这篇文章我要跟大家聊一聊渲染（这篇文章最初是发布在知乎上的一篇文章，不小心手贱删掉了，经正在读的朋友帮忙找回了文字部分，前段时间我开通了一个公众号，就在上面重写了文章，但是又发现公众号无法添加评论，所以又决定转回知乎，以后文章尽量首发知乎再转以公众号）其实很多人应该并不了解渲染这一项工作渲染师的日常工作是怎样的？他们一天的渲染量是多少？他们是无时无刻都在渲染吗？他们都在渲染什么东西？他们渲染的东西
的一 前言最近写了个又臭又长的代码来验证idea，效果还行但速度太慢，原因是代码中包含了一个很耗时的模块，这个模块需要连续执行百次以上才能得到最终结果，经过实测模块每次执行消耗约20ms，而且两次执行之间没有先后关系，为了保证系统的实时性，我决定将这一部分运算放在GPU上执行。二 环境配置（dirver CUDA + runtime CUDA）要想使用GPU加速计算，首先需要一块性能还可以的Nvi
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2024-04-17 15:19:00
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win10使用tensorflow和tensorflow-gpu时踩过的坑最初要使用tensorflow-gpu是因为要使用inception-resnet-v2，这个模型在cpu上跑，速度实在是太慢，两天跑1000个batch的样子，实在难受。于是搬出了我四年前的电脑（NIVIDA 840M）来准备用GPU跑。遇到了一些坑，一一解决了，记录一下。first最开始的时候，以为安装了tensorfl
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2024-04-03 08:53:05
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技术分享：如果您的笔记本在运行虚幻引擎时帧率维持在5帧左右且使用控制台指令t.MaxFPS不管用①首先更换其他项目来查看这个问题是否仍然存在②若存在，则查看项目与引擎设置是否有问题③若没有问题，则应考虑是不是电脑本身有问题，试玩一下3D小游戏来测试是否仍然掉帧④若仍然掉帧则是电脑问题，最好咨询电脑的售后来获取解决方案⑤本人电脑是华硕天选win11系统，通过咨询客服，获取了以下解决方案：【注意事项】
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2024-04-29 17:25:34
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问题描述在使用服务器多核跑程序的时候，需要把核心的程序抽取出来，然后提供迭代参数。然后就可以使用多核去跑程序了。但是在执行的过程中报错如下：Exception has occurred: TypeError unhashable type: 'list'File "/home/LIST_2080Ti/njh/CHB-MIT-DATA/epilepsy_eeg_classification/prep
环境：AIX 5.3/WAS6.1
发生故障现象时的截图如下：
问题处理步骤
1、首先通过topas监控可以看到当前占用CPU率较高的那个java进程，记录下进程号：1396916；
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Adreno GPU上Android 游戏开发介绍（4）如何判断应用的性能瓶颈？关于帧率的问题排查潜在的瓶颈受 GPU 限制的应用程序 如何判断应用的性能瓶颈？关于帧率的问题在开始使用 Snapdragon Profiler 之前，或许你已经清楚的知道有些性能问题需要自己处理。同时，即便你不这样做，也建议检查应用程序的当前整体性能以确定性能瓶颈。帧率是一个理想的起点。游戏通常以每秒 30 或 6
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2024-10-09 12:32:50
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利用Google Colaboratory运行本地深度学习代码前提条件一、创建Colaboratory二、连接GPU云服务器查看GPU型号三、将本地项目压缩包上传到谷歌云盘并解压3.1上传3.2 解压绑定GoogleDrive开始解压 最近学习使用了Google免费的GPU云服务器用于训练GitHub上的一个深度学习项目，下面记录一下环境配置过程 前提条件拥有谷歌账号，并注册谷歌云盘（注册登录
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2024-04-18 16:32:56
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文章目录一、安装Anaconda1.换源2.常用指令二、安装cuda和cudnn1.对应版本2.创建虚拟环境3.激活虚拟环境4.安装cuda4.安装cudnn三、安装tensorflow的GPU版本1.判断是否安装成功四、pycharm配置虚拟环境1.新建项目2.配置环境3.完成创建总结 一、安装Anaconda本文主要通过Anaconda来配置深度学习环境。 可以通过Anaconda官网下载附
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2023-08-02 19:19:31
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在个人PC上使用游戏级的显卡安装CUDA要比在服务器上的安装麻烦一些，在安装的过程中也遇到了不少的坑，所以在此总结一下。系统：Win7+Ubuntu 16.04 ，在Ubuntu下安装的， 显卡：GXT1050ti CUDA8.0为了确保cuda能安装成功，首先需要确认安装前的环境是否符合要求，具体细节请查阅NVIDIA CUDA Installation Guide for Lin
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2024-08-23 08:56:48
