CPU与GPU这两个处理器不是同步运行的，当CPU要GPU画第10个对象时，GPU可能还在画第一个对象。CPU与GPU不同步现象与是否使用Shader无关，无论是否使用Shader，CPU与GPU都不会同步运行。CPU 调用Direct3D和OpenGL的绘图函数来绘图时，这些指定不会被GPU马上运行，而是存放在某一块内存中，这快内存称为Command Buffer。GPU会一直从Command
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2024-05-26 16:22:44
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CPU VS GPU 关于绘图和动画有两种处理的方式：CPU（中央处理器）和GPU（图形处理器）。在现代iOS设备中，都有可以运行不同软件的可编程芯片，但是由于历史原因，我们可以说CPU所做的工作都在软件层面，而GPU在硬件层面。 总的来说，我们可以用软件（使用CPU）做任何事情，但是对于图像处理，
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2018-04-16 22:59:00
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最近入手一台GTX 1070的笔记本，手痒想在win10上试下GPU跑模型，所以就有了接下来的安装GPU版mxnet的坎坷历程，经过多重试验终于搞定了python和R安装mxnet，现将主要点记录如下:本人主要参考这2篇博文：1.安装vs2013或vs2015如果安装的是vs2013，则需要增强vs对C++11的支持：下载Visual C++ Compiler Nov 2013 CTP卸载”Mic
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2024-09-19 21:55:17
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概述：在vs2010中软件测试已经提供了很多功能以及管理工具。这其中包括有：测试视图、测试项目编辑、测试结果视图、代码覆盖率结果、测试运行等以及在vs2010中新增的功能Test Impact View 工具介绍：首先我们新建了一个简单的待测试的工程：ConsoleApplicationTest1，添加一个类Cl
CPU优化我们接下来从应用程序和系统的角度，分别来看看如何才能降低 CPU 使用率，提高 CPU 的并行处理能力。应用程序优化首先，从应用程序的角度来说，降低 CPU 使用率的最好方法当然是，排除所有不必要的工作，只保留最核心的逻辑。比如减少循环的层次、减少递归、减少动态内存分配等等。除此之外，应用程序的性能优化也包括很多种方法，我在这里列出了最常见的几种，你可以记下来。编译器优化：很多编译器都会
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2024-03-27 12:12:22
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概要：CPU和GPU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。京举办的NVIDIA GTC China会议中，无论是AI智能运算，还是服务器数据中心、智能城市，甚至还有去年很火热但是已经很多人已经支撑不下去的虚拟现实，看起来在很多内心中依然是属于图形行业代表的NVIDIA已经变得越来越丰满，不过在这些新闻的背后，似乎还有更大胆的预言：摩尔定律已死，GPU最终会取代C
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2024-01-24 13:50:53
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http://antkillerfarm.github.io/浮点运算和代码优化1.浮点运算问题浮点运算在工业中应用非常广泛，但嵌入式CPU通常没有对浮点运算提供直接的硬件支持。而采用标准库提供的软件计算方案，性能又很差。这时就需要使用浮点运算协处理器加速浮点运算。（486之前的PC，CPU和浮点运算协处理器FPU也是分开的，例如i486DX是有FPU的型号，而i486SX则是没有FPU的型号。）
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2024-06-13 09:33:50
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前言onnx模型作为中间模型，相较于pytorch直接推理，是有加速度效果的，且推理代码简单，不需要load各种网络。最近某些项目因为显存不够，onnxruntime推理时切换CPU/GPU，实现某些模型在CPU上推理，某些在GPU上推理。 查了一些别人的文章发现很多人都说onnxruntime推理没法像pytorch那样指定GPU,CPU,只能卸载一个GPU用CPU，卸载CPU用GPU。个人感觉
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2024-03-18 11:01:56
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GPU的功耗远远超过CPUCache, local memory： CPU > GPU Threads(线程数): GPU > CPURegisters: GPU > CPU 多寄存器可以支持非常多的Thread,thread需要用到register,thread数目大，register也必须得跟着很大才行。SIMD Unit(单指令多数据流,以同步方式，在同一时间内
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2024-03-19 17:59:06
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Tensorflow的训练：使用 TPU 训练 TensorFlow 模型
TPU 简介 什么是 TPU TPU 代表 Tensor Processing Unit (张量处理单元) ，是由谷歌在 2016 年 5 月发布的为机器学习而构建的定制集成电路(ASIC)，并为 TensorFlow 量身定制。 早在 2015 年，谷歌大脑团队就成立
