0.调用实例先看一个调用实例，顺着调用流程探寻ncnn内部具体实现细节。#include "net.h"
int main(int argc, char **argv)
{
ncnn::Mat in;
ncnn::Mat out;
ncnn::Net net;
net.load_param("model.param");
net.load_mo
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2024-03-19 20:28:41
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ncnn git：https://github.com/Tencent/ncnnncnn 是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。ncnn 从设计之初深刻考虑手机端的部署和使用。无第三方依赖，跨平台，手机端 cpu 的速度快于目前所有已知的开源框架。基于 ncnn，开发者能够将深度学习算法轻松移植到手机端高效执行，开发出人工智能 APP，将 AI 带到你的指尖。ncnn 目前已在腾讯多
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2024-06-05 07:16:22
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设备初始化Instance --> GPU --> DeviceInstance表示具体的Vulkan应用。在一个应用程序中可以创建多个实例，这些实例之间相互独立，互不干扰。当调用API创建Vulkan实例的时候，Vulkan SDK内部会经由驱动装载器（loader）查找可用的GPU设备。创建Vulkan实例需要两个输入信息： 应用程序的信息 
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2024-07-27 09:23:38
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首先笔者的GPU显卡是Nvidia的GTX1060 6g,安装好显卡驱动和CUDA软件包之后就可以写并行程序了,编译可执行文件的命令为nvcc -o helloWorld helloWorld.cu -lcurand其中-o helloWorld表示生成可执行文件helloWorld,helloWorld.cu是编写的程序文件,-lcurand表示动态链接库libcurand.so,其中需要保
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2024-09-13 15:29:05
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前情提要NeRF在我之前的文章中已经介绍过其牛X之处，不过它也存在如训练、推理慢等问题。近期，Nvidia提出的instant-ngp算法实现了快速的NeRF训练和推理。本文主要介绍了在Windows10系统下运行instant-ngp的方法和我在复现过程中出现的一些小问题。instant-ngp代码链接：https://github.com/NVlabs/instant-ngp准备工作在运行in
我个人的使用经验感觉，NCNN最大的优势在于运行模型推理时使用内存非常少，一个超轻量级的模型只需几十M的内存，而TensorRT下同一模型则需要几百个M的内存！NCNN这个优点是NVIDIA的TensorRT不能比的，TensorRT的优势就是模型推理时速度基本稳定，当然也比较快，FP32和FP16模式下占用内存和推理速度都有差异，NCNN下轻
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2024-02-27 21:08:03
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最近在做机器翻译的实验，在跑代码的时候需要用到NVIDIA的NCCL多GPU加速工具，网上有关NCCL的博客都是基于NCCL2.x版本，而我要用到的是1.x版本，经过很多次尝试终于把环境搞定，在此记录下我的一些经验，希望能够帮助到有需要的小伙伴. 目录1. cuda及cudnn安装2. Torch安装3. NCCL安装3.1. 在NCCL2.x环境运行NCCL1.x代码遇到的问题3.2 放弃NCC
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2024-10-20 18:49:48
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背景最近在研究读取配置相关的开源项目–libconfig。libconfig项目目前仅支持c版本和c++版本。我们当前项目是用golang编写的，于是就想通过cgo的方式调用libconfig里面的功能。刚开始一切顺利，分别编译libconfig的windows版本库和linux版本库;分别在windows环境和linux环境下写DEMO程序，这些都没有任何问题。问题出现由于，我们开发环境在win
NVIDIA VGX 可将 VDI 图形处理任务从 CPU 移交给 GPU 处理，首次让数据中心经理能够为更多用户提供图形内容丰富的真正 PC 体验。NVIDIA VGX 对 IT 行业而言的优势:可利用行业领先的 VDI 解决方案，其中包括 Citrix、Microsoft 以及 VMware 可将那些处理最繁重图形任务的用户添加至 VDI 解决方案 可提升所有 VDI 用户的生产率NVIDIA
