前言本文讨论在Unity URP中，如何使用GPU Instancing，以及和Static Batching, SRPBatcher的关系。几种Batching方式的原理简述Static Batching将一组静态物体的模型batch成一个模型，并作为一个整体提交的GPU。绘制的时候这些物体可以正常的做culling，Unity会将通过Culling的物体使用索引偏移的方式绘制。SPR Batc
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2024-06-26 13:20:54
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一.环境我的环境：ubuntu18.04，kernel5.4，cuda11.2，RTX3050，cmake3.22，没有cudnn二、onnx部署1.下载在你的终端虚拟环境输入pip install onnx
pip install onnxruntime-gpu （这行命令是用onnx推理时才必要的）2.运行models文件夹里的expor.py,得到.onnx注意运行时需要输入img_siz
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2024-09-25 10:21:32
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什么是ONNX？现如今，各大主流深度学习框架都有着自己独有的特点与魅力，吸引着广大科研与开发人员，例如：
Caffe2：方便机器学习算法和模型大规模部署在移动设备
PyTorch：PyTorch是一个快速便于实验深度学习框架。但是由于其高度封装，导致部分function不够灵活
TensorFlow：TensorFlow 是一个开放源代码软件库，是很多主流框架的基础或者依赖。几乎能满足
现象bt的堆栈信息standard io上的错误输出从报错信息上看是非法的内存访问，但是报错的位置不一定是真实的位置，因为GPU都是异步发起的，错误可能会被在后面的op捕捉。例如cudaEventDestory： debug方式思维方式 复现，解决问题一定要复现问题，不能复现的问题不能确定正真解决。所以首先要做的是复现。定位，定位范围是逐渐缩小，优先排查自定义的代码
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2024-04-25 15:12:43
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ONNXRuntime是微软推出的一款推理框架，用户可以非常便利的用其运行一个onnx模型。ONNXRuntime支持多种运行后端包括CPU，GPU，TensorRT，DML等。可以说ONNXRuntime是对ONNX模型最原生的支持。虽然大家用ONNX时更多的是作为一个中间表示，从pytorch转到onnx后直接喂到TensorRT或MNN等各种后端框架，但这并不能否认ONNXRuntime是一
注：1.本文基于mmdetection-2.25.1。为啥不用最新版本？3.0的还没试，2.28的有差不多的问题，老板要求用这个版本，所以先用这个演示一遍全流程。2.本文直接用mmdetection里面提供的一个“不建议使用”的脚本来导出onnx格式（ncnn先别急），即tools/deployment/pytorch2onnx.py。为啥不用mmdeploy？一个是也不见得行，另外老板暂时不让用
报错：RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device提醒：安装pytorch时，除了要注意pytorch与torchvision版本的匹配，也要注意pytorch与cuda的版本兼容。不然……，安装环境会让你想吐~目录1.报错原因2.查看系统的cuda版本3.查看与cuda匹配的p
一、V7效果真的的v587，识别率和速度都有了极大的提升，这里先放最新鲜的github链接：https://github.com/WongKinYiu/yolov7二、v7的训练我这里就不做过多的赘述了，这里主要是进行讲解怎么把.pt文件转为onnx和后续的推理问题： 2.1首先是pip的版本非常重要，博主亲自测试了，发现确实只有对应版本，ONNX才能成功，以至于后续的onnxrunti
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2024-07-24 10:32:57
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1.概述许多机器学习和深度学习模型都是在基于 Python 的框架中开发和训练的，例如 PyTorch 和 TensorFlow 等。但是，当需要将这些训练好模型部署到生产环境中时，通常会希望将模型集成到生产流程中，而这些流程大多是用 C++ 编写的，因为 C++ 可以提供更快的实时性能。目前有许多工具和框架可以帮助我们将预训练模型部署到 C++ 应用程序中。例如，ONNX Runtime 可用于
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2024-06-12 09:38:27
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# 使用GPU加速ONNX模型的流程
本文将给你介绍如何使用GPU加速ONNX模型的步骤和相应的代码。以下是整个流程的概要：
```mermaid
flowchart TD
A[将ONNX模型加载到内存中] --> B[将模型转换为TensorRT引擎]
B --> C[使用GPU加速推理]
```
接下来，我们将逐步进行详细说明。
## 1. 将ONNX模型加载到内存中
原创
