近日，百度云与联捷计算科技（CTAccel）共同推出基于FPGA的图像加速解决方案（CIP，CTAccel Image Processor），实现对JPEG转码JPEG、JPEG转码WebP(M6)等进行FPGA加速的功能，聚焦社交平台、新闻网站、电商、云相册等场景，解决了CPU做图片处理时吞吐速率低、图片处理耗时长、服务器计算资源消耗大等问题，成功地将吞吐速率提升10倍、时延降低3倍，TCO支出
计算能力一般通过两个参数表征：Peak GOPs峰值性能Real GOPs实测性能（针对特定网络）FPGA在推理过程，可以做到高的Real GOPs/Peak GOPs，而训练过程，他的结构与算法并不完全匹配。希望后面出的器件可以克服。 FPGA的算力优势推理时的低延迟，特别时batch size为1时，这个在微软Brainwave Project项目中中反复提到。GPU的优势是块处理，
当设计者试图从算法中获得最佳性能但软件方法已无计可施时，可以尝试通过硬件/软件重新划分来进行加速。FPGA易于实现软件模块和硬件模块的相互交换，且不必改变处理器或进行板级变动。本文阐述如何用FPGA来实现算法的硬件加速。 如果想从代码中获得最佳性能，方法包括优化算法、使用查找表而不是算法、将一切都转换为本地字长尺寸、使用注册变量、解开循环甚至可能采用汇编代码。如果所有这些都不奏效，可以
CNN神经网络算法刚出来的时候，就采用了FPGA作为物理机来实现，为何会率先采用FPGA作为算法加速器而非通用CPU，本文谈谈个人的理解。 首先明确FPGA与通用CPU的区别，CPU里设置流水线结构，而FPGA则是采用自定制的并行结构。就比如CPU最经典的5级流水线结构，一条指令的操作过程可以拆分为取指、译码、执行、访存、写回五个独立的子指令，通过流水线架构，使5条流水线分别执行上述5个独立指令，
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2023-07-26 20:52:32
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1.名词：加速比（Obscrved Speedup)：并行开销（Parallel overhead）：可拓展性（Scalability ）2.并行编程模型：共享存储模型线程模型消息传递模型数据并行模型3.OpenCL：OpenCL(Open Computing Langugae）是一种开放运算语言，是第一个面向异构系统(系统由CPU，GPU或其它类型的处理器架构组成)的并行编程的开放式标准，可跨平
简介之前实现了基于FPGA的Winograd CNN加速器(VGG16)和基于FPGA的MobileNet v2加速器，但这两个算法在本质上区别不大:一个是VGG16，另一个是轻量级的MobileNet v2，所实现的功能都是图像分类。因此，为了尝试更多的应用，本文在FPGA上实现了一个目标检测网络----Yolov4 tiny。yolo4 tiny的结构是YOLOv4的精简版，属于轻量化模型，参
目录一、简介1.题目：2.时间：3.来源：4.简介：5.论文主要贡献：二、相关名词三、 相关背景知识1.YOLO网络2.Winograd快速卷积计算（针对3x3卷积层）3.GEMM快速卷积计算（针对1x1卷积层）4.卷积层、归一化层的合并计算四、处理流程概述1.动态量化2.针对3x3卷积层的加速计算引擎PE13.针对1x1卷积层的加速计算引擎PE2（融合了重排序计算模块）4.双缓存系统和多DMA通
文章目录一、GPU 与 CPU 简介1、GPU 与 CPU 的区别2、GPU 分类3、GPU（NVIDIA A100 ） 介绍二、CUDA 简介1、多版本 CUDA 切换2、为各种 NVIDIA 架构匹配 CUDA arch 和 gencode三、OpenCL 简介1、OpenCL 平台模型2、OpenCL 执行模型四、参考资料 一、GPU 与 CPU 简介1、GPU 与 CPU 的区别GPU
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
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
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
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
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
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、nvidia-docker2的安装1. 安装docker2. 安装nvidia-docker2(1) 添加密钥(2) 更新软件列表(3) 安装nvidia-docker2(4) 测试nvidia-docker2二、可能的报错及解决1 . 报错一(1) 原因分析(2) 解决方法总结 前言nvidia-docker2与普
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
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
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，
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
兼容的图形处理器(也称为图形卡、显卡或 GPU)可让您获得更好的 Photoshop 性能体验并利用其更多功能。此外，如果计算机的图形处理器或其驱动程序与 Photoshop 不兼容，会发生许多显示问题、性能问题、错误或崩溃。Photoshop 图形处理器 (GPU) 和图形驱动程序问题故障诊断由于图形驱动程序存在缺陷、不受支持，或者图形处理器(也称为图形卡、视频卡或 GPU)不兼容所引发的常见问
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：
