图像混合其实用的就是cv2.addWeighted函数，前面也介绍过这个函数。不过首先得把图片的形状搞成一样的，这个画图可以做到。 接下来是一块比较重要的内容。性能的测量和优化参考https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_core/py_optimization/py_optimiza
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2023-12-10 20:57:56
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引言最近用到guithub上deepinsight/insightface相关模型和工具，其中一系列基于NVIDIA显卡的计算加速操作需要一系列依赖库，包括：nvidia.dali、mxnet、CUDA toolkit、cudnn、nccl。 此文记录相关环境的搭建过程。安装顺序为CUDA Toolkit -> cudnn -> nccl -> mxnet -> nvidi
2016年12月12日，加利福尼亚州桑尼维尔讯——AMD公司（纳斯达克代码：AMD）今天公布了全新战略，即在服务器计算当中使用硬件和开源软件套件，加速机器智能新时代，从而大幅度提升深度学习性能和效率，同时让工作负载更易实施。全新Radeon™ Instinct加速器将为客户提供基于GPU的强悍解决方案，用于深度学习推理和训练。伴随这款全新硬件产品，AMD宣布推出MIOpen，一款用于GPU加速
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2024-08-27 14:39:40
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**相信电磁领域的工作人员经常利用CST进行仿真运算，对于较大的模型和网格剖分，一般会在电脑里额外安装GPU加速卡。这里主要说明如下四个问题：******1、如何判断要购买哪种加速卡？2、如何安装正确的驱动程序？3、如何在CST中开启GPU加速计算？4、如何检测是否CST是否确实调用了GPU进行运算？******1、如何判断购买哪种加速卡？** 一般使用NVIDIA的加速卡，有多种不同的类型。下图
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2024-09-27 11:29:12
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作者：Paul Hsieh主机和显卡的通信粗略来说，将图形操作从主机传送到显卡，会通过某种命令队列（或者FIFO）来完成。主机端的图形API（比如GDI，DirectDraw/3D/X，或者OpenGL）会被分解为显卡的特定命令。这些命令会被显卡执行，完后以先进先出的方式出队。对命令队列进行写入以及调度，经常会牵扯到对内存映射显卡寄存器，或IO端口的读写。此外，也可能会牵扯写系统内存，以及使用显卡
# Java显卡加速入门指南
在现代计算中，显卡（GPU）被广泛用于处理大量并行运算任务，例如图形渲染和数据科学。而Java作为一门广泛使用的编程语言，虽然本身没有直接支持显卡加速，但我们可以利用一些工具和库来实现这一目标。本文将探讨如何在Java中使用显卡加速，并提供代码示例和解释。
## 1. 什么是显卡加速？
显卡加速指的是利用GPU的计算能力来加速程序执行的过程。相比于CPU，GPU
一、Halcon新特性介绍 分为Halcon Progress和Halcon Steady两类： Progress：发布周期短（半年），更早拿到最新技术，订阅购买模式 Steady：发布周期长（2年），长期支持服务，标准购买模式1. 偏折法 17.12版本：适用于强发光下进行缺陷检测 18.05版本：也可用于弱反光下的缺陷检测
为了解决带有镜面反射的物体表面上例如凹陷和
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2024-06-14 04:49:35
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第1页：NVIDIA宣布开源CUDA
英伟达公司近日宣布，公司将向学术研究人员与软件工具开发商提供用于新款英伟达 (NVIDIA) CUDA LLVM 编译器的源代码，让他们能够更轻松地为更多编程语言增添 GPU 支持、在替代处理器架构上支持 CUDA 应用程序。这标志着原本封闭的CUDA走向了开放，CUDA既可以运行非NVIDIA GPU产品也可以运行其他家的解决方案，并且能够
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2024-01-24 09:59:23
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你的数据处理影响整个训练速度，如果加上英伟达 DALI 库，处理速度比原生 PyTorch 也能快上四倍。
选自towardsdatascience，作者：Pieterluitjens，机器之心编译，参与：一鸣、嘉明、思。 深度学习的加速上，除了对训练和推理过程的加速之外，还有对数据加载和预处理阶段的加速。这一阶段也尤为关键，因为数据处理 pipeline
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2023-10-19 11:37:42
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在这篇博文中，我将详细阐述如何验证PyTorch的显卡加速。随着深度学习的快速发展，利用GPU加速深度学习训练已经成为行业标准，验证这一过程的有效性显得尤为重要。
### 备份策略
在处理PyTorch的显卡加速验证的过程中，制定合理的备份策略是必不可少的。这一策略将采用甘特图和周期计划来安排各项任务，并提供备份脚本代码以确保数据安全。在这个周期计划中，我设定了定期备份的频率。
