英国伦敦和中国上海 ─ 2021年2月22日 ─ Imagination Technologies宣布：业界领先的RISC-V 处理器、平台及解决方案提供商赛昉科技有限公司（StarFive，以下简称“赛昉科技”）授权采用了Imagination的B系列图形处理器（GPU）知识产权（IP），以支持其最新RISC-V单板计算机（SBC）的开发。Imagination的GPU在设
# 如何使用javacv中的gpumat
## 引言
在使用javacv进行图像处理时，有时候需要使用到gpumat来进行高性能的计算。本篇文章将向你介绍如何使用javacv中的gpumat。
## 步骤概述
下面是实现“javacv使用gpumat”的步骤概述，我们将在后续的内容中逐步详细说明每个步骤。
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 步骤1 | 导入相关的库和
原创
2023-12-22 04:39:51
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上一篇博客介绍了如何使用Theano+logistic regression来实现kaggle上的数字手写识别，文末提到了CPU计算实在太慢，因此在做完这个实验之后，博主查阅了Theano的文档，了解到Theano官方仅支持CUDA进行GPU运算，不支持OpenCL，也就是说Theano官方仅支持N卡。原因是，CUDA和OpenCL是两个GPU计算平台，CUDA仅支持N卡，OpenCL支持所有的显
一：GPU 编程技术的发展历程及现状1.冯诺依曼计算机架构的瓶颈 曾经，几乎所有的处理器都是以冯诺依曼计算机架构为基础的。该系统架构简单来说就是处理器从存储器中不断取指，解码，执行。 但如今这种系统架构遇到了瓶颈：内存的读写速度跟不上 CPU 时钟频率。具有此特征的系统被称为内存受限型系统，目
2020年10月，半导体知识产权（IP）供应商Imagination Technologies在京举办了IMG B系列图形处理器（GPU）新技术暨IP新产品发布会。B系列革命性地采用了多核技术，它们支持更高性能，同时芯片面积比前代产品更小。借助其原生的可扩展性，B系列是诸多应用市场的终极解决方案，包括Imagination传统的市场——移动设备、汽车、数字电视等，以及新的桌面PC、数据中心等。多核
下面的例子用4个节点虚拟机和1个主虚拟机（也就是说集群中使用了5个虚拟机）创建了一个Kubernetes集群。您可以在您的工作站（或是任何您觉得合适的地方）安装和控制这个集群。开始之前如果您想要一个简化的入门体验和图形用户界面来管理集群，请考虑尝试使用谷歌容器引擎（GKE）安装和管理托管集群。 如果您想使用自定义的二进制文件或者原生的开源Kubernetes，请看下面的说明。前提条件1.您需要一个
一、卸载旧NVIDIA驱动sudo apt-get remove --purge nvidia*二、拉黑Ubuntu内核里面自带的nouveau驱动具体方法有很多种，可以参考此帖：https://www.zhihu.com/question/68565667本人亲测使用的是：1、在/etc/modprobe.d/路径添加并修改配置文件sinc-lab@sinclab-desktop:~$ sudo
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2024-05-08 05:49:40
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引言由于chatGPT的风靡，最近越来越多人开始讨论，为什么LLM通常使用decoder-only结构，并将GPT推向了一个前所未有的高度，因为GPT结构在zero-shot和few-shot任务上的极好效果，训练一个GPT是很多人都想尝试的事情，而训练一个大的GPT模型又需要耗费很多资源，因此训练一个GPT-small是比较适合大众的，只需1天就可以训练一个small版本的GPT2框架最近清华大
目录一、简介二、构造函数二、GpuMat::upload、GpuMat::download三、GpuMat与PtrStepSz、PtrStep四、深复制与浅复制五、其他成员函数一、简介GpuMat可以从其命名看出，它是“GPU”版本的Mat，绝大部分接口和Mat相同，功能也类似。和Mat相比，GpuMat多了两个成员函数upload和download，分别用于把数据从内存上传(通过总线传输)到显存
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2023-12-18 10:00:11
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[PConline 应用]我们知道NV是显卡界的大拿，GPU为世瞩目，而GPU在人工智能这样的密集计算场景下，有着得天独厚的优势。而NV在AI领域耕耘已久，无论是硬件还是配套的软件，都达到了很高的水平。NV自身也做了一些关于AI的开源项目和Demo，其中的神奇功效，足以令很多普通用户啧啧称奇。今天，就给大家介绍一款来自NV的黑科技AI“SPADE”吧。NV这款“SPADE”有什么用呢？它是一款和图
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2024-10-12 19:41:37
