上图有误，wayland-compositor下面是通过libdrm调用的kms接口，未给出。总览该框架以基于Wayland的Windowing system为例，描述了linux graphic系统在DRI框架下，通过两条路径（DRM和KMS），分别实现Rendering和送显两个显示步骤。1）Application（如3D game）根据用户动作，需要重绘界面，此时它会通过OpenGL|ES、
Pytorch是目前最火的深度学习框架之一，另一个是TensorFlow。不过我之前一直用到是CPU版本，几个月前买了一台3070Ti的笔记本（是的，我在40系显卡出来的时候，买了30系，这确实一言难尽），同时我也有一台M1芯片Macbook Pro，目前也支持了pytorch的GPU加速，所以我就想着，在这两个电脑上装个Pytorch，浅度学习深度学习。Apple silicon首先是M1芯片，
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2023-11-01 18:40:08
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我们在各类优化建议中都会看到各类专家建议我们按照深度进行排序，由近到远绘制减少overdraw，那么深度排序到底有没有收益呢，针对这个疑问我们特进行以下测试。时间紧张可以直接看结论。 结论：1. 针对不透明物件的渲染，在adreno 5xx之前的GPU上，根据深度排序是有意义的。确实可以减少overdraw；在adreno 5xx之后的GPU包括现有市面上绝大多数mali GPU和pow
帧渲染管线主要3部分 1. cpu-gpu渲染管线 2. 基于tile的渲染 3. 着色器核心架构渲染管线同步API，异步执行如果强制渲染操作同步执行，那么当cpu忙于准备下一个渲染操作的状态时，gpu就会空闲。当gpu渲染时，cpu空闲。 为了减少空闲时间，我们用OpenGL ES驱动使表面上看是同步渲染的，实际上异步处理渲染和帧交换。通过异步执行，我们可以挤压一些工作，允许gpu处理渲
1. 使用DS-5 Streamline定位瓶颈 DS-5 Streamline要求GPU驱动启用性能測试，在Mali GPU驱动中激活性能測试对性能影响微不足道。1.1 DS-5 Streamline简单介绍 可使用DS-5 Streamline从CPU和Mali GPU中实时收集性能计数器。然后以图形方式显示这些计数器。其主要功能例
澎湃S1采用Mali-T860的4核图形处理器，对比上一代Mali-T760同等性能下功耗降低了40%。支持“AFBC + ASTC”图像压缩技术，处理动态图象时功耗减少15%。图像实时无损压缩与解压缩时，内存带宽占用减少50%。—雷军那么ARM的Mali系列GPU中的AFBC和ASTC到底是什么，如何实现功耗下降和节省内存带宽呢？接下来给大家简单科普一下：打造高效和高性能的系统级芯片 (SoC)
mali 的framebuffer 会被自动压缩 不需要设置
read的时候直接读压缩的 不需要解压
但使用方式要用texture.sample
不能用imageload store 这会导致解压操作
Arm FrameBuffer Compression
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2020-02-10 17:54:00
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1. 使用DS-5 Streamline定位瓶颈 DS-5 Streamline要求GPU驱动启用性能测试，在Mali GPU驱动中激活性能测试对性能影响微不足道。1.1 DS-5 Streamline简介 可使用DS-5 Streamline从CPU和Mali GPU中实时收集性能计数器，然后以图形方式显示这些计数器，其主要功能如下：
输入下条命令，查看你的显卡驱动所使用的内核版本cat /proc/driver/nvidia/version输入下条命令，查看电脑驱动cat /var/log/dpkg.log | grep nvidia输入下条命令，查看电脑所有驱动sudo dpkg --list | grep nvidia-* 问题１：root@4f80b64fe9f6:/# nvidia-smiFail
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2023-07-06 11:15:11
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背景在文章编译安装LitmusRT遇到的问题中，我们已经编译安装了实时操作系统LitmusRT，并且能够正常启动它。现在，我们得编译安装一下GPU加速的第三方库OpenCL或OpenACC。这里再次注意不要用虚拟机安装英伟达驱动，因为虚拟机的显卡是虚拟出来的，加载不了英伟达的ko文件。所以我使用的是实验室的ubuntu16.04 64位台式机，此台式机已经装好了英伟达驱动、cuda10.2和10.
