前言前段时候我收到了算法组的一个AI模型的落地请求. 这个模型是为了能在服务器实时推理, 在原始模型的基础上进行了裁剪, 运算量从7G Macs降低到了1G Macs, 但实际反映出来的速度提升只有30%.这里就反应出了一个问题, 那就是AI算法的开发者对于模型落地硬件不熟悉, 只在他们的认知空间内对模型进行裁剪优化. 所以会出现这种落差很大的优化结果. 于是我给算法组提交了模型修改意见, 在他们
在本章中，我们将学习如何分配和使用纹理内存(Texture Memory)。和常量内存一样，纹理内存是另一种类型的只读内存，在特定的访问模式中，纹理内存同样能够提升性能并减少内存流量。虽然纹理内存最初是针对传统的图形处理应用程序而设计的，但在某些 GPU 计算应用程序中同样非常有用。 文章目录纹理内存简介热传导模型简单的传热模型温度更新的计算模拟过程动态演示使用纹理内存使用二维纹理内存遇到的问题及
以下全部都是我个人的一个见解，如果有什么不对的请原谅什么是硬盘？
硬盘是用来存储数据的媒介
衡量硬盘的好坏： 参数：
1）转速
2）接口速度
3）接口类型
4）缓存 硬盘：
1）机械硬盘
2）固态硬盘：又称SSD
3）移动硬盘 接口类型:
PA
ARM mali gpu四大微架构概述 https://zhuanlan.zhihu.com/p/107141045 http://www.neardi.com/news_23/487.html ...
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2021-10-12 14:00:00
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NEW出品｜网易智能1月6日消息，据外媒报道，美国芯片巨头英特尔在2022年CES上发布了新的H系列Alder Lake移动版处理器，声称其性能可与苹果M1相媲美，并对整个行业都有好处。H系列Alder Lake移动版处理器的产品阵容包括酷睿i9-12900HK，英特尔将其吹捧为“有史以来最快的移动处理器”。以下是关于英特尔新芯片的细节，以及其旗舰移动芯片如何能与苹果的M1 Max相媲美。英特尔规
移动端优化，老生常谈的问题了。面试题问，实际应用中（在开发时间充裕的情况下，也会用）。但是，在移动端中，实用的优化方式，用户体验方式都是尤为关键的第一点： 我认为是页面加载速度 首先，我觉得移动端加载速度一般最长不能超过5s。一般保持在3秒左右（作为体验最佳）。那么问题来了，一般页面都会调用很多后端接口，用数据来渲染页面，3秒实在有些困难。那么解决方法就来了1，按模块请求接口。将页面多个
我想安装一个TensorFlow的GPU版，但是什么也不知道具体怎么开始，所以在网上搜了很久，最后结合自己的电脑终于安上了。这里把我的经验分享给大家，希望能有所帮助。1.首先，我们需要确定你的电脑的GPU是否支持安装。我看网上好多都有怎么查看的帖子。我就不仔细介绍了。（因为我的电脑自带NVIDIA的一系列东西，虽然也有CUDA，但是我后来还是自己安装了一下，因为原来的我找不到安装路径。我的电脑显卡
在Pytorch中，所有对tensor的操作，都是由GPU-specific routines完成的。tensor的device属性来控制tensor在计算机中存放的位置。 我们可以在tensor的构造器中显示的指定tensor存放在GPU上 也可以用 to 方法把一个CPU上的tensor复制到G
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2020-07-30 14:27:00
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TensorFlow基础篇——（二）TensorFlow和keras中参数配置的用法TensorFlow和keras中GPU使用的设置方法一： 在终端显式指定方法二 ：在Python代码中指定方法三 ：使用深度学习工具提供的 API指定Pytorch中GPU使用的设置tf.ConfigProto的用法说明一、TensorFlow下tf.ConfigProto的使用方法二、Keras下tf.Con
在Unity中，无论预计算照明是自动处理还是手动处理，它都是在后台进行计算的。当预计算运行时，编辑器右下角将出现一个蓝色进度条。根据是Baked Gl，还是Precomputed Realtime GI，预计算过程会有不同的阶段。显示预计算过程当前的进度。在上面的例子中，我们可以看到11个任务已经执行了5个，在预计算过程移动到第6个任务之前，还有108个工作需要处理。各个阶段如下：Precompu
摘要：美国印第安纳大学计算机博士Eric Holk最近开发了一个应用程序来运行GPU，挖掘出了GPU芯片的潜力，使GPU能同时执行成千上万个任务。
GPU代表的是图形处理单元，但是，这些小小芯片除了处理图形功能，还有其它用处。比如，Google使用GPU来为人脑建模，Salesforce则依赖GPU分析Twitter微博数据流。GPU很适合并行处理运算，
