一.概念性阶段 应用阶段(Application Stage)->几何阶段(Geometry Stage)->光栅化阶段（Rasterizer Stage)
1.1 应用阶段
目标是输出渲染所需要的几何信息，即渲染图元（rendering primitives)。
1.1.1 准备场景数据，例如摄像机位置，视锥体，场景中包含哪些模型，使用哪些光源等
1、首先连接到主机，然后使用 shell 安装 Rancher1.1、使用 shell 工具（如 xhell 或其他连接工具）登录 Linux 主机。1.2、执行以下命令：docker run -d --privileged --restart=unless-stopped \
-p 80:80 -p 443:443 \
-v <主机路径>:/var/lib/rancher/
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2024-03-28 10:00:45
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引言 年初开始进入3D打印行业，受命以Cura为基础，研发一款自主的3D打印切片软件。 自主研发要取其长处，补其不足，首先自然是要搞清楚Cura到底做了什么，读Cura的代码是必需的。我一向都觉得比起自己写代码来，读别人的代码是一个漫又而痛苦的过程，读者的思想与写者总有偏差，往往又无法验证自
前言NVIDIA nvprof / nvvp工具是英伟达N卡GPU编程中用于观察的利器。全称是NVIDIA Visual Profiler，是由2008年起开始支持的性能分析器。交互性好，利于使用。其中记录运行日志时使用命令nvprof，可视化显示日志时使用命令nvvp。该工具的官方介绍如下：不过在最近几年，英伟达官方推出了新的性能分析工具NSight，官方更加建议使用新的工具，给出的原因是NSi
前言目前我们使用的是 rancher 2.1.1版本，在去年 rancher 发布 v2.1.* 版本的时候做过一次升级，当时遇到了很多问题，虽然都一一解决，但是并没有有效的记录下来，这里在升级 v2.2.* 版本的时候做一个记录以便在今后升级的时候的提供参考作用。升级前的准备首先查看当前 rancher 版本，记下这个版本号后面需要使用。查看方式就是登陆 rancher 在左下角就可以看到当前版
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2024-10-28 09:52:23
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GPU Profile工具渲染性能问题往往是偷取你宝贵帧数的罪魁祸首,这种问题很容易产生,很容易出现,而且在一个非常方便的工具的帮助下,也非常容易去追踪. 使用Peofile GPU Rendering tool,你可以在手机上就可以看到究竟是什么导致你的应用程序出现卡顿,变慢的情况.这个工具在设置-开发者选项-Profile GPU rendering选项,打开后选择on screen as b
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2024-05-14 15:43:40
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# Rancher和Kubernetes的安装指导
Rancher是一个流行的容器管理平台，提供了一个用户友好的界面来管理Kubernetes集群。在使用Rancher之前，是否需要在机器上安装Kubernetes这一问题常常困扰着初学者。实际上，使用Rancher时不要求在每台机器上安装Kubernetes，但为了更好地利用Rancher的功能，我们需要理解如何在集群中配置这些组件。本文将为你
原创
2024-09-02 05:24:19
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在现代数据分析的背景下，MATLAB提供了强大的机器学习工具，特别是在GPU加速方面。这使得大量数据的处理和复杂模型的训练成为可能。然而，在某些情况下，利用GPU进行机器学习的过程中可能会遇到各种问题，这不仅影响到我们的实验效率，也可能对业务进度造成一定影响。例如，在深度学习模型的训练中，我们可能会遇到内存不足、计算不稳定或模型未能收敛等问题。
> “在过去的项目中，我们的模型训练耗时超过预期，
title: “Install cuda9.0+tensorflow_gpu1.8+python2.7+ PIP-on-centos7”
subtitle: “install tensorflow gpu”
date: 2018-07-18
author: “ray”
tags:
- tensourflow_gpu
- 技巧教程
- Centos7在centos7 安装
第一个，按照华为自己的说法，所谓的GPU Turbo不是纯软件实现的，而是软硬协同，所以这个问题本身就问的有问题。按照网上一些大神的猜测，GPU Turbo应该是在麒麟960那个时代就开始布局了，其中的机关可能跟华为的一个关于内存的专利有关（专利《一种优化核函数的方法和装置》），所以华为可能在麒麟960中就在芯片中增加了一些不为人知的机构，现在技术成熟了，才放出来给大家一个惊喜。而要做到这一点，就
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2024-03-20 15:49:42
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部分数值由于厂家不同，略有出入 Nvidia Tesla T4Nvidia RTX 3090Ti该参数的作用架构 Turing架构Ampere架构VERSUS网评分52分94分综合评分 Tensor核心数320个Tensor Core656个Tensor Core张量核支持混合精度计算，动态调整计算以加快吞吐量，同时保持精度。CUDA数量256010725CUDA运算速度只和核心频率