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2024-05-28 12:56:25
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一、概念（Center Processing Unit）即中央处理器，GPU（Graphics Processing Unit）即图形处理器。 二、CPU和GPU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，两者都为了完成计算任务而设计。三、CPU和GPU的不同之处需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理，并辅助有很
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2023-10-02 23:04:07
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没GPU也能玩梵高作画：Ubuntu tensorflow CPU版一、前言 9月22号，我们开发/市场团队的两同事利用DL学梵高作画，安装cuda 8.0趟遍无数坑，很多朋友求避坑。因此，3天后的9月25日，便把教程《教你从头到尾利用DL学梵高作画：GTX 1070 cuda 8.0 tensorf
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2024-08-30 14:07:56
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主板、cpu、显卡可以说是电脑种最重要的硬件了，现在很多用户都喜欢自己搭配组装电脑，不仅可以根据自己的需要调整各种硬件搭配，装好后还很有成就感。那么主板、cpu、显卡这些硬件怎么搭配合理呢？ 在搭配兼容性上面，显卡与cpu、主板没有什么限制，随意搭配都可以。cpu搭配主板分平台，如AMD的cpu需要搭配一个AMD平台与针数都相同的主板，如果cpu支持超频，建议选择一个可超频的主板充分发
当前的手机架构使用着多种处理器间通信方式，目前分离式AP、CP流行的接口有SPI、I2C、UART、USB和双端口互联等，SoC式则采用共享内存。控制命令以消息的格式在基带处理器和AP处理器间传送，完成通话、短消息、移动上网等功能，通信协议包括传统AT命令、MBIM等。一般来说，芯片都会支持多种接口，并设计通用的软件驱动平台驱动。1，GPIO：通用输入输出控制线（General Purpose I
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2024-06-30 09:29:05
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目录1. 系统环境准备windows_exporter-0.13.0-amd64Collectors 指标nvidia_smi_exporternvidia-smi.exe查看GPU信息 nvidia-smi 输出信息解释prometheus-2.19.2.windows-amd64grafana-7.1.5.windows-amd642. 安装wmi-export
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2024-04-17 09:14:13
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参考文献： 清华大学开源软件镜像站 Using GPUsStep1 添加清华镜像，加快下载速度conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --set show_channel_urls yesStep2 安装tensorflow-gpuconda
原创
2023-04-06 16:09:34
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CPU，GPU，GPGPU 1．基本概念 1.1 GPU 图形处理器（bai英语：Graphics Processing Unit，缩写：GPU），又称显示核心、视觉du处理器、zhi显示芯片，是一种专门在个人电脑、工dao作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上图像运算工作的微处理器
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2020-06-12 13:05:00
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深度学习环境搭建（缝合）Ubuntu双系统安装若ubuntu系统无线网卡驱动缺失Windows系统时间错误NVIDIA显卡驱动安装CUDA、cuDNN安装Anaconda+pycharm+tensorflow的安装先安装Anaconda再安装pycharm（IDE）在pycharm中设置Anaconda解释器和运行第一个程序安装Tensorflow Ubuntu双系统安装链接:安装双系统若ubu
性能测试典型问题记录硬件上的性能瓶颈一般指的是CPU、内存、I/O读写速率，磁盘空间方面的问题。网络上的性能瓶颈：一般指的网络带宽，网络波动，延时，丢包等。应用程序上的性能瓶颈一般指的是开发人员新开发出来的应用程序。例如，程序架构规划不合理，程序本身设计有问题（串行处理、请求的处理线程不够），造成系统在大量用户方位时性能低下而造成的瓶颈。数据库的性能瓶颈一般指的是数据库索引，锁，表空间，慢sql，
渲染流水线的起点在应用阶段，即需要使用CPU，应用阶段大致分为以下三个阶段：《1》把数据加载到显存中《2》设置渲染状态《3》调用DrawCall 进入正题：@1：把渲染数据加载到RAM中所有渲染所需的数据都需要从硬盘（Hard Disk,HDD）中加载到系统内存（Random Access Memory,RAM）中，然后，网格和纹理等数据又被加载到显卡上
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2024-09-03 12:26:01
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