电脑在运行SolidWorks的时候,经常会遇到模型打开慢的问题。今天总结整理了一些设置和使用习惯的改进，为大家提供一些建议。首先，是电脑配置的问题，SolidWorks运行比较关心的是显卡和CPU。显卡最好是专业的图形显卡，大家可以根据经济实力去选择；CPU我们建议是低核高频，而现在很多电脑买回来是多核低频的。这两点大家注意一下。其次，我们的办公电脑往往是安装了比较多的软件，如果这些软件都全部打
toolbox智能扣件、迈迪设计宝（今日智造）等工具都有快速装配功能，前者跟SolidWorks结合很紧密，但是也许是太智能了，有些bug莫名其妙（也不好意思要人家免费解惑、修复）；后者本人没有实际使用过。本文主要介绍我自己写的快速装配小程序，优点是：轻量化(只需要有Excel或wps（带vba模块），不需要安装其他程序)；较为实用（我自己在用。不过现在用得少，螺栓螺母装多了，SolidWorks
文章目录一、什么是isp二、ISP的框架三、ISP的逻辑控制四、ISP上的Firmware包含三部分五、内置isp和外置isp5.1 内置ISP5.2外置ISP 一、什么是ispISP是Image Signal Processor 的简称，也就是图像信号处理器。 ISP一般用来处理Image Sensor（图像传感器）的输出数据，如做AEC（自动曝光控制）、AGC（自动增益控制）、AWB（自动
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2024-05-30 07:31:48
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首先从最明显的差别说起： GPP是通用的处理器，而DSP是专用处理器，专门处理高密集型重复型数据而设置的。 （1）处理器的架构： 传统上，GPP采用冯.诺依曼存储器结构，程序与数据共用一个存储器空间，通用一组总线（一个地址总线和一个数据总线）链接到处理器核。虽然现在典型的高性能GPP都包含两个片内高速
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2024-04-20 21:29:32
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1、单处理器和到多处理器的演变 尽管单处理器仍在发展，但由于指令级并行的开发空间正在减小，再加上散热等问题限制了时钟频率的继续提高，所以单处理器发展的速度正在减缓，这最终导致了起源于在单独一个晶片设计多个内核的多处理器系统结构的出现。 多处理器系统结构允许多个处理器执行同一个程序，共享同一个程序的代码和地址空间，并利用并行技术来提高计
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2024-09-28 23:40:29
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一、概念（Center Processing Unit）即中央处理器，GPU（Graphics Processing Unit）即图形处理器。 二、CPU和GPU的相同之处两者都有总线和外界联系，有自己的缓存体系，以及数字和逻辑运算单元，两者都为了完成计算任务而设计。三、CPU和GPU的不同之处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，并辅助有很
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2023-10-02 23:04:07
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FPGA的优势有三个方面：1）通信高速接口设计。FPGA可以用来做高速信号处理，一般如果AD采样率高，数据速率高，这时就需要FPGA对数据进行处理， 比如对数据进行抽取滤波，降低数据速率，使信号容易处理，传输，存储。2）数字信号处理。包括图像处理，雷达信号处理，医学信号处理等。优势是实时性好，用面积换速度，比CPU快的多。3）更大的并行度。这个主要是通过并发和流水两种技术实现。并发是指重
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2024-10-09 11:43:42
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1.概念介绍1）OpenGLES官方介绍：https://www.khronos.org/opengles/OpenGLES（OpenGL for embeded systems）是用于嵌入式设备的免费、跨平台的2D/3D渲染API。它是OpenGL的一个子集，现在主要有两个版本，OpenGLES1.x提供固定管道渲染，OpenGLES2.x及以上提供可编程管道渲染。目前的手机大多支持OpenGL
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2024-10-30 15:27:39
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在写shader的时候，其实一些写法对于其执行影响非常大，而且由于gpu和cpu在架构上的不同，代码的优化思想也不一样，最近一直在写几个shader，为了性能问题，查阅了很多资料，把一些tips总结下来。 首先要树立几个思想：1.gpu是SIMD的架构，即单指令多数据流架构，即在gpu上同时执行n个数据和执行1个数据的效率是一样的，我们要尽量的把并行的计算搬到gpu上2.gpu是以向量计
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2024-06-29 09:14:27
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GPU与GPGPU泛淡GPU(Graphics Processing Unit)，也即显卡，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）上作图像运算工作的微处理器。它已经是个人PC和移动设备上不可或缺的芯片，有界面有显示的地方，一般就离不开它。高清电视、智能手机、个人电脑。GPU的产生是为了解决图形渲染效率的问题，但随着技术进步，GPU越来越强大，尤其是shader
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2024-05-24 10:23:28
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GPU 的硬件基本概念Nvidia的版本： 实际上在 nVidia 的 GPU 里，最基本的处理单元是所谓的 SP(Streaming Processor)，而一颗 nVidia 的 GPU 里，会有非常多的 SP 可以同时做计算;而数个 SP 会在附加一些其他单元，一起组成一个 SM(Streaming Multiprocessor)。几个 SM 则会在组成所谓的 TPC(Texture Pr