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前言为了在实验室工作站搭个gpu训练环境，前后大概花了一整天时间搭完。先简要说一下经验：先找一篇新一点的教程进行配置，我这边只是给个参考；最好暂时不要用最新的CUDA、py、tf，因为很有可能不支持。配置显卡：GTX 1070Python 3.6.2CUDA 9.0cuDNN 7.5 CUDA 9.0tensorflow-gpu 1.10这都9012年了，Py已经3.7，CU
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2024-03-28 13:27:08
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在服务器里利用anaconda科学利用GPU以及管理代码一 使用conda产生虚拟环境1 首先在服务器里下载安装anacodna2 .创建python虚拟环境3 使用激活(或切换不同python版本)的虚拟环境4 对虚拟环境中安装额外的包5 关闭虚拟环境(即从当前环境退出返回使用PATH环境中的默认python版本)6 删除虚拟环境。7 删除环境中的某个包二 使用pycharm连接服务器中的虚拟
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2024-08-07 15:39:03
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1、GPU发展简介自1999年NVIDIA发布第一款GPU以来，GPU的发展就一直保持了很高的速度。为了实时生成逼真3D图形，GPU不仅采用了最先进的半导体制造工艺，在设计上也不断创新。传统上，GPU的强大处理能力只被用于3D图像渲染，应用领域受到了限制。随着以CUDA为代表的GPU通用计算API的普及，GPU在计算机中的作用将更加重要，GPU的含义也可能从图形处理器（Graphic Proces
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2024-03-27 16:20:33
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GPU在视频转码中的应用研究进展已有的视频转码软件目前，市场上已经出现了几款优秀的利用GPU进行辅助视频转码的软件，典型的代表包括nVidia的Badaboom，AMD的ATIAvivo，Cyberlink的MediaShow和免费软件MediaCoder。其中，前三者均为商业软件，只有MediaCoder是免费软件。MediaCoder在2008年仍是基于GPL协议的开源软件，后来作者封闭了源代
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2024-08-25 16:50:02
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这几天学习了无监督学习聚类算法Kmeans，这是聚类中非常简单的一个算法，它的算法思想与监督学习算法KNN（K近邻算法）的理论基础一样都是利用了节点之间的距离度量，不同之处在于KNN是利用了有标签的数据进行分类，而Kmeans则是将无标签的数据聚簇成为一类。接下来主要是我对《机器学习实战》算法示例的代码实现和理解。 首先叙述下算法项目《对地图上的俱乐部进行聚类
相关文章：【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学 【二】tensorflow调试报错、tensorflow 深度学习强化学习教学【三】tensorboard安装、使用教学以及遇到的问题【四】超级快速pytorch安装trick1---实现tensorflow和pytorch迁移环境教学 1.
内容：Matlab simulink 给数学建模和解非线性方程提供了莫大的便利，但是对于大型仿真程序，smulink仿真速度使人叫苦不迭。总体来说，影响simulink仿真速度有以下几个因素，同时将解决方法奉上：（1）参数设置问题，变步长还是定步长，定步长的大小，求解方法（a）变步长可以大大加快仿真速度，但同时也可能带来结果不准确的问题。（b）定步长的不长越大仿真时间与少，仿真时间的长短大致与仿真
这个世界真的是很矛盾，一边有人说CPU性能不足，另一边又有人说CPU性能过剩。那么，哪一种说法才是正确的呢？如果说CPU性能不足，但是平常使用电脑工作的时候，好像确实感觉过剩。但是，如果说CPU性能过剩，那么电脑卡顿又是怎么回事？而实际上，如果要判断CPU性能是否过剩，还是要根据具体情况。大家所说的CPU性能过剩，其实是因为在日常生活以及办公的时候，CPU都能轻松满足。即使提升CPU性能，也不会有
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2024-06-02 11:16:48
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Ubuntu18.04.2使用GPU跑程序最简单的方法！安装CUDA9.0 以及CUDNN7.1还有Tensorflow 对应GPU版本亲测有效！注意！别的系统不一定适用但大部分流程相同今年考了研究生，研究课题需要跑网络，代码以及数据都准备好，用我自己的CPU跑了一下，7个小时才跑完一边！我的笔记本是某想G50，14年本科大一时候买的，现在已经不堪入目了，好在导师有独显GPU，就让我使用，但是装了
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2023-11-02 11:00:31
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判断CPU和显卡性能瓶颈我常用的办法是调整游戏分辨率，因为PC游戏中的各种特效有的对CPU影响大，有的对显卡影响大，有的则是对两者都有影响，所以很难判断，但是分辨率这个选项是每一个游戏都有的，而且分辨率高低对CPU的性能影响很小，95%的影响都在显卡这一边，所以我们可以通过调整分辨率大小来判断性能瓶颈。 众所周知，分辨率越高，显卡需要渲染的像素也就越多，帧数也就越低，像2K和4K分辨率下
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2023-07-24 06:55:20
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