作者 | Hardy责编 | 阿秃随着云计算，大数据和人工智能技术发展，边缘计算发挥着越来越重要的作用，补充数据中心算力需求。计算架构要求多样化，需要不同的CPU架构来满足不断增长的算力需求，同时需要GPU，NPU和FPGA等技术加速特定领域的算法和专用计算。以此，不同CPU架构，不同加速技术应用而生。理解 GPU 和 CPU 之间区别的一种简单方式是比较它们如何处理任务。CPU 由专为
对于开发一款游戏，大多数的开发人员仅仅停留在会使用Unity提供的组件来做游戏开发，至于这些组件的底层是什么？渲染队列、深度写入以及Overdraw这些涉及到GPU的名词到底是什么？如何根据GPU性能指标来调优？这些基本上对于大多数开发人员都是陌生的。 对于有机会去手写Shader的开发人员，是否对Shader有足够的了解，在兼顾GPU性能的同时又可以实现完美的效果？ 该课程从
大家好，本文对WebGPU进行性能测试和分析，目的是为了对比WebGL和WebGPU在“渲染”和“计算”两个维度的性能差异，具体表现为CPU性能和FPS性能两个方面的性能数据差异。我们会分别在苹果笔记本和配备RTX显卡的台式机上，对WebGL和WebGPU分别进行性能测试。本文对于WebGPU使用了“reuse render command buffer”和“dynamic uniform bu
1、功能简介它的主要功能就是通过采样的方式，给程序中cpu的使用情况进行“画像”，通过它所输出的结果，我们可以对程序中各个函数（得到函数之间的调用关系）耗时情况一目了然。在对程序做性能优化的时候，这个是很重要的，先把最耗时的若干个操作优化好，程序的整体性能提升应该十分明显，这也是做性能优化的一个最为基本的原则—先优化最耗时的。2、安装1、下载gperftoolsWget https://code
先上主函数代码：# -*- coding: utf-8 -*-
from model import *
from data import *#导入这两个文件中的所有函数
from keras.utils import multi_gpu_model
import tensorflow as tf
#os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
from mode
GeekBench发布了各类PC和手机的性能，但是有其自身的考量，对各类测试加权后给出一个分值，这些权值意义不明，因此性能只能得个大概。具体数据可见如下网站： Home - Geekbench Browserbrowser.geekbench.com
我只对计算性能感兴趣，不在乎游戏性能或其他。所以只能自己测试了！为了测试各型手机的计算性能，在如下网站下载了sgp4轨道预报器。
导读要对客户端应用程序进行性能测试，需要了解用户场景和性能目标，选择合适的工具或方法来衡量和改进性能。其中涉及的性能指标有很多，如cpu使用率、内存、磁盘IO，相对应的性能观察工具也层出不穷，面对这些工具我们该如何选择呢？当客户端系统出现性能问题时，我们一般的做法都是打开任务管理器，然后单击“性能”。可以看到系统的CPU、内存、磁盘和网络等使用情况。然而这种只能宏观看到整体系统的性能使用情况，要想
GeekBench发布了各类PC和手机的性能，但是有其自身的考量，对各类测试加权后给出一个分值，这些权值意义不明，因此性能只能得个大概。具体数据可见如下网站： Home - Geekbench Browserbrowser.geekbench.com
我只对计算性能感兴趣，不在乎游戏性能或其他。所以只能自己测试了！为了测试各型手机的计算性能，在如下网站下载了sgp4轨道预报器。
作者：壮怀、竹刚AIGC 中的 Stable Diffusion 文生图模型是开源流行的跨模态生成模型，用于生成给定文本对应的图像。但由于众所周知的原因，GPU 资源出现了一卡难求的现状，如何通过云计算快速提升业务规模，降低文生图的计算成本，以及更好的保护自定义的扩展模型？针对文生图模型特性和规模化场景，本文提供了一种新的思路，通过云原生部署方式提供推理服务 API，使用 CPU 矩阵计算能力针对
本文记录了电脑环境基于pytorch安装配置GPU的过程。目录：一、查看驱动程序二、安装Pytorch+torchvision+torchaudio三、安装CUDA四、加入CUDNN库文件五、配置环境变量环境：win11+NVIDIA RTX4500+anaconda2.4.0+pycharm2022一、查看驱动程序版本1、nvidia 控制面板 查看【帮助】-》【系统信息】-》组件 CUDA 1
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2023-08-01 18:00:37
