引言经过三个月的开发，项目通过了所有测试并上线，然而，我们发现项目的首页几乎无法打开，后台一直发生超时错误，导致CPU过度负荷。在这次项目开发过程中，我制定了一份详细的技术优化方案。考虑到客户无法提供机器硬件配置，我们只能从软件方面寻找解决方案，以满足客户的预期。同时，我还准备了一个简单的项目复盘，如果你对此感兴趣，也可以一起查看。初期优化在进行第一次优化时，我们发现SQL的基本书写存在问题。通过
Core Animation 在Instrument中，Command+L打开Library，然后添加Core Animation。我们来看看GPU的相关的问题 最直观的就是滚动视图，查看FPS（Frame per second）,一般小于50帧就会看到明显的掉帧。 备注：这里的很多参考自这本书 1.看看图层混合情况只开启Color Blended Layers,然后没有混合的部分会是绿色，混合
AI前线导读： 计算效率是人工智能的代表。在训练速度、准确性和能耗之间保持平衡并非易事，但最近硬件的进步让这个目标比以前更容易实现。举个例子：IBM本周将在NeurIPS上展示一些新的人工智能训练方法，性能超过此前的最优表现。这家位于纽约州阿蒙克的公司取得的第一个突破是加速数字技术，能够以8位实现全精度。第二个突破是用于模拟芯片的8位精密技术——这是IBM公司同类产品中实现的精度最高的技术，精确度
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2024-10-27 11:20:09
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TensorFlow用于移动设备的框架TensorFlow Lite发布重大更新，支持开发者使用手机等移动设备的GPU来提高模型推断速度。在进行人脸轮廓检测的推断速度上，与之前使用CPU相比，使用新的GPU后端有不小的提升。在Pixel 3和三星S9上，提升程度大概为4倍，在iPhone 7上有大约有6倍。 为什么要支持GPU？众所周知，使用计算密集的机器学习模型进行推断需要大量的资源。但
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2024-06-18 12:44:27
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# 如何在HiveOS中实现“掉卡”操作的完整指南
在区块链和加密货币挖矿的世界中，HiveOS 是一个流行的操作系统，用于管理多个矿工和挖矿设备。很多新手矿工可能会遇到“掉卡”这一问题，理解如何在HiveOS中处理这一问题至关重要。本文将帮助你了解整个流程，并逐步指导你实现“掉卡”。
## 整体流程
以下是完成“掉卡”的整体流程：
| 步骤 | 内容
原创
2024-08-11 06:38:07
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环境CentOS release 6.3Tesla P4anaconda2gcc4.8glibc-2.14tensorflow1.9pytorch1.0 第一步：安装NVIDIA驱动，使lspci | grep -i nvidia能够显示出来，nvidia-smi查看GPU使用情况参考第二步：配置gcc4.8,第三步：安装anaconda，https://www.anaconda.com
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2024-08-20 18:07:34
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DeepMind 提出的 Rainbow 算法，可以让 AI 玩 Atari 游戏的水平提升一大截，但该算法计算成本非常高，一个主要原因是学术研究发布的标准通常是需要在大型基准测试上评估新算法。来自谷歌的研究者通过添加和移除不同组件，在有限的计算预算、中小型环境下，以小规模实验得到与 Rainbow 算法一致的结果。人们普遍认为，将传统强化学习与深度神经网络结合的深度强化学习，始于 DQN 算法的
ios性能优化-卡顿优化和耗电优化1 卡顿产生的原因及优化产生卡顿是由于屏幕的成像显示导致，而屏幕画面的显示离不开手机的CPU和GPU；CPU：（Central Processing Unit 中央处理器） 对象的创建和销毁，对象属性的调整，布局的计算，文本的布局计算和排版，图片格式的转换和解码，图像的绘制（Core Graphics）GPU： （Graphics Processing Unit
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2024-06-29 07:47:42
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sd 卡拷贝大文件掉卡Android手机连接pc后，向sd卡中拷贝大文件的时候，容易出现掉卡的现象。这是Android本身的一个问题。可以尝试如下的改动：[/proc/sys/vm/dirty_ratio]这个值调小一点[Kernel/driver/mmc/host/msm_sdcc.c]msmsdcc_probe(struc
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2023-05-22 11:35:49
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MNN(Mobile Neural Network)是一个高性能、通用的深度学习框架，支持在移动端、PC端、服务端、嵌入式等各种设备上高效运行。MNN利用设备的GPU能力，全面充分“榨干”设备的GPU资源，来进行深度学习的高性能部署与训练。概述MNN自开源以来，一直以高性能、通用性、易用性等特性闻名于业界。近一年来，MNN GPU再发力，OpenCL后端针对移动端(Adreno/Mali GPU)
