这篇GPGPU 概念1: 数组= 纹理 - 文档文章提出的数组与纹理相等让人打开新的眼界与思维,本文在这文基础上,尝试把这部分思想拿来用在VBO粒子系统上. 在前面的文章中，我们把CPU的数据传到GPU后，然后就直接从桢缓冲到显示屏幕上了，那么还能不能把从GPU的数据拿回来放入CPU，然后进行处理。例如最基本的GPGPU编程中，把数组放入GPU运算后返回CPU。以及图片用GPU来加速处理。
转载
2024-04-28 09:25:03
45阅读
前言：最近参加一个比赛需要用到yolo,安装过程中借鉴了网上众多的指导教程，也很感谢B站一位大佬的视频指导，所以在这里想整理一下给需要安装的yolov4的小伙伴一个借鉴，相关视频指导在文章末尾有链接来观看。前期准备：进入GitHub找到AlexeyAB/darknet这个项目（[项目链接](https://github.com/AlexeyAB/darknet#how-to-use-on-the-
renderlayerbacking如下：注：renderlayerbacking负责管理renderlayer所需要的所有的后端存储，因为后端存储可能需要多个存储空间，在webkit中，存储空间使用graphiclayer来表示。那么为什么一个renderlayerbacking对象需要那么多层？原因有很多，例如webkit需要将滚动条独立开来称为一个层，需要两个容器层来表示renderlaye
转载
2024-07-05 09:33:07
34阅读
深度学习框架训练模型时的代码主要包含数据读取、网络构建和其他设置三方面，基本上掌握这三方面就可以较为灵活地使用框架训练模型。PyTorch是Facebook的官方深度学习框架之一，到现在开源1年时间，势头非常猛，相信使用过的人都会被其轻便和快速等特点深深吸引，...
转载
2018-09-03 08:58:30
261阅读
gpu是什么?图形处理器（英语：Graphics Processing Unit，缩写：GPU），又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。一个光栅显示系统离不开图形处理器，图形处理器是图形系统结构的重要元件，是连接计算机和显示终端的纽带。应该说有显示系统就有图形处理器(俗称显卡)，但是早期
转载
2024-05-02 10:56:14
114阅读
GPU结构设计1. 框架设计GPU 即 graphics process unit，图形处理单元，其主要功能在于图形渲染和合成，擅长于浮点运算和三角形生成填充处理；本部分主要回答：GPU如何实现让自己擅长于图形渲染和合成操作？1.1 GPU 发展演变技术的发展大多都有其需求依赖，GPU也是一样：1962年麻省理工学院的博士伊凡•苏泽兰发表的论文以及他的画板程序奠定了计算机图形学的基础。在随后的近2
转载
2023-11-07 19:19:46
13阅读
名企硬件工程师面试考题大全一、模拟电路1、基尔霍夫定理的内容是什么？（仕兰微电子）2、平板电容公式(C=εS/4πkd)。（未知）3、最基本的如三极管曲线特性。（未知）4、描述反馈电路的概念，列举他们的应用。（仕兰微电子）5、负反馈种类（电压并联反馈，电流串联反馈，电压串联反馈和电流并联反馈）；负反 馈的优点（降低放大器的增益灵敏度，改变输入电阻和输出电阻，改善放大器的线性和非 线性失真，有效地扩
值得一提的是，这篇文章包含参考文献在内，仅有短短6页。不少网友表示，太酷了！靠玩游戏来学习构建电路架随着摩尔定律变慢，开发其他技术来提高芯片性能变得愈发重要。设计更小、更快、功耗更低的算术电路，就是其中的方式之一。基于这样的背景，研究人员提出了PrefixRL——用深度强化学习优化并行前缀电路。据研究人员介绍，他们不仅证明了AI可以从头开始设计电路，而且比EDA工具设计得更小、更快。最新英伟达Ho
转载
2024-08-20 22:58:06
91阅读
# ---------------------------------------------------------
# 主扫描任务
# ---------------------------------------------------------
@dockerSec.task(bind=True)
def scan_task(self, ImageName):
pull = "
CPU和GPU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。于是CPU和GPU就呈现出非常不同的架构（示意图）：GPU采用了数量众多的计算单元和超长
转载
2023-07-19 17:26:33
235阅读
