硬件是计算机组成的基础，不同的电脑硬件拥有不同的功能，其性能高低也有所不一。在电脑工作量大的时候我们就会通过硬件加速的方法来调剂。可是开启的硬件加速如何关闭呢？接下来，小编就教大家如何关闭win7硬件加速win7是微软发布的一款操作简单，安全稳定的操作系统，很多朋友都在使用win7系统，有些朋友不知什么开启了硬件加速，就想将其关闭。下面，小编就将win7关闭硬件加速的方法分享给你们近来有很多网友询
转载
2023-07-12 00:16:11
123阅读
一、开发过程中的调优1、避免创建重复使用的RDDRDD 的特性是：分区，不可变，并行操作不可变行可理解为RDD从创建开始就不会被改变，为此同一份数据，有且只创建一个RDD就足够使用，不需要创建多个// 错误的做法：对于同一份数据执行多次算子操作时，创建多个RDD。
// 这里执行了两次textFile方法，针对同一个HDFS文件，创建了两个RDD出来，然后分别对每个RDD都执行了一个算子操作。
/
前言首先看官方给出的性能差距图，从图中可以看出性能确实有质的飞跃 由于没有专业的显卡，我只能拿出家用 RTX 2060进行测试，测试环境如下CentOS 7CPU(i7-10700)GPU(RTX 2060 -> 6G)内存(16G)环境准备Spark3+NVIDIA GPU驱动(linux)cuda 11.8Spark-rapidsTPC-DSMiniconda (Python3.9+)本
转载
2024-01-11 06:30:36
198阅读
一、资源：Spark进行机器学习，支持GPU为了使用Spark进行机器学习，支持GPU是必须的，上层再运行神经网络引擎。目前AWS\GCP和Databricks的云都已经支持GPU的机器学习，AliYun也在实验之中。这包括几个层次：GPU直接支持Spark。因为Spark是多线程的，而GPU往往只能起一个单例，导致线程会竞争GPU资源，需要进行管理、加锁和调度。方法包括：
原生代码内置编译支持。
硬件软件环境Ubuntu 16.10GTX 750ti（需要一张NVIDIA的显卡，越新越好，新卡的Compute Capability版本高）NVIDA CUDA 8.0NVIDIA 驱动 375.26gcc version 4.91. 基础环境配置因为Ubuntu是机子新装的，所以我安装了Linux自己用的一些基本环境和python科学计算的库，请各取所需。基本开发安装vim sudo apt
转载
2024-07-18 06:42:32
76阅读
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
转载
2024-03-15 11:20:17
90阅读
这几年，图形API领域十分热闹。首先是AMD Mantle，虽仅支持自家GCN架构显卡，但开创了访问硬件底层、提高执行效率的先河。微软DirectX 12与其有异曲同工之妙，而且兼容所有厂商硬件，走得也更远。 接下来，苹果提出了Metal，同样的底层图形与计算，但首次走入了移动领域(也即将支持OS X)。 传统的DirectX、OpenGL最大好处是广泛的硬件兼容性，但为此做出的牺牲就是过大的
转载
2024-07-30 16:38:44
128阅读
2月4日，中国数据中心领导厂商浪潮在其“整机柜服务器2015年度产品策略发布会”上，正式发布了基于NVIDIA Tesla GPU 加速器的整机柜服务器——SmartRack 协处理加速整机柜服务器，这是一款密集型高度并行计算服务器，主要面向人工智能、深度学习等应用。通过和全球视觉计算领域的领导者NVIDIA公司紧密合作，浪潮SmartRack 协处理加速整机柜服务器实现了在1U空间里完美部署4个
转载
2024-05-07 14:18:25
118阅读
cuDNN的全称为NVIDIA CUDA® Deep Neural Network library，是NVIDIA专门针对深度神经网络（Deep Neural Networks）中的基础操作而设计基于GPU的加速库。cuDNN为深度神经网络中的标准流程提供了高度优化的实现方式，例如convolution、pooling、normalization以及activation layers的前向以及后向
转载
2024-02-27 14:47:04
73阅读
六、 硬件(GPU)加速对比GPU 加速测试地址：GPU 加速，简单来说就是借助相对闲置的显卡资源，分担一部分网页渲染功能(比如文字渲染、图片合成、图片缩放、WebGL、HTML5 等)，从而降低网页浏览时对 CPU 资源的依赖。为了让结果看上去更加直观，我们选择了微软测试中心(微软 IE9、IE10 前瞻功能的官方评测平台)作为本节评测平台，并从中选取了“FishIETank”作为具体评测页面。
转载
2024-04-23 10:55:52
113阅读
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
转载
2024-03-17 14:24:34
806阅读
CUDA为开发人员提供了多种库，cuFFT库则是CUDA中专门用于进行傅里叶变换的函数库。因为在网上找资料，当时想学习一下多个 1 维信号的 fft，这里我推荐这位博主的文章，但是我没有成功，我后来自己实现了。1. 下载想使用cuFFT库，必须下载，可以从CUDA官网下载软件包，也可以通过我提供的模板下载资料里有。 提取码: dp52 一键安装即可。注意我的是win10系统。 默认安装位置为 C:
转载
2024-02-23 12:40:06
446阅读
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：
转载
2024-08-25 16:58:13
755阅读
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
转载
2024-03-28 10:21:16
82阅读
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
转载
2024-02-28 10:33:29
156阅读
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，
转载
2024-03-27 10:29:58
63阅读
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
转载
2024-04-16 15:32:23
166阅读
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
转载
2024-03-15 14:51:10
122阅读
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
转载
2024-04-23 10:50:09
331阅读
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
转载
2024-05-20 23:16:11
140阅读
