目标是用qt quick 实现一款跨android、ios/mac、windows的图像处理app。 需要用GPU加速提高图像处理速度。 我这目前了解到的方案： c++端使用GPU的途径： 1、使用Qt3D的c++api；（略了解些，各平台抽象过的API，略麻烦，好像简单的渲染都要遵从ECS模型） 2、使用Quick3d的c++api；（在qt文档中查到的资料也比较少） 3、使用QRhi的c++a
应了一位朋友的要求，需要做一个公式计算器的QT程序，先给他做了一个demo，只实现了简单的乘法，等需求补齐了再做修改。话不多说，直接开干。首先，创建一个程序，选择Application项目的QT Widgets Application项目名字当然随便起了啊，这里直接不改动了。其他不用改动直接可以得到程序页面。切换至mainwindow.ui界面排列好控件，并且将对应的控件名称改为inputPric
在Qt5之前，GUI开发使用的是现在的QtWidgets,已经被大家所熟悉，ui描述界面布局组合C++细节实现，实现效果很好，界面开发的速度还算中肯。在不具备开发自定义UI又需跨平台（C++源码）的组织和个人面前，几乎是不二选择。但在移动开发面前不灵了，因为QtWidgets本质是使用平台绘图工具来绘绘制界面，而每个界面的绘制都需要各自有自己的绘制状态，这个消耗对于手机这类移动平台来说是不可忽视的
ollama启动GPU加速的描述
在当今快速发展的计算领域，利用GPU加速的工具和框架层出不穷。Ollama便是其中之一，作为一个聚焦于优化AI模型展示和运行的工具，它在GPU加速方面有着显著的优势。本文将从多个维度深度剖析Ollama使用GPU加速的过程与方法。
## 背景定位
Ollama的技术定位围绕着提升AI模型的训练和推理效率。随着深度学习技术的普及，传统CPU处理模型的效率已无法
1.背景介绍物理模拟计算在各种领域都有广泛的应用，如气候模拟、燃料细胞研究、机动车碰撞分析等。这些计算任务通常需要处理大量的数据和复杂的数学模型，因此计算性能是关键因素。传统的CPU计算速度相对较慢，而GPU(图形处理单元)则具有更高的并行处理能力，可以显著提高物理模拟计算的性能。在本文中，我们将讨论如何利用GPU加速物理模拟计算，包括核心概念、算法原理、代码实例等。我们将从以下六个方面进行讨论：
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2024-08-30 11:05:22
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最近的项目用到了QT 5.5，项目在运行过程中出现了一段时间CPU占用率持续25%，并频繁断网的情况，遂决定对项目性能进行优化。优化工具也是VS2010自带的性能分析工具，具体的使用方法参见：其中可以选择“just my code”过滤出自己编写的代码。通过性能分析工具可以找到占用CPU时间较多的函数，然后按照占有时间多少进行优化->再分析->再优化的步骤，多次优化后，将CPU占用率降
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2024-05-19 12:10:09
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QT+FFmpeg 使用 GPU 加速解码
介绍
在现代多媒体应用中，视频解码是一个计算密集型任务。使用 GPU 来加速解码可以显著提高性能，降低 CPU 的负载和功耗。QT 是一个流行的 C++ 框架，用于开发跨平台应用，而 FFmpeg 是一个强大的开源多媒体框架，支持音频、视频的编解码。结合两者，可以构建高效的视频处理应用。
应用使用场景
视频播放器：需要实时解码和渲染视频流。
视频编辑软
固态盘（SSD）的速度比机械硬盘快很多（400MB/s～1.7GB/s），但是价格昂贵，所以往往容量比较小。通过GlusterFS可以把多节点SSD黏合为一块大的网络SSD，可以在局域网上任意节点上连接使用，从而更方便使用，大幅度提高SSD的使用效率，提升系统速度、降低总体成本。建议使用多口的万兆网络，否则网络会成为GlusterFS传输的瓶颈。带宽计算参考：一般带宽使用bps计算，标称带宽
当对一个程序进行加速的时候，很多时候需要预估出程序使用GPU加速后的加速比（比如你老板不懂GPU，或者甲方会问你预估加速比等等）。从大二接触GPU加速，到现在大概有6年时间，大大小小的项目也做了十几个，很多时候都需要事先回答加速比会有多少这个问题。这里简单的说一下自己的经验，欢迎各位大神指点。文中的经验基于目前主流的显卡，比如GTX1080，最低也得是GTX9**系列的。1.阿姆达尔定律谈加速比，
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2024-03-27 10:29:58
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从导入到编辑与分享，Pinnacle Studio 16 让用户能够享用行业领先、经过好莱坞实践检验的立体 3D 技术。 用户可以从 GoPro 3D 摄像机等来源导入 3D 视频片段，在各种视图模式下进行编辑，添加真正的 3D 特效，借助
NVIDIA 3D Vision优化和独家的
NVIDIA® Quadro®与
G
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2024-03-28 10:21:16
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目录任务介绍环境所需相关软件下载与安装C语言：不调用库的GPU加速FFT代码C语言：调用fftw库的未使用GPU的FFT代码C语言：调用cufft库的GPU加速FFTgnuplot安装画图，maltab编写的FFT运算结果对比matlab测试信号和测试时的坑 任务介绍时隔多年仍然逃不掉写C的命运……因为这个任务周期不短还踩了好多坑，必须记录一下了。 任务简单要求就是使用C语言编写一个GPU加速的
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2024-02-28 10:33:29
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记录一下遇到几个平台里的视频编解码和图像scale的硬件加速的方法1，intel平台当包含GEN系列的集成GPU时，可用libva实现视频codec、颜色空间转换和图像scale的硬件加速，具体可使用libyami这个接口友好的封装库。加速处理过程中图像位于GPU内存，用libva的Surface表示。其在原生的linux和Android NDK环境中均可用。2，Allwinner平台可以直接使用
