说到硬件加快就必需和软件加快一路注释。(1)界说所谓硬件加快，指的是把某些较量工作交给专门的硬件来做，而不是和通俗的较量工作一般交给 CPU 来处理。如许不光减轻了 CPU 的压力，并且因为有了专门硬件的处理，这份较量工作的速度也被加速了。这就是硬件加快。对于 Android 来说，硬件加快有它专属的意思：在 Android 里，硬件加快专指把View中绘制的较量工作交给 GPU来处理。进一步地明
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2024-10-31 15:07:38
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在安装openfoam之前的准备工作：知道自己主机的cpu信息，为源程序安装配置线程数在终端输入lscpu或者cat /proc/cpu/info（注意cat与斜杠中间有空格）lscpu会给出总体信息，而cat /proc/cpu/info具体可以参考这篇文章。根据官网的教程开始用源码安装FIRST：编译软件的安装1.Compiler:GCC4.5及其以上版本，或者LLVM Clang
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2024-10-15 19:48:55
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对于数值仿真而言，无论是商软或者开源软件，并行计算都是非常重要的，
作为一名仿真工程师，如果想把自身数值仿真能力提升一个层次，需要对并行计算有很好的理解与应用openfoam并行通信主要通过Pstream类完成Pstream类，类如其名，parallel_stream，并行计算时使用的信息流
Openfoam对其的介绍是:Inter-processor communications stream.
# 实现OpenFOAM在GPU上的加速
OpenFOAM是一个流体力学建模软件，广泛应用于各种领域，但在大规模计算时效率较低。为了加速OpenFOAM的计算过程，可以利用GPU进行并行计算。本文将介绍如何在OpenFOAM中使用GPU进行加速，并给出详细的步骤和代码示例。
## 实现步骤
下面是在OpenFOAM中使用GPU加速的具体步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | ---
原创
2024-05-08 11:14:42
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FoamFile {}为字典文件。在system文件夹下的fvScheme文件中指定有限体积法的离散格式。在system文件夹下的fvSolution文件中指定方程组矩阵求解器、残差以及其它算法控制。fvSolution里面的PISO子字典中的pRefCell以及pRefValue用于封闭的不可压体系中，即压力是相对的。Paraview中，用户应该在Properties中点击Refresh Tim
下载网址：https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/releases安装环境：vs2019，cuda10.1，cudnn 官方安装教程https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/blob/master/doc/installation.md官方问题
隐式：PISO
半隐式：SIMPLE
组合式：PIMPLE（PISO + SIMPLE）PISO算法PISO算法是一种常用于求解不可压缩流体流动问题的数值方法，它在OpenFOAM中被广泛应用。PISO算法的全称为Pressure Implicit with Splitting of Operators，即利用算子分裂的方法进行隐式求解压力和速度。PISO算法主要分为两步，分别是预处理和求解。预处
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2024-09-24 14:47:02
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OpenCV全称是Open Source Computer Vision Library，是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。目前（2016.4.1
Reference to ORB-SLAM2 | GTK+ 2.x symbols detected. Using GTK+ 2.x and 3 in the same process is not supported https://zhuanlan.zhihu.com/p/4003169121、环境描述操作系统：ubuntu18.04.5 LTS （AMD64） 相关软件：ORB-SLAM2、
前言其实在C++ AMP之前已经有了两个异构编程框架：CUDA与OpenCL。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是显卡厂商Nvidia于2007年推出的业界第一款异构并行编程框架。在Nvidia的大力支持下，CUDA拥有良好的开发环境，丰富的函数库，优秀的性能。但是CUDA只能被用于在Nvidia的显卡上进行异构编程，有先天的局限性。OpenCL (
从导入到编辑与分享，Pinnacle Studio 16 让用户能够享用行业领先、经过好莱坞实践检验的立体 3D 技术。 用户可以从 GoPro 3D 摄像机等来源导入 3D 视频片段，在各种视图模式下进行编辑，添加真正的 3D 特效，借助
NVIDIA 3D Vision优化和独家的
NVIDIA® Quadro®与
G
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2024-03-28 10:21:16
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当对一个程序进行加速的时候，很多时候需要预估出程序使用GPU加速后的加速比（比如你老板不懂GPU，或者甲方会问你预估加速比等等）。从大二接触GPU加速，到现在大概有6年时间，大大小小的项目也做了十几个，很多时候都需要事先回答加速比会有多少这个问题。这里简单的说一下自己的经验，欢迎各位大神指点。文中的经验基于目前主流的显卡，比如GTX1080，最低也得是GTX9**系列的。1.阿姆达尔定律谈加速比，
