开源代码的阅读和移植能力还是挺重要的，能帮助工程师快速的借助前人的基础完善自己的项目，在他人的基础上拓展自己的业务。一、GITHUB代码下载UDP通信的verilog实现以下面的链接为基础进行：GitHub - alexforencich/verilog-ethernet: Verilog Ethernet components for FPGA implementation1.首先，百度一下，找
在Kubernetes（K8S）中实现GPU加速编译可以显著提高编译速度，特别是对于需要大量计算资源的深度学习等应用。在本文中，我将教你如何在K8S集群中实现GPU加速编译。
首先，让我们来了解一下整个流程。在开始之前，请确保你的K8S集群中已经部署了GPU相关的设备和驱动。
| 步骤 | 操作 |
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原创
2024-04-23 18:16:58
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TensorRT Inference引擎简介及加速原理简介简介TensorRT加速原理TensorRT直接支持的层TensorRT--8-bit Inference结果 简介最近在做CNN卷积神经网络量化方面的工作，查阅资料发现TensorRT有新颖的思想，记录学习的知识，如有问题请指教！TensorRT是NVIDIA 推出的一款基于CUDA和cudnn的神经网络推断加速引擎(C++库)。相比于
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2024-03-21 14:53:24
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最新的 JAX快速入门首先解答一个问题：JAX是什么？简单的说就是GPU加速、支持自动微分(autodiff)的numpy。众所周知，numpy是Python下的基础数值运算库，得到广泛应用。用Python搞科学计算或机器学习，没人离得开它。但是numpy不支持GPU或其他硬件加速器，也没有对backpropagation的内置支持，再加上Python本身的速度限制，所以很少有人会在生产环境
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2024-05-05 13:56:08
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# PyTorch如何使用GPU加速
PyTorch是一个开源的深度学习框架，它提供了许多功能和工具，用于构建和训练神经网络模型。PyTorch通过使用图形处理器（GPU）来加速计算，从而提高模型训练和推理的速度。本文将介绍如何在PyTorch中使用GPU来加速深度学习任务。
## GPU加速的优势
GPU比中央处理器（CPU）更适合进行大规模的并行计算任务。它具有更多的核心和更大的内存带宽
原创
2023-09-15 05:40:14
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概要源于facebook的faiss库，其用过GPU 对于进行加速，另外xfr中也用到GPU，而需求源于之前xid对于大数据量的性能问题。之前也了解过一些机器学习的平台，如tersorflow，paddlepaddle，他们均将GPU加速作为平台的一大“卖点”。因此思考GPU编程对于智能基础服务还是有很大的帮助，于是“贸然”涉足了这一领域。CUDA编程给我的感觉是 1. 入门很容易，我大概用了一周
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2024-07-17 15:31:22
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前言GDAL库中提供的gdalwarp支持各种高性能的图像重采样算法，图像重采样算法广泛应用于图像校正，重投影，裁切，镶嵌等算法中，而且对于这些算法来说，计算坐标变换的运算量是相当少的，绝大部分运算量都在图像的重采样算法中，尤其是三次卷积采样以及更高级的重采样算法来说，运算量会成倍...
原创
2022-01-07 09:30:13
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第一章 绪论
1.1 Programmable Graphics Processing Unit 发展历程Programmable Graphics Processing Unit( GPU)，即可编程图形处理单元，通常也称之为可编程图形硬件。
GPU的发展历史GPU 概念在 20 世纪 70 年代末和 80 年代初被提出，使用单片集成电路( monolithic)作为图形芯
ChatGPT 是一个由 OpenAI 开发的大型语言模型，它采用了 GPT-3.5 架构，该架构使用了 NVIDIA 公司的 A100 GPU 芯片作为加速器，以实现高效的模型训练和推理。NVIDIA A100 是 NVIDIA 公司推出的一款高性能 GPU 加速器，采用了基于 Ampere 架构的第三代 Tensor Core 技术，具有卓越的性能和功率效率。该芯片拥有6912个 CUDA 核
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2024-02-18 11:35:20
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环境搭建VS 2019 CUDA 10.2 CUDNN Cmake 3.18.1OpenCV 4.4.0opencv-contribe 4.4.0 编译步骤1、打开Cmake，选择opencv4.4.0源码路径，选择编译完成之后的保存路径，选择VS版本。 2、等待configure完成之后，可能会出现下载的错误，具体就是xfeatures2d、FFMPEG、IPPICV的下载错误，如图： 因为下载
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2023-12-18 15:38:06
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最近在两篇博文的帮助下，成功配置了Cuda以及Cudnn，实现了深度学习GPU加速。由于这两篇博文没有将Cuda和Cudnn的安装有效的整合在一起，所以这篇博客的目的就是结合两篇博文以及自身安装过程中所遇到的困难和积累的经验，为实现深度学习下GPU加速扫清障碍。1.实验环境 我的操作系统是wi
