一、CPU和内存 说起内存要从cpu和内存的关系说起，由于cpu发展太过迅速，内存读写速度无法跟上cpu的处理速度，于是amd等厂商为每颗cpu每个核加上了一块高速缓冲区，也就是我们常见的cpu L1、L2、L3级缓存。这样做就解决了cpu和物理内存的读写速度差。就像当年用物理内存来解决cpu和物理磁盘的速度差一样。&
前言OpenMMLab 的算法如何部署？是很多社区用户的困惑。而模型部署工具箱 MMDeploy 的开源，强势打通了从算法模型到应用程序这 "最后一公里"！今天我们将开启模型部署入门系列教程，在模型部署开源库 MMDeploy 的辅助下，介绍以下内容：中间表示 ONNX 的定义标准PyTorch 模型转换到 ONNX 模型的方法推理引擎 ONNX Runtime、TensorRT 的使用
CUDA呢简单来说就是GPU通用运算的一种编程框架。GPU通用运算的含义简单地说就是让显卡的GPU去帮助cpu去干事儿。通用，是相对于专用而言，GPU用于游戏加速，那就是专用处理器，在普通软件的运用中，GPU的计算资源一般是闲置的，而承担运算工作的是CPU，CPU就是典型的通用计算处理器。所以在游戏的时候cpu也要工作。这就是为什么一般游戏都有个cpu的要求。用gpu通用运算是有好处的。一般来说衡
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2024-03-04 15:54:03
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一、图像预处理和条码增强 对比度太低：scale_image（或使用外部程序scale_image_range），增强图像的对比度。 图像模糊：emphasize锐化图像，使条码看起来更清晰。 深色背景上读取浅色条码：invert_image反转图像。 二、解码涉及的主要算子 read_image ：读图create_bar_code_
# 理解 Java 中 Stream 性能低于普通循环的原因
Java 的 Stream API 提供了许多流式数据处理的方式，可以让我们以更简洁和声明性的方式来操作集合。然而，很多新手开发者可能会发现，使用 Stream 处理数据的性能在某些情况下慢于传统的 for 循环。本文将带你深入理解这个现象，并用代码示例演示每一步骤，以便加深理解。
## 流程概述
为了更好地理解这个问题，我们归纳
直接给结论1. 张量（tensor）太小，难以并行化计算。2. 模型太过简单3. CPU 相对 GPU 强太多 1. 张量（tensor）太小，难以并行化计算。我们先来做个简单实验：import torch
import time
def train(size_list, epochs):
for s in size_list:
# CPU
star
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2023-09-13 13:09:46
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去年年底，AMD公司推出了Radeon RX 6800 XT，这是其最新的主流旗舰显卡。AMD公司自豪地展示了被称为当时最新的“专有”功能：可调整大小的BAR（基地址寄存器），尽管它是AMD自己的智能访问存储器（SAM）的代名词。为什么要把“专有”带上引号呢，因为后面的事实证明，没有什么完全新的或专有可调整大小的BAR（或改变自我SAM）。现在，它可能正在你电脑上的Nvidia GPU（和Inte
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2024-04-01 05:43:07
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1.DataParallel layers (multi-GPU, distributed)1）DataParallelCLASS torch.nn.DataParallel(module, device_ids=None, output_device=None, dim=0)实现模块级别的数据并行该容器是通过在batch维度上将输入分到指定的device中来在给定的module应用上
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2023-12-27 10:51:19
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相信不少使用双卡双待手机的用户都有过这样的感受：副卡来电话与短信时，主卡的网络连接会出现明显的波动甚至是中断。这样的情况对于大多数普通用户而言，或许勉强能够接受，但对于游戏玩家与电竞选手而言，瞬息万变的“战场“局势可容不得丝毫延迟，哪怕是毫秒的卡顿，也可能与“超神“的良机失之交臂，甚至是痛失”逆风翻盘“的赛点。近期上市的iQOO 10 系列产品，通过一系列技术创新与突破，率先在业界实现了“主卡 5
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2024-08-15 16:09:57
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cuda预备知识cpu与gpu区别cpu是为串行任务而优化，gpu是为了并行任务而优化，目前基本使用多核cpu+众核gpu的异构体系，至少可获得10倍性能的提示，以及5倍能量消耗的下降。操作系统操作系统是在计算机硬件以上的一层软件，他提供命令，接口，图形化交互等方式给用户或应用软件，使其可以更快捷，简单的使用计算机硬件。在本次训练营的硬件上搭载了基于Liunx的L4T UBUNTU操作系统。L4T
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2024-04-27 10:09:48
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# Android GPU占比实现流程