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2023-07-12 14:09:20
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全新IMG CXM GPU核兼容RISC-V并原生支持全HDR，帮助数字电视及整个消费市场降低成本中国北京 - 2023年5月23日 - Imagination Technologies推出全新IMG CXM GPU系列为对成本敏感的消费级设备带来无缝的视觉体验。该系列包含原生支持全HDR用户界面的最小GPU。IMG CXM GPU：如今的消费者希望智能家居平台上的视觉体验能够像他们在移动设备上所
课程作业目录一、Pycharm安装、配置、使用二、Anaconda 安装、配置（1）Anaconda 下载安装三、Open CV 安装与使用（1）完成Open CV 库的导入（2）完成Harris和SIFT 角点检测（2）Anaconda 中选择适当Python版本创建环境四、Pytorch 安装（1）在新环境中完成Pytorch 的安装五、目标检测算法实践（1）在新环境中导入YOLO V5（2
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2024-07-22 14:44:18
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机器学习是一种通过让计算机学习并根据数据进行决策的技术。随着机器学习应用的广泛使用，对于如何有效地评估机器学习算法的性能和效率的需求也越来越迫切。在机器学习中，GPU（图形处理单元）的使用已经得到了广泛的应用，它能够加速机器学习算法的运行速度。本文将介绍机器学习GPU评估的方法，并提供相关的代码示例。
## 什么是机器学习GPU评估？
机器学习GPU评估是指通过使用GPU来评估机器学习算法的性
原创
2024-01-23 09:00:10
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在集群安装操作错误，出现安装出现问题，最好做一下清理后重建方能正常，下面是一段清理脚本：
# ！！！下面这两个命令会删除机器上所有容器（请慎重！你可以手工挨个删除或修改一下命令过滤条件）
docker rm -f $(sudo docker ps -aq);
docker volume rm $(sudo docker volume ls -q);
rm -rf /etc/cni \
翻译
2021-09-01 09:16:29
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在集群安装操作错误，出现安装出现问题，最好做一下清理后重建方能正常，下面是一段清理脚本：docker rm -f $(sudo docker ps -aq);docker volume rm $(sudo docker volume ls -q);rm -rf /etc/cni \
翻译
2022-02-10 14:11:29
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零教程的基本概述在深度学习蓬勃发展的今天，模型变得越来越深，参数愈加庞大，虽然准确率不断增长，由于硬件受限，对实际场景部署的要求也越来越高，CUDA 编程成为了一门必备的武林绝学。如果你对模型的推理速度有较高要求，如果你有庞大的数据流等待推理，一起跟着教程了解这门技术。该教程目前暂定有以下章节，如有添加将会另行说明： 通过这些教程，可以说初入了 CUDA 编程的世界，基本学会
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2023-09-18 13:44:30
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电脑显卡4种接口类型：VGA、DVI、HDMI、DP电脑显卡全称显示接口卡（Video card，Graphics card），又称为显示适配器（Video adapter），显示器配置卡简称为显卡，是个人电脑最基本组成部分之一。对于显卡接口类型，主要包括VGA、dvi/HDMI、dp这四种比较常见的接口，当然还有其他的。 VGA接口是最常见，也就是我们通常的电脑
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2024-04-21 16:43:43
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# 机器学习中的GPU加速：实现与示例
随着大数据时代的到来，机器学习已成为数据科学的一个重要领域。由于模型训练通常需要处理大量数据和复杂计算，利用GPU（图形处理单元）进行加速成为了一种趋势。本文将介绍如何在机器学习中调用GPU代码以及相关示例。
## 什么是GPU？
**GPU（Graphics Processing Unit）**，也称为图形处理器，是一种专门用于处理图形和图像的处理器
原创
2024-08-22 05:26:48
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共享GPU内存在机器学习任务中的应用日益增多，解决此类问题需要综合考虑多种技术栈的兼用性，以确保性能和资源的合理分配。以下将详细记录在这一背景下的环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南以及生态扩展的过程。
## 环境准备
在使用共享GPU内存进行机器学习时，确保所有技术栈之间的兼容性至关重要。以下是我们所采用的软件和硬件环境，包括其版本兼容性矩阵：
| 软件/硬件