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2024-07-03 21:41:57
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5 算法程序解读前面章节已经成功运行sample程序，迫不及待地想知道程序怎么写，好不好掌握。本文以手写体图片数字识别为例，介绍海思芯片上AI算法推理程序的框架、数据结构、API调用、运行流程等内容。5.1 常用深度学习框架推理步骤常用深度学习框架(caffe、TensorFlow等)的算法推理程序主要由三部分组成：预处理：准备推理输入数据，如图片颜色通道排列和分离，像素数据转换成浮点数，数据归一
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2024-07-22 15:01:17
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计算机网络提供的最重要的两个功能是：连通性，共享；因特网发展的三个阶段： 从单个网络ARPANET向互联网发展的过程； 建成了三级结构的因特网； 逐渐形成了多层次ISP结构的因特网；多层次的ISP结构的因特网：根据提供服务的覆盖面积大小以及所拥有的IP地址数目的不同，ISP也分成不同的层次：主干ISP，地区ISP，本地I
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2024-07-09 21:29:00
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Adreno GPU上Android 游戏开发介绍（2）高通真HDR介绍高动态范围 (HDR)广色域 (WCG)色量显示技术光显示概述HDR10颜色体积映射 高通真HDR介绍HDR 显示器在 PC 和电视领域已经存在了很长时间。 在移动端，2018年出现的OLED屏幕开始支持更高的动态范围和更广的色域。 为了更好地利用屏幕的广色域和高动态范围，高通推出了 True HDR 游戏。真正的 HDR
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2024-03-29 06:43:32
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深度学习最近取得的成功势不可挡：从图像分类和语音识别到图片标注、理解视觉场景、视频概述、语言翻译、绘画，甚至是生成图像、语音、声音和音乐！其成果令人震惊，因而需求就会增长。对于需要更多用于深度学习解决方案的硬件和优化型芯片的领域来说，数据中心只是其中的一个方面。还有很多消费类电子产品，比如智能相机、增强现实眼镜等设备，它们需要小功率，并且由于隐私问题，用户们可能不会想要采用云计算解决方案。 深
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2024-05-06 14:44:07
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一、GPU与CPU 既然要学习图形渲染，那么我们首先得了解CPU与GPU，可以参考CPU与GPU的设计区别 上图中，绿色表示计算单元，橙红色的是存储单元，橙黄色的是控制单元。 可以看出，CPU中包含了大量的Cache,还有复杂的控制逻辑和许多优化电路，计算功能只占一小部分，而GPU中有众多的计算单元和超长的流水线，其控制单元很少并且省去了Cache（高速缓冲存储器，一种特殊的存储器子系统，其中复制
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2024-03-27 05:54:31
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我们知道做深度学习离不开GPU，不过一直以来对GPU和CPU的差别，CUDA以及cuDNN都不是很了解，所以找了些资料整理下，希望不仅可以帮助自己理解，也能够帮助到其他人理解。 先来讲讲CPU和GPU的关系和差别吧。截图来自资料1（CUDA的官方文档）： GPU有更多的运算单元（如图中绿色的ALU），而Control和Cache单元不如CPU多，这是因为GPU在进行并行计算的时候每个运算单元都是
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2024-07-19 14:05:47
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GPU直通：将GPU设备直通给虚拟机PCI直通 硬件直通是指将物理主机的硬件资源直接挂载给虚拟机使用，不需要经过hypervisor的模拟和过滤，虚拟机发的命令直接送到物理设备。GPU直通模式是最早采用也最成熟的方案。三家（Nvidia Tesla，AMD FirePro，Intel Gen8/Gen9）都有支持。 直通模式的实现依赖于IOMMU的功能。VTD对IOVA的地址转换使得直通设备可以在
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2023-09-28 22:37:54
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深度学习最近取得的成功势不可挡：从图像分类和语音识别到图片标注、理解视觉场景、视频概述、语言翻译、绘画，甚至是生成图像、语音、声音和音乐！ 随着我们的家变得越来越智能，你会发现许多设备都会需要连续地使用深度学习应用、收集和处理数据。所以我们需要新的硬件，一个比 Intel Xeon 所驱动的服务器更加高效的硬件。一个英特尔服务器 CPU 可能会消耗 100-150 瓦功率并需要一个有着冷却装置的超
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2024-09-06 19:52:24
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技术日新月异，物联网、人工智能、深度学习等遍地开花，各类芯片名词GPU, TPU, NPU，DPU层出不穷…它们都是什么鬼？又有什么不一样？01CPUCPU，作为机器的“大脑”，它是布局谋略、发号施令、控制行动的“总司令官”，担负着整个计算机系统的核心任务。CPU由多个结构组成，其中包括运算器（ALU, Arithmetic and Logic Unit）、控制单元（CU, C
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2024-08-30 14:10:38
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