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(获取GPU占比信息)
C(解析GPU占比信息)
D(展示GPU占比结果)
E(结束)
A --> B
B --> C
C --> D
D --> E
```
## 步骤
| 步骤 | 描述 |
| --
原创
2023-12-06 13:51:45
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一：CPU 一般来讲最弱的是cpu。虽然cpu主频最高，但是单颗也就8核,16核的样子，一个核3.5g,16核也就56g，再考虑指令周期，每秒最多也就30g次乘法。还是定点的。 二：DSPdsp虽然主频不如cpu,但是胜在乘法器多，随随便便带16个乘法器，还是浮点的。再来个4核，8核，还有特定的算法硬件加速，所以虽然主频只有1,2g但是运算能力还是比cpu强。当然现在出现
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2024-03-18 08:55:33
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对树莓派 400 进行超频非常容易实现。散热上，树莓派 400 设计了一个面积很大的被动散热器，这很有用。无需额外的主动降温就可以应对超频的散热需求。尽管有些用户通过配置，让树莓派 400 超频到了 2.2GHz，但我相信 2GHz 更稳一些。超频的设置下面介绍一下树莓派超频设置的步骤。(免责声明：对树莓派进行超频会带来一定的风险，在实施超频之前请自行了解)1、打开终端，用下面的命令编辑
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2024-04-15 10:39:47
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# Python Parallel 更慢
在Python编程中，我们常常需要处理大量的数据或者进行耗时的计算。为了提高程序的执行效率，我们可以使用并行计算来加速程序的运行速度。然而，在某些情况下，我们会发现使用Python的并行计算反而比串行计算更慢。本文将探讨为什么在某些情况下Python的并行计算会更慢，并给出相应的解决方案。
## 并行计算的优势
并行计算是指同时利用多个处理单元进行计
原创
2024-07-05 04:38:43
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"谷歌正在研发一个全新的系统 Fuchsia OS。" 这已经不是什么秘密了，所以大家也没必要把它弄得那么神秘，只不过是谷歌官方很少说起它，所以才让大家以为它很厉害，其实这只不过是谷歌N多实验项目中的一个罢了。 既然 Fuchsia 被称作系统，那么可想而知，它的开发难度有多大。目前除了Windows和苹果家的PC系统之外，并没有第三个系统走进普通PC用户的电脑中（一些专用领域
在刚入坑机器学习时，书上所使用的算法（回归、决策树等）及实例较为简单，一般CPU（中央处理器）的计算能力均能胜任，从而快速实现。但若使用keras（一种基于深度学习框架的高级应用接口）进行深度学习，利用海量的数据反复训练神经网络中成百上千万个参数时，CPU显得捉襟见肘，需要GPU（图形处理器）来实现加速训练。为什么GPU在深度学习中比CPU更快呢？这是由于两者的设计不同，CPU由专为串行处
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2024-03-25 08:55:49
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用UGUI开发项目Canvas的适配一般都会选择Scale With Screen Size 模式1.适配方案竖屏游戏，一般会根据宽进行适配 横屏游戏，根据高适配 上面是我横屏游戏的适配属性。2.各种分辨率游戏开发时会有一个基础的设计分辨率，比如上面的游戏，设计分辨率即为 1080 * 1920 但在游戏实际运行时会遇到各种各样不同的分辨率 以12.9英寸iPad Pro为例，屏幕分辨率为2048
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2024-02-12 08:42:42
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在使用 ollama 进行深度学习模型推理时，我最近发现了一个颇为棘手的问题：使用 GPU 的性能竟然比利用 CPU 运行还要慢。这让我意识到了解决方案的必要性。接下来，我将记录下我解决这个“ollama gpu 比cpu还慢”的过程，通过多个结构和工具，分享我的学习与实践。
## 版本对比
首先，我检查了不同版本的 ollama，这为我分析 GPU 和 CPU 性能的差异提供了基础数据。以下
文章目录3.1 相机3.1.1 相机的主要参数3.1.2 相机的种类3.1.3 相机的接口3.1.4 相机的选型3.2 图像采集卡3.3 镜头3.4 光源 3.1 相机做机器视觉项目的第一步就是图像输入，而图像输入离不开相机。3.1.1 相机的主要参数 1.分辨率。分辨率是图像像素点数，对图像的质量有很大的影响。它是决定图像是否清晰的一个重要因素。也是我们选择工业相机时必看的一项参数。
实验内容给定一个三维网格空间，空间中网格的坐标为[x,y,z]，该空间中有K个原子，分布于网格空间中的任意网格坐标上。设计实现一个并行算法，求出该网格空间中每一个网格点受到的网格空间中的所有原子的库仑力之和。图1显示了一个三维网格空间的切片，在该空间中有三个原子(用红色的叉标注)，这三个原子对网格空间中的所有网格点都有库仑力的作用，该二维空间中共有6X8=48个网格点。对于其中的一个网格点(xi,
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2024-08-10 08:40:28
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