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2024-08-30 12:59:03
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ncnn编译过程腾讯在GitHub上虽然写的很清楚，不过我试了两台电脑均不能成功编译环境于是开始摸索注意：我这里是在win10上面进行编译的，因为想在win10上面编写代码，因此需要一个vs2019的环境首先编译protobuf ，我直接使用那个zip下载链接，但是在新建build文件夹的过程不成功，因为会提示我有重复的build文件，因此我新建的tmp，实际上是一样的只是在到时候编译ncnn的时
源码结构benchmark：一些常见模型的模型文件，如mobilenet，resnet，vgg等。 cmake：有关链接openmp和valkan的cmake文件，这两个都是并行计算加速用的 docs：文档，包括开发指南，构建指南等等 examples：使用ncnn的示例，包括几个常用模型的cpp调用示例，及其cmakelist文件 images：此目录无关紧要，是页面上的图片 src：ncnn源
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2024-04-05 10:21:17
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1、 openvinoopenvino是英特尔推出的一套基于深度学习的计算机视觉加速优化框架， 用二代神经计算棒NCS2,就从openvino开始。 （NCSDK对应的是NCS1，在这篇博客有一个对比 可以看到，要用NCS加速要用openvino，而openvino只支持一些特定的框架（不包括yolov3的darknet和pytorch，所以各种模型的转换是很重要的一步）在官网下载工具包，然后配置
前言：目前在用的监控GPU的工具有很多，比较常用的有nvprof、nvvp和Nsight。对这三种工具的使用不是很熟练，尚在学习当中。下面针对前两种自己的使用情况进行记录，如有理解错误，请指出。NVprofNvprof 是一款用以监控GPU和CPU的运行状态的工具。可以采集程序的运行热点，运行时间线，并进行任务以来分析和kenel函数调度分析等。环境配置 注：1) 版本很重要。之前安装的cuda是
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2024-03-16 10:06:49
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ncnnoptimize [原模型param文件] [原模型bin文件] [新模型param文件] [新模型bin文件] [flag]flag指的是fp32和fp16，其中0指是表示fp16。
原创
2024-10-23 13:47:10
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矩形法求定积分及其程序与程序框图的实现――实例探索定积分思想，切实提高课堂效果王亮 佛冈县第一中学 数学科【摘 要】定积分“四部曲”思想，对高中生来说不易接受，教学上用计算机来演示矩形法求定积分的过程，可以帮助学生梳理定积分思想，并唤起对程序框图等相关知识的记忆，认识到数学知识也可以用电脑去实施检验的，激发学生学习数学的兴趣与热情，可以培养学生逻辑思维能力，以及提出问题、分析问题、解决问题的能力。
开源展示了人类共同协作，成果分享的魅力，每一次技术发展都是站在巨人的肩膀上，技术诸多创新和发展往往就是基于开源发展起来的，没有任何一家网络公司可以不使用开源技术，仅靠自身技术而发展起来。腾讯开源了个很多非常有价值的项目，下面我们看看第二篇腾讯开源项目盘点。1、为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架 ncnn star:5666 ncnn 是一
探索未来计算：WONNX - 全新GPU加速的ONNX运行时库去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在计算机视觉和机器学习领域，高效的模型推理是关键。如今，我们向您隆重推荐 WONNX——一个由Rust语言编写、专为Web优化的GPU加速ONNX（开放神经网络交换）推理引擎。无论是服务器端的强大性能还是客户端的轻量级体验，WONNX都能提供卓越的支持。项目介绍WONNX是
# Python使用ncnn模型的指南
在今天的文章中，我将指导你如何在Python中使用ncnn模型。ncnn是一个高性能的神经网络推理框架，主要用于移动端和嵌入式设备。我们将通过以下几个步骤来完成这一过程：
## 流程概述
下面的表格展示了我们实现这一目标的主要步骤：
| 步骤 | 内容描述 |
|-------|----------
（三）循环语句1.while 循环while循环的代码块会一直循环执行，直到布尔表达式的值为布尔假。while 布尔表达式:
代码块如果布尔表达式不带有<、>、==、！=、in、not in等运算符，仅仅给出数值之类的条件，也是可以的。当while后写入一个非零整数时，视为真值，执行循环体；写入0时，视为假值，不执行循环体。也可以写入str、list或任何序列，长度非零则视为真
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2024-09-17 16:00:48
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