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2024-03-27 10:29:58
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目录任务介绍环境所需相关软件下载与安装C语言：不调用库的GPU加速FFT代码C语言：调用fftw库的未使用GPU的FFT代码C语言：调用cufft库的GPU加速FFTgnuplot安装画图，maltab编写的FFT运算结果对比matlab测试信号和测试时的坑 任务介绍时隔多年仍然逃不掉写C的命运……因为这个任务周期不短还踩了好多坑，必须记录一下了。 任务简单要求就是使用C语言编写一个GPU加速的
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2024-02-28 10:33:29
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2月4日，中国数据中心领导厂商浪潮在其“整机柜服务器2015年度产品策略发布会”上，正式发布了基于NVIDIA Tesla GPU 加速器的整机柜服务器——SmartRack 协处理加速整机柜服务器，这是一款密集型高度并行计算服务器，主要面向人工智能、深度学习等应用。通过和全球视觉计算领域的领导者NVIDIA公司紧密合作，浪潮SmartRack 协处理加速整机柜服务器实现了在1U空间里完美部署4个
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2024-05-07 14:18:25
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这几年，图形API领域十分热闹。首先是AMD Mantle，虽仅支持自家GCN架构显卡，但开创了访问硬件底层、提高执行效率的先河。微软DirectX 12与其有异曲同工之妙，而且兼容所有厂商硬件，走得也更远。 接下来，苹果提出了Metal，同样的底层图形与计算，但首次走入了移动领域(也即将支持OS X)。 传统的DirectX、OpenGL最大好处是广泛的硬件兼容性，但为此做出的牺牲就是过大的
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2024-07-30 16:38:44
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兼容的图形处理器(也称为图形卡、显卡或 GPU)可让您获得更好的 Photoshop 性能体验并利用其更多功能。此外，如果计算机的图形处理器或其驱动程序与 Photoshop 不兼容，会发生许多显示问题、性能问题、错误或崩溃。Photoshop 图形处理器 (GPU) 和图形驱动程序问题故障诊断由于图形驱动程序存在缺陷、不受支持，或者图形处理器(也称为图形卡、视频卡或 GPU)不兼容所引发的常见问
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2024-03-17 14:24:34
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javascript如何实现gpu加速？下面本篇文章给大家介绍一下。有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对大家有所帮助。一、什么是Javascript实现GPU加速？CPU与GPU设计目标不同，导致它们之间内部结构差异很大。CPU需要应对通用场景，内部结构非常复杂。而GPU往往面向数据类型统一，且相互无依赖的计算。所以，我们在Web上实现3D场景时，通常使用WebGL利用GPU运算(大
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2024-03-15 11:20:17
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六、 硬件(GPU)加速对比GPU 加速测试地址：GPU 加速，简单来说就是借助相对闲置的显卡资源，分担一部分网页渲染功能(比如文字渲染、图片合成、图片缩放、WebGL、HTML5 等)，从而降低网页浏览时对 CPU 资源的依赖。为了让结果看上去更加直观，我们选择了微软测试中心(微软 IE9、IE10 前瞻功能的官方评测平台)作为本节评测平台，并从中选取了“FishIETank”作为具体评测页面。
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2024-04-23 10:55:52
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CUDA为开发人员提供了多种库，cuFFT库则是CUDA中专门用于进行傅里叶变换的函数库。因为在网上找资料，当时想学习一下多个 1 维信号的 fft，这里我推荐这位博主的文章，但是我没有成功，我后来自己实现了。1. 下载想使用cuFFT库，必须下载，可以从CUDA官网下载软件包，也可以通过我提供的模板下载资料里有。 提取码: dp52 一键安装即可。注意我的是win10系统。 默认安装位置为 C:
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2024-02-23 12:40:06
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硬件软件环境Ubuntu 16.10GTX 750ti（需要一张NVIDIA的显卡，越新越好，新卡的Compute Capability版本高）NVIDA CUDA 8.0NVIDIA 驱动 375.26gcc version 4.91. 基础环境配置因为Ubuntu是机子新装的，所以我安装了Linux自己用的一些基本环境和python科学计算的库，请各取所需。基本开发安装vim sudo apt
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2024-07-18 06:42:32
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