cv::Mat img = cv::imread(input_image_path);
int img_w = img.cols;
int img_h = img.rows;
cv::Mat pr_img = static_resize(img);
std::cout << "blob image" << std::endl;
f
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2024-09-27 23:16:33
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仅作个人记录过程中碰到问题，还是建议查看官方API文档CUDA Runtime API :: CUDA Toolkit Documentation经过并行 + 连续存取的优化后，速度已经很快了，下面还可以进一步加速。CUDA不仅提供Thread，还提供了Grid和Block以及Share Memory这些非常重要的机制，1050ti的Thread最大是1024，但通过block和Grid，线程的数
CUDA中确定你显卡的thread和block数在进行并行计算时, 你的显卡所支持创建的thread数与block数是有限制的, 因此, 需要自己提前确定够用, 再进行计算, 否则, 你需要改进你的算法, 或者, 更新你的硬件了.硬件方面总结首先你需要知道你的显卡的Compute Capability , 在目前市面上绝大多数的都是支持1024 threads , 只有一些非常早期(Compute
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2024-04-24 12:39:17
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CUDA
线程执行模型分析（一）招兵 ------ GPU
的革命
序：或许看到下面的内容的时候，你会觉得和传统的讲解线程，和一些讲解计算机的书的内容不是很相同。我倒觉得有关计算机，编程这些方面的内容，并不都是深奥难懂的，再深奥难懂的事情，其实本质上也是很简单的。一直以为计算机编程就像小时候搭建积木一样，只要知道游戏规则，怎么玩就看你自己了。或许是从小学那会，就喜欢在做数学题的
chapter5里重要的例子是dot，来解释一个block内多个thread的共享内存和同步。__shared__共享内存：“对于在GPU上启动的每个线程块，cuda c编译器都将创建该变量的一个副本。线程块中的每个线程都共享这块内存，并和其他线程块无关，这使一个线程块中多个线程能够在计算上进行通信和协作”__syncthreads()：确保线程块中的每个线程都执行完__syncthreads()
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2024-10-28 19:59:48
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在使用CUDA进行GPGPU计算时，global + shared的黄金组合在速度上远远超过了texture，只有在以下两种情况下使用texture：1.需要图像输出时 2.需要反复随机访问的，但内容不变的大块内容，如索引表，查找表 其他时候尽量使用global + sharedblock、thread划分的简单原则：用不同的block处理完全不相关的数据可以获得最好的性能。此时只需要在blo
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2024-06-09 19:29:05
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从ArcGIS 10开始，ArcGIS开始支持后台地理处理。使用Geoprocessor.ExecuteAsync()方法，可以在ArcGIS应用程序的后台执行工具或模型工具。也就是说当工具在后台进程中执行时，ArcGIS控件(例如，MapControl、PageLayoutControl、GlobeControl或SceneControl)保持对用户交互的响应。换句话说，可以在工具执行时查看和查
CUDA编程中，习惯称CPU为Host，GPU为Device。编程中最开始接触的东西恐怕是并行架构，诸如Grid、Block的区别会让人一头雾水，我所看的书上所讲述的内容比较抽象，对这些概念的内容没有细讲，于是在这里作一个整理。Grid、Block和Thread的关系Thread ：并行运算的基本单位（轻量级的线程）Block ：由相互合作的一组线程组成。一个b
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2024-03-11 15:15:30
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一个MFLOPS（megaFLOPS）等于每秒一百万（=10^6）次的浮点运算，一个GFLOPS（gigaFLOPS）等于每秒十亿（=10^9）次的浮点运算，一个TFLOPS（teraFLOPS）等于每秒一万亿（=10^12）次的浮点运算，一个PFLOPS（petaFLOPS）等于每秒一千万亿（=10^15）次的浮点运算，一个EFLOPS（exaFLOPS）等于每秒一百亿亿（=10^18）次的浮点
# Python GPU个数
在进行深度学习或其他需要大量计算的任务时，使用GPU可以显著提高计算速度。Python是一种流行的编程语言，可以通过一些库来使用GPU进行计算，如TensorFlow、PyTorch等。但在使用GPU之前，我们需要先了解机器上可用的GPU个数。本文将介绍如何使用Python来获取机器上的GPU个数，并提供相应的代码示例。
## GPU个数的获取
在Python中
原创
2024-01-04 09:09:35
