1 环境/技术简介1.1 程序运行环境1) server端计算机操作系统：Ubuntu 18.04.5 LTS运行环境：VSCode或Bash终端2) client端计算机操作系统：Ubuntu 16.04 LTS运行环境：VSCode或Bash终端1.2 硬件配置1) server端计算机CPU：Intel CoreTM i7-8700K CPU @ 3.70GHz×12GPU：NVIDIA T
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2024-09-12 09:05:09
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APU(Accelerated Processing Unit)中文名字叫加速处理器，是AMD“融聚未来”理念的产品，它第一次将中央处理器和独显核心做在一个晶片上，它同时具有高性能处理器和最新独立显卡的处理性能，支持DX11游戏和最新应用的“加速运算”，大幅提升了电脑运行效率。
2011年1月，AMD推出了一款革命性的产品AMD APU，是AMD Fusion 技术
概念 CUDA —— 由NVIDIA推出的通用并行计算架构 —— 该架构使GPU能够解决复杂的计算问题 —— 包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎&n
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2023-07-23 21:44:21
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最近在两篇博文的帮助下，成功配置了Cuda以及Cudnn，实现了深度学习GPU加速。由于这两篇博文没有将Cuda和Cudnn的安装有效的整合在一起，所以这篇博客的目的就是结合两篇博文以及自身安装过程中所遇到的困难和积累的经验，为实现深度学习下GPU加速扫清障碍。1.实验环境 我的操作系统是wi
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2024-03-19 10:38:30
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本人以前编译opencv4.2版本的DNN模块支持CUDA加速成功了，后来时隔一年，编译opencv4.4版本DNN模块使用CUDA加速一直编译失败，那叫个酸爽，如果看到此博客的你也在为编译opencv4.4版本的DNN模块使用CUDA加速而痛苦时，静下心来，按照我提供的思路一步一步走下去，你会成功的。CUDA安装与配置根据自己的GPU选择合适的CUDA版本，我的是GeForce GTX 1080
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2024-01-07 17:22:11
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GPU架构针对软硬件的架构组件是不同的概念，软件的架构是为了方便cuda编程而设计，GPU显卡会根据代码自动调用相应的硬件组件，先介绍软件层面的架构，即CUDA架构。CUDA架构众所周知，cuda可以做并行加速计算，具体怎么并行运算还要从其架构说起。首先，CUDA的程序分为两个部分，host端和device端，host端代码实在cpu上执行，device端代码则是在显卡芯片上执行。host端主要负
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2024-07-01 17:37:35
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OpenCL和CUDA虽然不是同一个平级的东西,但是也可以横向比较!
对OpenCL和CUDA的异同做比较:
• 指针遍历
OpenCL不支持CUDA那样的指针遍历方式, 你只能用下标方式间接实现指针遍历. 例子代码如下:
// CUDAstruct Node { Node* next; }
n = n->next;// OpenCL
struct Node { unsig
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2024-05-23 15:39:09
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在Win10上从零安装GPU加速版本的Pytorch更新Nvidia驱动安装CUDA安装cuDNN用pip安装torch验证Pytorch是否安装成功 本文在参考另外两篇文章的基础上，汇总讲解了Windows10系统 Python如何从零开始安装可以使用GPU加速的Pytorch版本。 能够使用GPU加速的前提是电脑安装了Nvidia显卡，全部的安装包加起来大概4-5GB。 这篇文章参考了
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2024-02-21 13:42:07
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# 使用JavaCV和CUDA进行GPU加速
在深度学习和计算机视觉的应用中，处理海量数据时通常需要耗费大量的计算资源。为了提高效率，GPU加速成为了解决这一问题的热门选择。JavaCV是一款在Java环境中使用OpenCV和FFmpeg等库的工具，结合CUDA进行GPU加速，可以极大提升图像处理速度。本篇文章将为您介绍如何使用JavaCV和CUDA进行GPU加速，并附上相关代码示例。
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原创
2024-10-28 04:26:15
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# 使用JavaCV实现CUDA加速的Mat操作
在现代计算机视觉处理中，加速计算是至关重要的。JavaCV是一个Java接口，可以与OpenCV一起使用，能够为我们提供CUDA加速的功能。本文将详细讨论如何使用JavaCV实现CUDA Mat GPU加速，适合刚入门的开发者。
## 整体流程
在开始之前，我们首先了解实现过程的整体步骤。以下表格展示了整个流程：
| 步骤 |
原创
2024-10-26 04:07:02
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上次看到lv某人使用yaourt，发现无比强大，我yaourt之后，发现cuda在里面，觉得有搞头，于是在一台xw9000的工作站上安装了cuda。虽然这台机器cpu有点多，内存也稍微有点大，但我们都看不上，而主要是用其中的显卡进行GPU计算。闲言少叙，下面是正式过程。 NVIDIA的显卡上，cuda装好opencl就自然有了，所以装cuda=装opencl，回头AMD的怎么装我会另行发贴。1.