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2024-03-19 10:38:30
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第五章 halcon与EmguCV之间的转换其实一般情况下都是halcon转emguCV了，反过来做的应该很少吧？所以本章我也是只说怎么把halcon算子转换成emguCV代码。其实halcon跟emguCV都有那么多代码，很多我也在学习中呢，所以本章只有一节，把我整理的一些学习笔记写进来与大家一起分享。先聊几个稍微简单的吧！(1) Halcon里面的read_image(),其实就相当于emgu
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2024-04-11 13:11:01
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软硬件FFT性能测试 FFT在很多算法中都有应用，M6678 DSP支持软件FFT（调用DSP库），和硬件FFT（有一个独立的FFT硬件加速模块）。测试条件操作系统 Win11CCS 6.2.0CGT-Tools 7.4.4XDCTools 3.25.5.94SYS/BIOS 6.33.6.50DSPLIB C66x 3.4.0.4MATHLIB C66x 3.1.2.4256kB L2 Cac
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2024-04-04 15:31:21
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一. 本文目的 在一款基于JetsonNano的四轮车平台上,测试和验证常见的物体检测网络模型执行情况,主要测试其FPS指标,为后续该平台的相关项目提供技术参考. 同时也通过和常用笔记本之间的横向对比(主要FPS),更直观的体验常用物体检测网络的执行速率. 二. 目标平台和系统参数 &
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2024-07-14 06:37:58
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安装在操作系统的镜像文件中其实以及包含了例如“tigervnc-server-1.1.0-5.el6_4.1.x86_64.rpm”这样的文件包，只要执行rpm -qa + 对应的包名 ，其实就可以完成安装。但是这样的安装其实并不会检查包的依赖关系，只是简单的安装软件包而已。但在软件实际运行的时候，其实需要base包的依赖的，如果在操作系统已经安装了相关的依赖，其实并不会影响软件的运行，但是如果不
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2024-09-14 08:35:54
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# Java如何使用GPU加速计算方案
## 引言
在高性能计算（HPC）和大数据分析中，GPU（图形处理单元）的并行计算能力已成为加速计算的重要工具。Java作为一种广泛使用的编程语言，尽管其本身并不原生支持GPU编程，但通过一些框架和工具，可以实现GPU加速。本文将提出一个Java项目方案，利用GPU加速计算，同时提供代码示例及饼状图展示。
## 项目目标
本项目旨在构建一个利用GPU
加速 Sketchup 制图 注意几点 【转载 】
2011年04月29日
Sketchup越来越多人在使用了，最近也会收到一些朋友的疑问，这里我整理一些Sketchup在应用中注意的事项，希望在各位朋友的学习工作中有着事半功倍的作用。
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[b] [/b]提高Sketchup运行速度窍门：
[b]基础篇：[/
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2024-06-18 05:45:25
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TensorFlow 计算加速内容摘自《TensorFlow实战Google深度学习框架》 第二版1. TensorFlow使用GPUTensorFlow程序可以通过tf.device函数来通过名称指定运行每一个操作的设备，这个设备可是是本地的GPU或CPU，也可以是一台远程的服务器。在默认情况下，就算及其有多个CPU，TensorFlow也不会区分他们，所有的CPU都使用/cpu:0为名称。一台
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2024-03-29 11:22:21
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如果您使用OpenCV已有一段时间，那么您应该已经注意到，在大多数情况下，OpenCV都使用CPU，这并不总能保证您所需的性能。为了解决这个问题，OpenCV在2010年增加了一个新模块，该模块使用CUDA提供GPU加速。您可以在下面找到一个展示GPU模块优势的基准测试：简单列举下本文要交代的几个事情：概述已经支持CUDA的OpenCV模块。看一下cv :: gpu :: GpuMat（cv2.c
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2024-02-21 10:52:39
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1、GPU加速利用多个GPU提升运行效率#利用多个GPU加速import osos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '2,1,0'这是存在多个GPU的电脑上可以实现的，只要放在你编写的代码中即可。其中，os库提供通用的，基本的操作系统交互功能，与操作系统相关的，包括常用路径操作，进程管理，环境参数等所以这里需要import os库来进行加速 2、CP
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2023-07-11 14:50:04
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