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1. BSGP简介BSGP是一种新的GPU编程语言，基于BSP(Bulk synchronous parallel)模型。看起来就像是顺序的C程序，程序员只需敲很少的并行代码，易读、易写、易维护。它的“简洁”并没有牺牲性能，编译器承担了从BSGP到Kernel的转化并提供了优化分配的temp stream。多个用例证明：BSGP VS CUDA,性能持平或更佳，但代码复杂度和编程时间都大为缩减。1
导语2023-4-11对于机器学习er配置环境一直是个头疼的事，尤其是在windows系统中。尤其像博主这样的懒人，又不喜欢创建虚拟环境，过段时间又忘了环境和包的人，经常会让自己电脑里装了各种深度学习环境和python包。长时间会导致自己的项目文件和环境弄的很乱。且各个项目间的兼容性又会出现问题。不仅如此，windows系统独特的“尿性”真的让开发者苦不堪言！好在微软爸爸推出了WSL，WSL可以实
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2024-09-24 14:15:21
69阅读
# Java统计GPU个数
在现代计算机中，GPU（图形处理器）是一种专门用于处理图像和图形计算的硬件设备。它可以并行处理大量数据，运行速度比传统的中央处理器（CPU）更快，因此在许多领域中得到广泛应用，例如游戏开发、机器学习和科学计算等。
在Java中，我们可以使用一些库来统计计算机上的GPU个数。本文将介绍如何使用LWJGL（Lightweight Java Game Library）来实
原创
2023-11-19 12:08:51
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# Python打印GPU个数
## 引言
在深度学习和机器学习中，使用GPU加速计算可以大大提高训练和推理的速度。而在Python中，我们可以使用一些库来获取系统中可用的GPU个数。本文将指导刚入行的小白如何使用Python来打印出GPU的数量。
## 总体流程
下面是实现“Python打印GPU个数”的整体流程：
步骤 | 描述
--- | ---
1 | 导入必要的库
2 | 获取
原创
2024-01-05 10:06:07
157阅读
# 如何在Python中设置GPU的Block和Thread数量
在进行GPU编程时，掌握Block和Thread的设置是非常重要的。这个过程不仅涉及CUDA编程语言的基本概念，还需要利用Python的CUDA接口，比如CuPy或PyCUDA。本文将逐步引导你如何实现这一目标。
## 流程概述
首先，我们来概述一下整个过程，以下是简单的步骤流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-04 05:18:03
263阅读
翻译：Linux中国/Liwen Jiang在 Linux 平台上玩游戏 并不是什么新鲜事，现在甚至有专门的 Linux 游戏发行版，但是这不意味着在 Linux 上打游戏的体验和在 Windows 上一样顺畅。为了确保我们和 Windows 用户同样地享受游戏乐趣，哪些问题是我们应该考虑的呢？Wine、PlayOnLinux 和其它类似软件不总是能够让我们玩所有流行
文章目录是不是只能用官方推荐的高端显卡？如何启用非官方推荐显卡？怎样判断显卡是不是加速计算了？GPU加速只能使用显卡5%，有提高使用率的办法吗？ 折腾了一天GPU加速CST计算，发现网上很多资料不太靠谱，在这里把自己走过的弯路记载一下。是不是只能用官方推荐的高端显卡？答案是可以用一般显卡。英伟达的GeForce系列同样可以用。比如RTX3090,3080,2060等。 看网上很多资料说只能用官方
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2024-08-30 16:57:00
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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。2、OpenCL开源的 GPU 编程接口，使用范围最广，几乎适用于所有的显卡. 但相对 CUDA，其掌握较难一些，建议先学 CUDA，在此基础上进行 Open CL 的学习则会非常简单轻松。3、DirectCompute微软开发出来的 GPU 编程接口。功能
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2024-03-01 19:44:57
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Ubuntu 23.10：内网安装rapidocr_paddle（GPU）及其前置准备 – WhiteNight's Site标签：Linux, ocr, ubuntu, 系统相关安装NVIDIA驱动、安装CUDA&&CUDNN、安装…rapidocr_paddle主要是用于ocr识别的引擎。本文主要针对于“如何在内网环境下安装相关驱动以及软件”。这里先放上要用到的网站：GPU端的
文章目录1. CUDA基础知识1.1 程序基本运行顺序1.2 grid与block1.3 dim类型定义2. CUDA的第一个程序3. CUDA线程的组织结构——grid与block关系 1. CUDA基础知识1.1 程序基本运行顺序一般来说，一个cpu+gpu的程序运行如下所示：1.2 grid与block从GPU至线程的关系依次为：显卡（GPU）->网格（grid）->线程块（b
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2024-04-13 19:43:55
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