探讨了关于AMD GPU体系结构中关于Early-Z可见性测试被限制的原因！通过分析，我们不但可以在编写程序的时候更深入地理解GPU运作的原理以及和D3D Graphics Pipline的联系，而且也可以在日后设计自己的GPU Implement中更全面的去权衡GPU Arch。
深度解析AMD GPU Hierarchical Z &
Introduction使用GPU Instancing可以一次渲染(render)相同网格的多个副本，仅使用少量DrawCalls。在渲染诸如建筑、树木、草等在场景中重复出现的事物时，GPU Instancing很有用。每次draw call，GPU Instancing只渲染相同(identical )的网格，但是每个实例(instance)可以有不同的参数(例如，color或scale)，以
在Kubernetes（K8S）中，如何实现GPU核心负载均衡（gpu core load）是一个比较热门的话题。GPU核心负载均衡指的是将计算任务在多个GPU核心之间进行均衡分配，以提高计算效率和资源利用率。在本文中，我将向你介绍如何在K8S中实现GPU核心负载均衡的方法。
步骤如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 在K8S集群中启用GPU支持
原创
2024-05-17 09:36:02
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在学习和使用Kubernetes（K8S）时，经常会涉及到利用GPU来加速深度学习任务。在现代深度学习框架中，如TensorFlow等，使用Tensor Core GPU可以显著提高模型训练和推理的速度。本文将教你如何在Kubernetes环境中配置和使用Tensor Core GPU。
### 步骤概览
下面是配置和使用Tensor Core GPU的整体流程概览：
| 步骤 |
原创
2024-05-17 09:40:28
146阅读
Core Animation provides a way for developers to produce animated user interfaces via an implicit animation model as well as an "explicit" model. The developer specifies the original and final sta
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2017-04-17 15:07:00
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Procedural content generation (PCG)程序化生成在许多游戏中已经有广泛应用，从简单的随机物体摆放，到全自动生成武器，建筑或者AI等等。PCG在计算机图形学中最基本的应用之一就是基于高度图的地形生成。现如今已经有许多不同的实时地形生成技术，大多数是利用过程化生成噪音去创建高度图。目前最新引人的技术是模拟1/f 噪音（called “
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2024-08-15 17:16:28
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问题来源在安装百度apollo教育版edu_sim_contest时，编译通过，DreamView启动也很顺利。但是prediction模块起不来，表现为一打开prediction开关，prediction模块就自动退出，导致静态障碍物绕行仿真case本地复现不了。问题排查分析contest_debug.pb.txt，点击prediction切换开关时，相关文件为：/apollo/modules/
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2024-05-09 14:38:09
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学习深度学习，显卡(GPU)可以说是比不可少的投资。本文试图探究哪个GPU才是学习入门性价比最高的？为什么深度学习需要GPU？我们先来比较一下CPU和GPU的不同，下图是一个简化的处理器内部结构图[1]，其中：DRAM即动态随机存取存储器，是常见的系统内存。Cache存储器：电脑中作高速缓冲存储器，是位于CPU和主存储器DRAM之间，规模较小，但速度很高的存储器。ALU算术逻辑单元是
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2024-05-05 19:31:55
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1.串行（serial）与并行（parallel）相对应，是指我们从事某项工作时一个步骤接着一个步骤的去实施。2.GPU主要负责高度线程化的并行任务，CPU负责逻辑性强的事物处理和串行运算。3.内核函数kernel是一系列的，理想情况下CPU串行代码是负责清理上一个内核函数并启动下一个内核函数。4.CUDA（compute unified device architecture，统一计算设备架构）
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2024-04-18 06:02:51
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TOPSTOPS是Tera Operations Per Second的缩写，1TOPS代表处理器每秒钟可进行一万亿次（10^12）操作。与此对应的还有GOPS（Giga Operations Per Second），MOPS（Million Operation Per Second）算力单位。1GOPS代表处理器每秒钟可进行十亿次（109）操作，1MOPS代表处理器每秒钟可进行一百万次（106）
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2024-05-23 14:16:25
