域位置在像素级时固定的，因此可以直接从原始像素RGB中学习；主要贡献：人脸识别网络DNN，便于推广；3D人脸对齐系统；人脸对齐基于基准点的人脸解析三维建模，利用翘曲面部裁剪得到3D正面面部；3D对齐，使用传统的LBP直方图，设置阈值并以某一像素点为中心领域内像素点一起和阈值比较，大于阈值时就将其变为1小于阈值变
# Keras指定GPU运行
在使用深度学习框架Keras进行模型训练时，我们通常会选择在GPU上运行以加快计算速度。在这篇文章中，我们将介绍如何在Keras中指定GPU来运行。
## 流程步骤
以下是实现“Keras指定GPU运行”的流程步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入Keras和TensorFlow |
| 2 | 指定可见的GPU |
原创
2024-05-17 09:43:15
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在使用Ollama进行AI模型推理时，许多用户会面临“如何指定GPU运行”的问题。这一问题尤为重要，因为选择合适的硬件资源不仅影响模型的执行效率，也直接关系到计算的准确性。本篇文章将系统地回顾这一技术难题的各个方面，包括问题背景、错误现象分析、根因分析、解决方案、验证与测试，以及预防与优化手段。
## 问题背景
在使用Ollama进行深度学习模型推理时，如果没有明确指定使用GPU，可能会导致计算
# 使用Java指定GPU运行
随着深度学习和机器学习的快速发展，GPU（图形处理器）已经成为加速计算的重要工具。传统上，GPU主要被用于图形渲染，但是由于其并行计算能力强大，也被广泛应用于科学计算和机器学习等领域。在Java中，我们可以通过一些库和工具来指定GPU运行，以发挥它们的加速能力。本文将介绍如何在Java中指定GPU运行，并提供相应的代码示例。
## GPU计算框架
在使用Jav
原创
2024-01-29 06:11:20
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文章目录前言一、基本介绍二、用波模拟表面2.1 正弦波2.2 Geometric Waves几何波2.3 Gerstner波2.4 Texture Waves纹理波三、创作四、运行过程1、映射参数2、eye vector 摄像机向量总结 前言休息了一天开始啃GPU这块硬骨头了。 开学后马上大三了，感觉时间好紧。 因为大一大二的时候有些基础必备知识没有学，没有信心去面对这一块的内容。 大三也只有一
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2024-09-12 09:21:51
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前言
下面的命令大都需要在 控制台 / 终端 / shell 下输入。
控制台, 终端, 和 shell 意味着同样一件事 - 一个命令行界面， 他可以用来控制系统。
打开一个控制台:
应用程序 --> 附件 --> 终端
任何一个使用 'sudo' 作为前缀的命令都需要拥有管理员 (或 root) 访问权限。 所以你会被提示输入你自己的密码。
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2024-07-29 10:31:10
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1 安装最新版Microsoft Visual Studio 看到这里很多人可能会问，就写个Python
程序为什么要装vs
软件。其实这是因为，我们需要给我们的计算机安装Windows
系统上包括最新版在内的几个版本的C++
编译器和运行环境。不同于Linux
系统，一个崭新的Windows
系统并不包含这些软件，所以很多安装TensorFlow GPU
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2024-08-09 18:04:22
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1.强制只使用cpu: import os
＃os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" # see issue #152
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "" 注意：os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"可能会改变没有次句时GPU的默认序号。 2.
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2024-05-22 21:42:56
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# 使用PaddleNLP的Taskflow在指定GPU上运行
随着深度学习技术的快速发展，自然语言处理（NLP）逐渐成为了一项热门的研究领域。PaddleNLP作为一个强大的NLP工具库，提供了丰富的 API 和功能，使得开发者能够方便地构建和训练NLP模型。在实际应用中，由于GPU能够显著提高计算速度，合理地配置GPU资源变得尤为重要。本文将介绍如何使用PaddleNLP的Taskflow功
开始-运行 =命令籍gpedit.msc-----组策略 &nbs
在现代深度学习的应用中，GPU的使用超出了传统的图形渲染，其在处理深度学习模型时的优势相当明显。Linux系统中，如何有效地利用系统中的GPU资源，是每个开发者、研究者需要面对的基本问题，尤其当使用像Ollama这样的框架时，能够指定特定的GPU运行显得尤为重要。
## 背景定位
在过去的十年中，机器学习和深度学习领域一直处于快速发展之中。随着数据集规模的增大和模型复杂性提升，传统的CPU计算
# 使用Docker指定GPU运行容器
在深度学习和科学计算领域，GPU（图形处理单元）通常提供了巨大的性能提升。Docker作为一种轻量级虚拟化技术，可以让开发者在容器中方便地运行应用程序。本文将介绍如何在Docker中指定GPU运行容器，并使用一些示例来说明操作流程。
## 什么是Docker？
Docker是一个开源的应用程序容器引擎，允许开发者打包应用及其依赖项到一个标准化的单元中，
一、二、安装注：安装 PaddleOCR 2.3 。因为 PaddleOCR 2.4 的 推荐环境 PaddlePaddle >= 2.1.2。https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.4/doc/doc_ch/environment.md安装前的环境准备在使用Paddle Serving之前，需要完
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" # 或 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,2,3"（等号右边的双引号可以省略）
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2023-05-31 19:12:15
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一、OpenGL介绍OpenGL是一个用来加速渲染显示2D、3D 矢量图形的编程接口。这个接口底层依赖于硬件GPU，底层硬件接口的驱动都是由GPU厂家提供。openGl也支持跨平台，windows、Linux、MAC 平台都可以使用。QT封装有QOpenGLWidget可以更加方便的调用GPU 来渲染图片。下面例子代码就介绍QOpenGLWidget类的使用说明，并编写一个例子代码，调用GPU加速
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2024-06-30 10:06:56
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