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2024-07-25 15:21:14
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服务器掉包是指客户端向服务端发送数据信息失败的情况，是一种正常的网络现象，只要不是频繁和持续的发生，一般不会影响服务器的正常访问。总的来说调包越少，服务器带宽和线路越稳定。服务器掉包可以通过ping命令或MTR测试显示出来。造成香港服务器掉包的原因主要有以下几点：1、线路或机房故障线路故障有两种情况，一种是硬件故障，光纤出现问题，香港服务器连接大陆时走“弯路”，线路走向没有经过优化，
GPU加速的功能暂时只支持Standard的计算，Explicit不支持驱动都设置完成可直接查看查看 环境变量设置安装显卡提前查询好主板是否与显卡兼容，在购买显卡。 本次使用的是Nvidia 2021 新推出的 RTX A4000显卡2。GPU特性RTX A000GPU显存带纠错码ECC DDR6 16GB显存带宽448GB/s图形总线PCI-E X16CUDA核心数6144单精度浮点计算19.2
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2024-04-22 12:52:47
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# CPU# 显卡 NVIDIA Tesla GPU系列P4、T4、P40以及V100参数性能对比2021-12-25 41简介： NVIDIA Tesla系列GPU适用于高性能计算（HPC）、深度学习等超大规模数据计算，Tesla系列GPU能够处理解析PB级的数据，速度比使用传统CPU快几个数量级，NVIDIA Tesla GPU系列P4、T4、P40以及V100是
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2023-10-17 22:04:29
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需要GPU服务器的来看看之DGX-A100链接：http://www.aiserver.cn/DGX-A100 全球首个基于NVIDIA A100构建的AI系统 NVIDIA DGX ™ A100是适用于所有AI工作负载的通用系统，在全球首个5 petaFLOPS AI系统中提供了前所未有的计算密度，性能和灵活性。NVIDIA DGX A100配备了加速器NVIDIA A100 Tensor Co
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2024-03-15 12:38:33
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近期外媒传出消息指GPU芯片厂商NVIDIA和AMD可能被迫采取措施，对于给中国供应GPU芯片可能出现变化，恰在此时中国有芯片厂商表示已研发出7nm制程的GPU芯片，此举代表着国产GPU芯片的重大突破，NVIDIA和AMD采取措施反而是国产GPU芯片的机会。NVIDIA和AMD是全球独立显卡市场的巨头，在家庭电脑中，普遍都是采用Intel的集成显卡，毕竟家庭电脑使用高性能GPU的需求不强，需要AM
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2024-03-22 12:25:48
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# Android卡顿掉帧问题：分析与解决
在移动应用的开发中，用户体验至关重要。而卡顿和掉帧现象是影响用户体验的两个主要问题。本文将深入分析Android应用中的卡顿与掉帧问题，并提供一些实践中的解决方案。我们将通过代码示例、关系图与状态图来帮助您理解这些概念。
## 什么是卡顿和掉帧？
卡顿是指应用在运行过程中出现的无响应状态，用户的操作没有得到及时反馈。掉帧（Frame Drop）则是
原创
2024-09-20 04:03:14
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除了Bug，最让你头疼的问题是什么？单身？秃头？996?面试造火箭，工作拧螺丝？作为安卓开发者，除了Bug，经常会碰到下面这些问题：应用卡顿，丢帧，屏幕画面撕裂，操作界面刷新缓慢，UI不美观，布局混乱…这些问题频发的话，年后可能就不用来了。开发App的时候，你是否会觉得界面卡顿？尤其是自定义View的时候。Android 应用的卡顿、丢帧等，这些影响用户体验的因素绝大部分都与 16ms 这个值有关
1、延迟问题： 从上表可以看出，在同等核心频率下，DDR2的实际工作频率是DDR的两倍。这得益于DDR2内存拥有两倍于标准DDR内存的4BIT预读取能力。换句话说，虽然DDR2和DDR一样，都采用了在时钟的上升延和下降延同时进行数据传输的基本方式，但DDR2拥有两倍于DDR的预读取系统命令数据的能力。也就是说，在同样100MHz的工作频率下，DDR的实际频率为200M
你好！在这篇文章中，我想向Flash Stage3D的开发者展示如何利用一个有用的工具：Intel GPA。 通俗的说Intel GPA是一个用于测试产品性能和质量的工具。例如，这个工具可以运行在游戏或3D应用程序中用来看看它们是如何工作的。利用这新的技术和构建巧妙的解决方案，我可以随心所欲的做一些测试。关于这一点，我很高兴介绍与Intel GPA相关的几篇文章：“LA Noire”，“Unre
摘要：从显存优化，计算优化两个方面来分析一下如何进行深度学习模型推理优化。作者： ross.xw。前言深度学习模型的开发周期，包括训练阶段和部署阶段。训练阶段，用户需要收集训练数据，定义自己的模型结构，在CPU或者GPU硬件上进行训练，这个过程反复优化，直到训练出满意精度的模型。有了模型之后，我们需要将模型服务部署运行，我们期望服务延迟越低越好，吞吐越高越好。这里会从显存优化，计算优化两个方面来分