本章介绍如何为 Mali GPU 优化现有的 OpenCL 代码。它包含以下小节： > 关于为优化现有代码 > 为优化现有代码的步骤 6.1 关于为 Mali GPU 优化现有 OpenCL 代码 OpenCL 是一种可移植语言，但并不总是在性能上可移植。这意味着 OpenCL 可以在不同类型的计算设备上工作，但性能无法维持。现有的 OpenCL 通
# Docker中使用GPU的方法及示例
在机器学习和深度学习领域，使用GPU来加速计算已经成为一种常见的做法。而使用Docker来管理和部署机器学习工作环境也变得愈发流行。然而，对于初学者来说，如何在Docker容器中使用GPU可能会有些困惑。本文将为您介绍在Docker中使用GPU的方法，并提供一个示例来帮助您更好地理解。
## Docker中的GPU支持
在Docker中使用GPU需要
原创
2023-07-18 03:14:21
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# 如何在Docker容器中使用GPU
使用GPU可以显著提升深度学习和其他计算密集型任务的性能。在Docker中执行具有GPU支持的操作可能对初学者有些复杂。本文将详细介绍如何在Docker中执行带有GPU的容器（使用`docker exec`），并提供一个步骤流程。
## 流程概述
以下是实现“docker exec gpus”的基本步骤：
| 步骤 | 描述
# 使用Docker Compose管理GPU应用程序
在进行机器学习、深度学习等需要GPU加速的应用程序开发过程中，通常会使用Docker容器来管理环境和依赖。而对于需要GPU加速的应用程序，我们可以通过Docker Compose来简化管理多个容器之间的通信和配置。本文将介绍如何在Docker Compose中配置GPU加速，并给出代码示例。
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GPU加速能够显著提
本篇介绍 shader language 的基本原理和运行流程 shader lab 初步了解
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shader language 被定位为高级语言,如,GLSL 的全称是“High Level Shading Language”,Cg 语言的全称为“C for Graphic”,并且这两种 shader language 的语 法设计非
Mali GPU的独有特性众所周知，Tile Based Rendering已经成为了事实上的移动平台GPU标配，不仅如此，intel的新一代集成显卡也悄悄地加上这一特性的支持。移动平台GPU御三家（Adreno，Mali，PowerVR）也在自己的解决方案里，纷纷加上了自己的私货，不仅能够优化性能，如果被标准化组织（Khronos）看上了列为下一代API的标配，又可以在市场竞争中多一份筹码。下面
目前网上关于Mali Graphics Debugger的使用，都是基于Android的，关于linux的没有，写下使用方式，供大家参考，以便后期查询。阅读《ARM® Mali™ Graphics Debugger User Guide》是了解MGD最全面的途径，里面包括了如何设置MGD和使用MGD。由于MGD里会直接出现大量OpenGL ES的API，所以也可按需查阅《 OpenGL ES 3.
基本原理 在上面的sync_packages代码中，已经拿到了符合要求的imu数据和lidar数据，现在，就基于这些数据对lidar点进行补偿，目的是补偿到结束时刻的lidar坐标系下。坐标系介绍总共有3个坐标系： 全局坐标系（world）、imu坐标系（body）、lidar坐标系全局坐标系一般以开机点为原点； imu坐标系时刻在变化，是一个纯粹以imu来推理的坐标系； lidar坐标系：如果l
文章目录Docker及Nvidia-docker的安装：Docker的镜像打包与加载Docker的附加操作添加用户组、存储位置更改拷贝容器文件到宿主机 理解：已生成的镜像不可变，一个镜像可以生产多个原始容器，容器停止后可以重新启动。 Docker及Nvidia-docker的安装：https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container
主要参考官方文档系统Ubuntu 14.04显卡为1080ti步骤：1.首先安装CUDA8.0首先准备安装包，由于deb会存在各种问题，建议采用run模式安装这里需要两个文件CUDA8.0： cuda_8.0.61_375.26_linux.run(1.5G，chrome下载可能会出现没下完就中断的情况= =)下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downl