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以下内容为参会感想：2017 AWS技术峰会GPU（图形处理器）①显卡又称为“显示核心”、“视觉处理器”、“显示芯片”，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（平板、智能手机等）图像运算工作的微处理器。②其所有的运算采用并行的浮点运算。③GPU的主要供应商：Intel、NVIDIA（英伟达，AI基础计算架构提供商）、matrox等⑤GPU能够为深度学习模型的建立（训练过程）提供强大的计
本节主要讲述GPU的memory架构。优化基于GPU device的kernel程序时，我们需要了解很多GPU的memory知识，比如内存合并，bank conflit（冲突）等等，这样才能针对具体算法做一些优化工作。
1、GPU总线寻址介绍
假定X是一个指向整数（32位整数）数组的指针，数组的首地址为0x00001232。一个线程要访问元素X[0],
int
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精选
2012-09-08 13:12:28
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# 前言 CoreXY运动机构（传动原理示意图如图1所示）广泛应用于3D打印机、激光雕刻机等设备中，为了充分理解coreXY运动机构的原理，现做详细的分析，主要分析内容是基于coreXY结构建立两个电机旋转位移与移动平台位移的关系，为后续控制算法等程序设计奠定基础。 图1 coreXY结构示意图
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2023-07-19 14:13:37
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最近在看视频拼接的代码，师兄说要用CUDA加速，于是开始学习CUDA编程，课程链接：UdacityCS344CUDA线程架构CUDA架构由Grid、Block、Thread组成。threadIdx代表一个block内线程索引值，在不同线程内该索引值都不同，最多存在三维，用.x、.y、.z表示blockDim代表一个block内的线程总数，最多存在三维blockIdx代表一个grid内块的索引值gr
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2024-08-05 10:24:05
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计算机视觉研究院专栏作者：Edison_GNVIDIA®GPU是推动人工智能革命的主要计算引擎，为人工智能训练和推理工作负载提供了巨大的加速。此外，NVIDIA GPU加速了许多类型的HPC和数据分析应用程序和系统，使客户能够有效地分析、可视化和将数据转化为洞察力。NVIDIA的加速计算平台是世界上许多最重要和增长最快的行业的核心。计算机视觉研究院长按扫描维码关注我们EDC.CV1. Unprec
原创
2022-10-07 14:56:58
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一、新建一个Web 的 应用程序 二、选择项目的基本信息（.net coer 2.2 和带有试图控制器的程序） 在这里创建的是MVC模式，也可以用其他的，比如空的、web应用程序。跟平常开的的那种表面上差别不大 ，总之需要什么选什么 三、 然后既可以看到这样一个列表 启动一下，就可以看到Demo了，
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2023-07-03 13:17:10
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CUDA参考学习资料：CUDA编程-基础与实践 樊哲勇https://github.com/brucefan1983/CUDA-ProgrammingCUDA Best Practice Guide , NVIDIA Corp.CUDA C Programming Guide, NVIDIA Corp.1.CPU内核组成Fetch/Decode：取指令、译码单元ALU： 逻辑运算器(Arithme
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2024-03-19 10:47:27
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目录文章目录目录NVIDIA GPU 架构发展史N
原创
2022-04-07 11:32:34
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X-bot 文章目录X-bot前言展示环节！关于机械臂关于控制方式不同之处硬件方面软件上位机总结 前言这个项目是我在稚辉君的视频里面看见的，是一个完全开源的项目，而且对他来说是一个比较简单的项目，但对于我这种没有什么DIY经验的同学来说，还是有点难的，不过可能我运气比较好吧，在他的视频评论区下面找到了一个大佬，他帮助了我很多,最后好像玩着玩着断断续续一直弄了1个多月才做好。展示环节！
关于机
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2024-03-13 21:35:56
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在PC个人电脑时代，英特尔（Inter）是无可争议的芯片巨头，凭借着X86架构在数据中心CPU中的压倒性地位，一度垄断全球90%的市场份额。然而在人工智能时代，以英伟达（NVIDIA）为首的GPU、AI芯片企业疯狂涌入，改变了行业格局。NVIDIA简直是草根逆袭的典范，怎么说？英伟达成立于1993年，晚于超威半导体（AMD）24年、英特尔（INTC）25年。但截至2021年6月29日，英伟达市值已