```bas
ollama 使用显卡加速的描述
随着 AI 大模型的普及，许多开发者寻找以更高效的方式来运行模型，尤其是利用显卡的并行处理能力。本文将详细介绍如何为 ollama 环境开启显卡加速，从版本对比到实战案例、性能优化等方面进行全面梳理。
## 版本对比
在分析 ollama 的不同版本时，我们需要关注它们在 GPU 支持方面的特性差异。以下是各版本的对比表：
| 特性 | o
专访Facebook研究员田渊栋和PyTorch作者Soumith新智元 ：田博士，关于PyTorch的发布，请问可以采访您几个问题嘛？田渊栋 ：哦，你要问什么？我可以把问题转给Soumith。新智元 ：请问 PyTorch 除了是基于 Python，其它架构是否与 Torch 一样？田渊栋 ：基本C/C++这边都是用的torch原来的函数，但在架构上加了 auto
Ollama Windows 显卡加速是一项旨在利用图形处理单元（GPU）提升计算性能的技术。这项技术在处理深度学习和AI模型时尤其显著。在这篇博文中，我将复盘我解决“Ollama Windows 显卡加速”问题的过程，分享环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦及生态集成的经验。
## 环境配置
在进行Ollama的显卡加速之前，我们需要配置适宜的开发环境。以下是我用思维导图梳理的环
Lenovo Quick Fix是一款联想厂商打造提供给联想电脑用户进行游戏优化的软件，让用户的电脑在游戏进行时功率提升到最大并且算力资源向游戏程序倾斜，让用户得到最好的体验，有需要的玩家不要错过了哦，赶快来下载吧！软件功能使用该工具解决让电脑不能发挥最高性能满足游戏运行的问题，快速改善游戏环境从而提升游戏体验。使用方法双击运行“游戏加速工具”，可能出现的用户账户控制提示，请选择“是”游戏加速工具
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2024-05-28 14:29:02
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前言：好久没有写文章，这两天把双显卡核显加速捣鼓好了，写出来给大家分享一下过程和思路核显加速问题困扰了笔主许久（日常Mac，游戏Win），受远景论坛@lichengyong的启发，终于完美解决了这个问题。在之前，笔主执着于WhateverGreen.kext（以下简称WEG），但由于WEG本身的缺陷，会导致核显的频率只能达到0.55GHz（UHD630满载为1.1-1.2GHz），且不稳定，无法发
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2023-11-10 09:45:58
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# 使用JavaCV实现GPU加速的指南
在这篇文章中，我们将探讨如何在Java中使用JavaCV库实现GPU加速处理。GPU加速可以显著提高图像和视频处理的性能，尤其是在需要进行大量计算的情况下。以下是整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 环境准备：安装JavaCV和CUDA |
| 2 | 编写Java代码以使用JavaCV和CUDA
原创
2024-09-06 03:49:46
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安装了 Anaconda，下一步决定是否安装 TensorFlow CPU 版本或 GPU 版本。几乎所有计算机都支持 TensorFlow CPU 版本，而 GPU 版本则要求计算机有一个 CUDA compute capability 3.0 及以上的 NVDIA GPU 显卡（对于台式机而言最低配置为 NVDIA GTX 650）。CPU 与 GPU 的对比：中央处理器（CPU）由对顺序串行
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2024-02-20 12:23:54
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注：本来一开始用的346版本，结果出问题；换成了3.4.16一、显卡加速环境准备默认安装的英伟达显卡驱动是没有配置显卡加速的。要在程序中可以使用显卡加速需要先配置环境需要准备：1.显卡 rtx 2060（如何查看显卡是否支持硬件加速并选择合适的软件版本）2.英伟达CUDA Toolkit: cuda_11.1.1_456.81_win10.exe3.CUDNN:cudnn-windows-x86_
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2024-03-27 13:52:20
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1、什么是CUDA CUDA(ComputeUnified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。2、什么是CUDNN NVIDIA cuDNN是用于深度神经
在计算机视觉和机器学习方向有一个特别好用但是比较低调的库，也就是dlib，与opencv相比其包含了很多最新的算法，尤其是深度学习方面的，因此很有必要学习一下。恰好最近换了一台笔记本，内含一块GTX1060的显卡，可以用来更快地跑深度学习算法。以前用公司HP的工作站配置过dlib，GPU是Quadro K420，用dlib自带的人脸识别算法(ResNet)测试过，相比较1060的速度确实要快上很多
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2024-06-25 16:23:09
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