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2024-08-08 17:12:32
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在本教程中，您将学习如何将 OpenCV 的“dnn”模块与 NVIDIA GPU 结合使用，以将对象检测（YOLO 和 SSD）和实例分割（Mask R-CNN）的速度提高 1,549%。 上周，我们发现了如何配置和安装 OpenCV 及其“深度神经网络”（dnn）模块以使用 NVIDIA
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2024-02-03 22:59:36
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首先检查自己的机器是否支持，否则都是白搭（仅仅有NVIDIA的显卡才支持。可在设备管理器中查看）假设不用GPU。能够直接官网下载预编译好的库环境：1 VS20132 Opencv2.4.93 CUDA6.5 （仅仅有6.5版本号以上版本号才增加对VS2013的支持。6.0最高支持到2012）4 TBB--------------下面内容转自网络（增加了自己编译时遇到的问题及解决方式）-------
P31 GPU加速_2想要在GPU上运行，只需要定义几处，跟 第一种方法 需要修改的位置是一样的：不同之处在于：在最前面，需要加第20行：如果使用gpu，就用“cuda”，如果使用cpu，就直接用“cpu”：使用GPU加速的第二种方法： .to(device)：先定义：device = torch.device(“cpu”)在损失函数、网络模型两个位置，可以简略地写：如62和66行，不必再返回给原
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2023-07-23 21:41:19
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0704-使用GPU加速_cuda pytorch完整教程目录：一、CPU 和 GPU 数据相互转换 在 torch 中以下数据结构分为 CPU 和 GPU 两个版本： Tensor Variab
原创
2021-05-20 19:41:45
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前言对，这是一个高大上的技术，终于要做老崔当年做过的事情了，生活很传奇。 一、主流 GPU 编程接口1. CUDA 是英伟达公司推出的，专门针对 N 卡进行 GPU 编程的接口。文档资料很齐全，几乎适用于所有 N 卡。 本专栏讲述的 GPU 编程
一、 使用ffmpeg找出视频插入的关键帧起因：某天晚上看一个科技评测节目，该节目宣称只要能够在视频中找到视频中插入的某一帧无关内容，就可以获得相应的奖品。我想了想应该是可以用代码实现的：拿到该视频的文件使用python3的一个工具you-get就能够做到。不过稍有曲折，我使用you-get去下载B站和优酷的视频都下载失败了，好在在该测评节目微博上找到了另外一个视频资源链接，使用you-get顺利
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2024-10-28 20:29:57
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预览，一个看似简单的功能，很多教程，却未曾仔细提及的小技巧，其实掌握这些技巧，对于提高工作效率是有很大作用的。如何在AE中快速预览？ - Mac下载这里说的是内存预览不要用空格(很多新手常犯的错误)而是点击小键盘的0键对于时间较长的工程如果还是按照默认的内存预览的方式CPU会瞬间跑满(除高端配置外)在这个时候就要选择隔帧的预览方式因为内存有限隔帧预览可以延长预览视频的时间或者更快的预览整段视频有优
CNN在应用中，一般采用GPU加速，请解释为什么GPU可以有加速效果，主要加速算法的哪一个部分？这里默认gpu加速是指NVIDIA的cuda加速。CPU是中央处理单元，gpu是图形处理单元，gpu由上千个流处理器(core)作为运算器。执行采用单指令多线程(SIMT)模式。相比于单核CPU（向量机）流水线式的串行操作，虽然gpu单个core计算能力很弱，但是通过大量线程进行同时计算，在数据量很大是
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2023-07-14 19:05:29
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1. RapidsRapids是英伟达推出的一款GPU加速平台：https://rapids.ai/。RAPIDS开源平台的核心是一套CUDA加速库，用于基于GPU的分析、机器学习和数据可视化。一个最典型的大数据分析流程大致分为数据准备、数据合并和数据降维三个步骤。RAPIDS构建于Apache Arrow、PANDAS和SKLEARN等开源项目上，通过cuDF数据过滤、cuML机器学习以及cuG