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GStreamer按功能、维护的标准化程度、依赖库的版权差异等分了若干个包（package），如 gstreamer, gst-plugins-base, gst-plugins-good, gst-plugins-ugly, gst-plugins-bad, gst-libav。不像FFmpeg按模块功能分几个文件夹（avforma
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2024-04-25 12:24:50
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显著性目标检测模型通常需要花费大量的计算成本才能对每个像素进行精确的预测，因此这使得其几乎不适用于低功耗的设备。本文旨在通过提高网络计算效率来缓解计算花费与模型性能之间的矛盾。本文提出了一种灵活的卷积模块，即广义的OctConv（generalized OctConv, gOctConv），以有效的利用级内和跨级的多尺度特征，同时通过一种新颖的动态权重衰减方案来减少特征的冗余。这种有效的动态权重衰
渲染流水线1)应用阶段(CPU处理) 首先，准备好场景数据（摄像机位置，视锥体，模型和光源等）接着，做粗粒度剔除工作。最后，设置好每个模型的渲染状态（使用的材质，纹理，shader等）这一阶段最重要的是渲染所需要的几何信息，即渲染土元，渲染图元可以是点，线，三角面等。 a.把数据加载到显存中 b.设置渲染状态,通俗说这些状
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2024-05-07 16:04:18
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# 实现"python GpuMat 并行传输数据至GPU"的步骤
## 整体流程
在实现"python GpuMat 并行传输数据至GPU"的过程中，需要完成以下步骤：
1. 创建一个GpuMat对象
2. 从CPU内存中复制数据到GpuMat对象
3. 在GPU上处理数据
4. 将处理后的数据从GPU复制回CPU内存
下面将详细说明每一步需要做什么以及使用的代码。
## 1. 创建一
原创
2024-07-10 06:16:35
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//注册FFMpeg
av_register_all();
//网络初始化
avformat_network_init();
//注册编解码器
avcodec_register_all();
//打开文件并且解析
avformat_open_input(&ic, url, NULL, NULL); ------------------------->AVFormat
//运行参数：girl.jpg #pragma com
原创
2023-06-17 07:26:48
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大家好，我是极智视界，本文来谈谈 cv::cuda::GpuMat 数据排布的误区
原创
2023-07-15 08:43:40
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矩阵和图像的操作(1)cvSetIdentity函数其结构void cvSetIdentity(//将矩阵行与列相等的元素置为1。其余元素置为0 CvArr* arr//目标矩阵);实例代码#include #include #include #include using namespace std...
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2016-01-23 13:09:00
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文章目录0 前言1 一些说明2 准备3 共享4 复原5 总结6 文件传输网站总结7 更新/* 2021.08.07 更新 *//* 2024.03.20 更新 */ 0 前言 一般来说，电脑之间想要实现文件交互，一般需要使用媒介，比如U盘、移动硬盘等，但如果文件非常大，通过这种方法就有点麻烦了，毕竟需要复制两遍（或者需要将文件放到某个外置设备但电脑无法连接该设备而需要另一台电脑作为媒介的时候）
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2024-05-06 22:48:57
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The look of your operating system is all about the panels and the window borders, so now that we’ve shown you how to customize your panels, it’s time to customize the window borders to make Ubunt
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2024-06-30 22:26:04
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