从android3.0开始，2D渲染开始支持硬件加速，即在view的Canvas上的绘图操作可以用GPU来加速。硬件加速会使app消耗更多的内存。如果配置文件中，Target API level >=14 硬件加速是默认开启的。如果应用只是使用了标准的 view 和 drawable ，那么对app开启全局的硬件加速不会有什么问题。 但由于硬件加速并非支持所有的2d绘
转载
2024-04-22 11:40:11
184阅读
最近在看视频拼接的代码，师兄说要用CUDA加速，于是开始学习CUDA编程，课程链接：UdacityCS344CUDA线程架构CUDA架构由Grid、Block、Thread组成。threadIdx代表一个block内线程索引值，在不同线程内该索引值都不同，最多存在三维，用.x、.y、.z表示blockDim代表一个block内的线程总数，最多存在三维blockIdx代表一个grid内块的索引值gr
转载
2024-08-05 10:24:05
128阅读
什么是Gstreamer？Gstreamer是一个支持Windows，Linux，Android， iOS的跨平台的多媒体框架，应用程序可以通过管道（Pipeline）的方式，将多媒体处理的各个步骤串联起来，达到预期的效果。每个步骤通过元素（Element）基于GObject对象系统通过插件（plugins）的方式实现，方便了各项功能的扩展。下图是对基于Gstreamer框架的应用的简单分层： 可
转载
2024-08-07 22:09:38
455阅读
CPU和GPU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。 于是CPU和GPU就呈现出非常不同的架构（示意图）： id="iframe_0.
转载
2023-11-28 13:28:23
10阅读
一、问题分解 这里的基本议题是：这个问题可以被分解成并行运行的组块吗？也就是，是否有机会发掘出问题中的并发性？假设能够把问题分为多个并发快，那接下来的问题是有多少个并发块？CPU并行化的一个主要限制因素经常是没有足够大粒度（或粗粒度）的并行工作要做。GPU运行成千上万的程序，所有问题需要被分解成上千个块，而不是像CPU那样只执
转载
2024-03-18 12:59:38
76阅读
前言这里yolov5的onnx模型的推理，分别在 x64上 和 移动端上运行，前者在自己本地Ubuntu系统上运行，后者在瑞芯微的rk3566上运行。 要完成如上工作我们需要一下步骤：1 下载onnxruntime编译好的库2 下载opencv库并安装3 下载交叉编译器4 下载yolov5-onnxruntime的工程并运行1 下载onnxruntime库github上搜索 onnxruntime
转载
2024-05-04 17:30:50
165阅读
一、驱动部分
$ sudo apt remove --purge nvidia* #卸载已有的驱动##禁用驱动nouveau，否则肯能安装后会卡在登录界面
$ sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf #最后一行添加blacklist nouveau
$ sudo update-initramfs -u #更
背景：最近进入到深度学习的行列中，由于笔记本带有独显，并且在网上看到许多博客都说深度学习通过GPU加速可以提高训练的速度，所以我就在想我也不能浪费了我的独显，最后决定尝试配置CUDA和cuDNN来体验一下GPU加速带来的乐趣。配置：系统：Windows10 2004 内存：16GB 处理器：Intel® Core™ i7-9750H CPU @ 2.60GHz 图形卡：NVIDIA GeForce
转载
2024-03-23 09:03:02
191阅读
ffplay自定义系列 文章目录ffplay自定义系列前言一、ffmpeg使用dxva2二、解码1、添加字段2、初始化3、反初始化三、渲染总结 前言ffplay本身是支持设置解码器的，比如设置h264_qsv、hevc_cuvid等就可以使用硬解功能，实际测试确实是有效的，cpu使用率也是有所下降。但是这并不是最佳的方案，在Windows上更好的方案是使用dxva2解码然后使用d3d9渲染，这种方
转载
2024-09-23 16:07:36
126阅读
最近有点想换工作了。所以在看一些基础题，发现自己的基础还是不够沉淀，所以要多复习一些东西，才能更好的学习下之前逛博客的时候看到过一篇关于css的硬件加速的，百度了下，硬件加速是指在计算机中通过把计算量非常大的工作分配给专门的硬件来处理以减轻中央处理器的工作量之技术。尤其是在图像处理中这个技术经常被使用。简单来说，就像是我们看电影的时候，如果电脑卡的话，单单使用cpu的话，是很卡的，而这个时候，如果