在知乎上关注了好多图形学大佬，感觉现在知乎的技术氛围要比掘金推荐旧文好多了，经常会推送感兴趣的领域内容，而且还可以和作者私信交流。这段时间看到有大佬分享 GPU 架构相关的内容，做图像渲染的还是要懂 GPU 才行的，毕竟是和它打交道嘛。这位大佬就是知乎作者：无缘补天的梧桐，主页连接如下:https://www.zhihu.com/people/wu-tong-16-43最重要的作者还分享了
原创
2022-12-20 22:06:02
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层次分析法（AHP）：一种层次权重决策分析方法，日常生活中比如：冰箱品牌的选购（考虑到价格，性能，售后等因素）；旅游景点的选择（交通，居住环境，饮食等）。解题步骤： （1）.建立层次结构模型 （2）.构造判断（成对比较）矩阵 （3）.一致性检验案例： 构造判断（成对比较）矩阵 标度表：主要用于构造判断矩阵 注意：构造判断矩阵时，不同元素之间的重要程度一般主观判断，即自己凭主观做出判断，不过在真正的
本文系原创整理，欢迎，请标明链接 ://.cnblogs.com/luming1979有问题欢迎加群讨论：366239605 介绍了各种移动设备所使用的GPU，以及各个GPU所支持的压缩纹理的格式和使用方法。1. 移动GPU大全目前移动市场的GP...
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2015-03-27 02:20:00
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在上一篇文章中《Tensorflow加载预训练模型和保存模型》，我们学习到如何使用预训练的模型。但注意到，在上一篇文章中使用预训练模型，必须至少的要4个文件：checkpoint
MyModel.meta
MyModel.data-00000-of-00001
MyModel.index这很不便于我们的使用。有没有办法导出为一个pb文件，然后直接使用呢？答案是肯定的。在文章《Tensorflow加
TVM在ARM GPU上优化移动深度学习随着深度学习的巨大成功，将深度神经网络部署到移动设备的需求正在迅速增长。与在台式机平台上所做的类似，在移动设备中使用GPU可以提高推理速度和能源效率。但是，大多数现有的深度学习框架都不能很好地支持移动GPU。困难在于移动GPU架构和台式机GPU架构之间的差异。这意味着在移动GPU上进行优化需要付出特殊的努力。繁琐的额外工作最终导致大多数深度学习框架中对移动G
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2021-03-07 09:52:35
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TVM 优化 ARM GPU 上的移动深度学习 随着深度学习的巨大成功，将深度神经网络部署到移动设备的需求正在迅速增长。与桌面平台上所做的类似，在移动设备中使用 GPU 既有利于推理速度，也有利于能源效率。但是，大多数现有的深度学习框架并不很好地支持移动 GPU。难点在于移动 GPU 架构和桌面 G
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2021-05-08 14:24:00
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自动调试用于移动GPU的卷积网络 对特定设备进行自动调试对于获得最佳性能至关重要。这是有关如何调试整个卷积网络的说明文档。 TVM中Mobile GPU的算子实现以模板形式编写。模板具有许多可调旋钮（平铺因子，矢量化，展开等）。将调试神经网络中的所有卷积，深度卷积和密集算子。调试后，生成一个日志文件
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2020-12-24 20:07:00
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· 3Dmark03/05/06测试成绩对比 为了保证测试成绩的公平，我们在统一的平台对这些移动显卡进行测试，它的具体配置如下：IntelCore 2 Duo T7300、PM965/GM965、2×1GB DDR2-667、160GB SATA 5400RPM。操作系统我们选择了Windows vistaHome Premium。 由于目前不少笔记本的8600M GS和8400M
介绍了各种移动设备所使用的GPU，以及各个GPU所支持
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2021-09-07 15:06:12
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