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2024-04-16 15:32:23
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概述阅读完本文，你将了解 Metal 是如何在 GPU 上执行命令的。让 GPU 来执行任务是通过发送命令来实现的。 该命令可以执行绘图、并行计算或资源管理相关的操作工作。Metal 应用程序和 GPU 之间的关系是客户端-服务器模式：Metal 应用程序是客户端GPU 是服务器可以通过向 GPU 发送命令来发出请求处理完命令后，GPU 通知应用空闲状态下图为 Metal 客户端-服务器模式要将命
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2024-03-15 14:51:10
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先前利用了一些时间去网上搜索资料，了解Intel的集显，特别是E3800系列的SOC，主要是因为老大安排一个任务，叫我协助另一个公司的同事调查这个SOC上的硬件加速功能，即硬件解码。这个事我很早就开始耳闻了，当时还在搞项目，没空理。趁着项目处于交付阶段有点空余时间就安排我去做。手册上讲得很明白，芯片支持h.264硬件解码。从wiki上也看到集成的GPU可以实现硬解。在一番搜索研究后，终于在ubun
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2024-04-23 10:50:09
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从上代RTX 20系列开始，NVIDIA不再局限于将RTX GPU定位在游戏用途，他们看到了近年来内容创作市场的兴起，有数千万用户对用于进行创作的硬件有庞大需求。相信有很多内容创作者，也想知道新一代RTX 30系GPU，在目前多个主流创意应用中，又会有怎样的加速和提升？ 新一代 AI，更少等待时间 在20系时就已经有大量主流软件享受RTX Studio的支持，比如视
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2024-05-20 23:16:11
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NVIDIA GeForce NOW 的工作原理是通过在数据中心中利用 NVENC 并将结果串流至终端客户端此 SDK 包含两个硬件加速接口：用于视频编码加速的 NVENCODE API用于视频解码加速的 NVDECODE API（旧称 NVCUVID API）NVIDIA GPU 包含一个或多个基于硬件的解码器和编码器（独立于 CUDA Core），可为几种热门的编解码器提供基于硬件的
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2024-05-23 10:35:05
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cuDNN的全称为NVIDIA CUDA® Deep Neural Network library，是NVIDIA专门针对深度神经网络（Deep Neural Networks）中的基础操作而设计基于GPU的加速库。cuDNN为深度神经网络中的标准流程提供了高度优化的实现方式，例如convolution、pooling、normalization以及activation layers的前向以及后向
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2024-02-27 14:47:04
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这个测试，是我自己在日常的产品对比中累积的，同样版本的软件，完全取决于CPU的性能(GPU加速仅供参考)可以看得出一个笔记本持续的一段时间内，散热、性能的发挥。方法是用格式工厂(比较low，但是很普遍、易用，其实是我只会用这么low的软件，刚和我女儿学会了快剪辑)剪同一段视频，从视频中截取10分钟，加上一张图片。新旧版本的软件，因为优化的提高，会有几个百分点的差异，我会一直用固定版本的软件。方法：
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2024-08-25 16:58:13
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javascript如何实现gpu加速？下面本篇文章给大家介绍一下。有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对大家有所帮助。一、什么是Javascript实现GPU加速？CPU与GPU设计目标不同，导致它们之间内部结构差异很大。CPU需要应对通用场景，内部结构非常复杂。而GPU往往面向数据类型统一，且相互无依赖的计算。所以，我们在Web上实现3D场景时，通常使用WebGL利用GPU运算(大
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2024-03-15 11:20:17
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这几年，图形API领域十分热闹。首先是AMD Mantle，虽仅支持自家GCN架构显卡，但开创了访问硬件底层、提高执行效率的先河。微软DirectX 12与其有异曲同工之妙，而且兼容所有厂商硬件，走得也更远。 接下来，苹果提出了Metal，同样的底层图形与计算，但首次走入了移动领域(也即将支持OS X)。 传统的DirectX、OpenGL最大好处是广泛的硬件兼容性，但为此做出的牺牲就是过大的
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2024-07-30 16:38:44
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