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1)Programming Smartphone’s GPU and programming other GPU (NvidiaGeForce 9 for example) are equal?不总是.例如,根据您使用的API和硬件平台,某些移动设备允许您开发与桌面GPU完全相同的程序.例如,如果您在Tegra K1 / X1设备上执行CUDA程序,那将与GeForce 9几乎相同.但是,如果您使
最近被一个android大量数据计算过程的提速问题困扰了一个星期，在尝试了各种办法之后，最终拜倒在了GPU的强大运算力面前。我尝试过的实现一共有三种。1. 平铺直叙的单线程java实现这个主要是为了快速实现逻辑，用来检验代码正确性的，效率不是他需要考虑的问题，所以慢一点我也没什么意见。2. jni调用C++，越过JVM，在native层实现运算逻辑一开始实现完发现比java版快了10倍，顿时对na
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2023-06-09 22:21:39
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一、前言 最近由于业务需要，需要关注移动端的性能指标，但是市面上的工具大多是关注手机整体指标的，很少有可以查看被测app的指标数据的，找来找去，终于找到了一款合适的测试工具——perfdog。（本文以一次测试流程来讲解perfdog的基本使用，更多的细节操作，可去官网社区查看官方文档。或联系作者764527244进行技术讨论） perfdog是腾
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2023-09-13 20:06:51
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在Linux系统操作中，有时需要查看cpu的使用率，这就需要用到Linux命令了，Linux查看cpu使用率的命令主要有4个，即top、vmstat、mpstat和prstat命令，一起来和学习啦小编了解下吧。1.vmstat正如我们之前讨论的任何系统的性能比较都是基于基线的，并且监控CPU的性能就是以上3点，运行队列、CPU使用率和上下文切换。以下是一些对于CPU很普遍的性能要求：1.对于每一个
一、性能测试流程1、性能测试准备（1）需求分析，因为我们的产品出的需求不一定准确（2）需求需要反复讨论，确认需求，明确性能指标（3）自己部署性能测试环境 我们需要什么，系统软件架构 这些软件怎么部署 如果使用Jenkins，构建命令 你得
使用apitrace分析OpenGL程序性能apitrace支持Linux、OS X、Windows系统，可以分析OpenGL、Direct3D API，本文主要在Linux下完成，分析目标是chrome浏览器。官网：http://apitrace.github.io/。在官网最下边列了好多性能分析工具，有兴趣的同学可以把这些都用一下，各有特色。其实最开始做性能分析的时候用的是Intel的Grap
小伙伴们在打游戏的时候会不会遇见画面突然卡顿，或者画面像马赛克一样，这有可能是因为你的显卡已经带不动你的电脑了，怎么如何测试显卡性能呢？下面我们为大家总结了测试显卡性能的方法。显卡测试方法当你遇见电脑卡顿，想要知道是不是显卡的原因造成这种情况，那你的显卡怎么测试性能呢？下面为大家总结了一些可以用来测试显卡性能的工具：1. 3DMark：3DMark 是一款广泛使
麒麟 970 真的是当前最强手机 AI 芯片吗？至少苏黎世联邦理工学院的研究人员是这样认为的，在他们开发的 AI Benchmark 应用中，搭载麒麟芯片的华为 P20 Pro 的神经网络处理性能第一，比第二名一加 6 手机（搭载高通骁龙 845）的 3.4 倍还多。这款 APP 目前已经在 Google Play Store 上线，任何人都可以用来测试自己的手机「是否准备好进入 AI 时代了」。
# 测试GPU性能的Python代码
在进行机器学习、深度学习等计算密集型任务时，GPU的性能往往比CPU更为优越。因此，了解GPU的性能情况对于优化计算任务是非常重要的。本文将介绍如何使用Python代码测试GPU性能，并展示代码示例。
## GPU性能测试原理
GPU性能测试的原理是通过运行一系列计算密集型的任务来评估GPU的性能。通常使用的测试方法包括浮点运算性能测试、图形处理性能测试
NVIDIA nvprof / nvvpNSight系列Nsight Systems本地使用远程使用结果分析Nsight Compute本地使用远程使用结果分析 NVIDIA nvprof / nvvp由2008年起开始支持的性能分析器，交互性好，利于使用记录运行日志时使用命令nvprof可视化显示日志时使用命令nvvp，全称是NVIDIA Visual Profilernvprof/nvvp方