2023-11-18 09:23:36
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一、onnxruntime C++的下载不要相信某些博客，2022年居然还是写的：我才疏学浅，试过好几次都没有成功。不要克隆不要克隆，那么大的项目你克隆到啥时候，人家发布了压缩包版本的好不好。 点击latest: 看见没有，gpu版本的才几十M！！！！！如果自己下载源码编译，很大可能会失败。用官方给的include、lib是很香的哦。二、部署一个大佬的项目：GitHub - i
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2024-10-05 11:42:39
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tensorflow由于谷歌的原因，不同的版本有时候改动比较大，所以决定好自己想使用的版本后就不要轻易更改，免得后续移植程序的时候出现很多错误。 本文以及后续文章关于tensorflow的学习和开发选在windows 10 平台上，使用python。不管是python还是tensorflow，网上都有很多安装方式，但是最简单快捷的应该是使用Anaconda。使用Anaconda管理环境最清晰
如何开启Dlib 的GPU功能实现人脸的识别（超详细一次安装成功） 第一步** 如果之前安装了DLIB CPU版本的先卸载掉 第二步安装成功的个版本配置 windows10 python 3.8dlib 19.19 VS2017.15.9CUDA10.0CUDNN7.6.5Cmake 3.8 第三步 VS2017.15.9 链接 https://visualstudio.microsoft.com
TensorRT的命令行程序A.3.1. trtexec示例目录中包含一个名为trtexec的命令行包装工具。 trtexec是一种无需开发自己的应用程序即可快速使用 TensorRT 的工具。trtexec工具有三个主要用途：它对于在随机或用户提供的输入数据上对网络进行基准测试很有用。它对于从模型生成序列化引擎很有用。它对于从构建器生成序列化时序缓存很有用。A.3.1.1. Benchmarki
数据中心的配电系统绝大部分都涉及两路外市电相互之间的切换或者外部供电与柴油发电机组之间的切换。这些切换动作一般是由自动转换开关来实现的。这样看来，自动转换开关的可靠性将直接影响到供电系统的冗余架构是否能够发挥作用。一、什么是自动转换开关根据GB／T14048.11-2002《自动转换开关电器》的定义，自动转换开关设备(Automatic Transfer Switching Equipment)，
静态批处理[1]定义标明为 Static 的静态物件，如果在使用相同材质球的条件下，在Build（项目打包）的时候Unity会自动地提取这些共享材质的静态模型的Vertex buffer和Index buffer。根据其摆放在场景中的位置等最终状态信息，将这些模型的顶点数据变换到世界空间下，存储在新构建的大Vertex buffer和Index buffer中。并且记录每一个子模型的Index b
纵览在Adnuino Nano网站上节选了该控制器的价格等，在中国买非常便宜，我用10元左右的人民币就买到了这个产品，在Arduino网站上的价格是22美金，还不包括税。这种差别是如何造成的？是国外的人工贵，没有知识产权？还是别的啥东西，总之，这是我们的价格是优势吗？还是我们的人多，造成了这样的一个市场。Arduino Nano是一个小巧完整的控制板，对面包板友好，基于ATmega328P（Ard
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2024-07-12 15:59:53
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1. Context是什么？context类似于CPU上的进程，管理由Driver层分配的资源的生命周期多线程分配调用的GPU资源同属一个context下，通常与CPU的一个进程对应。Context上下文是设备与特定进程相关联的所有状态例如Kernel Code会对GPU的使用造成不同的状态如：内存映射、分配、加载等Context主要用来保存所管理数据来控制和使用设备GPU中的Context相当于
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2024-08-20 21:44:29
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基本原理将输入图像划分为S*S(最终feature map的大小)个cell,每一个cell预测B个bounding boxes，以及这些bounding boxes的confidence scores(置信度)，以及C个类别概率。由于一个cell只有一组分类概率，所以在yolov1中，一个cell只能预测一个物体。训练过程中，ground truth的中点落在哪个cell中，那个cell就负责
20240105，记。最近在使用GPU对onnx模型进行加速过程中（仅针对N卡，毕竟也没有别的显卡了。。），遇到了点问题：就是明明在安装了合适版本的显卡驱动和CUDA后，onnx还是不能够成功调用GPU，并且还出现了先导入torch，再导入onnxruntime就可以成功调用的奇怪现象。测试机器：Windows10，RTX 3070，onnxruntime-gpu==1.16.1，显卡驱动：522
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2024-10-22 11:39:30
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