Vitis-AI集成 Vitis-AI是Xilinx的开发堆栈,用于在Xilinx平台(包括边端设备和Alveo卡)上进行硬件加速的AI推理.它由优化的IP,工具,库,模型和示例设计组成.设计时考虑到了高效率和易用性,充分发挥了Xilinx FPGA和ACAP上AI加速的全部潜力. TVM内部当前的Vitis-AI Byoc流可加速边端和云端的神经网络模型推理.支持的边端和云端深度学习处理器单元(DPU)的算子分别是DPUCZDX8G和DPUCADX8G.DPUCZDX8G和DPUCADX8G是

下载代码示例 移动设备正呈现着像素越来越高,屏幕尺寸越来越小的发展趋势. 由于像素着色的能耗非常大,因此 DPI 的增加以及移动设备固有的功耗受限环境为降低像素着色成本带来了巨大的压力. MSAA 有助于轻松降低像素着色成本,并丝毫不影响图像质量. 英特尔研究人员近期推出了一项名为 Coarse Pixel Shading 的技术,其工作原理与 MSAA 类似,但能够将着色率降至每像素一次. Coarse Pixel Shading 和 MSAA 非常适用于正向渲染管道,但不太适用于递延管道.

本文来自于Dev Club 开发者社区,非经作者同意,请勿转载,原文地址:http://dev.qq.com/topic/57c7ffdc0569a1191bce8a63 作者:章未哲——腾讯SNG质量部 背景 我们在安卓上进行性能测试时,如果想获取CPU以及内存等常用性能指标,linux系统自身就提供了现成的方法,谷歌官方甚至公司内部也都提供了大量功能强大的分析工具.而相比之下,想要获取GPU的相关指标则没那么容易,甚至我们对GPU应该使用什么指标衡量都几乎一无所知.这一方面是由于系统没有提供

[译]基于GPU的体渲染高级技术之raycasting算法 PS:我决定翻译一下<Advanced Illumination Techniques for GPU-Based Volume Raycasting>.像我翻译其他资料一样,只按我的需要和观点来翻译.有的部分详细翻译,附加注解,有的部分直接略过. 摘要 raycasting是一种高效的体渲染算法.它可用于交互式的医学成像.科学数据显示等领域. 本书首先介绍raycasting算法用到的基础概念,这是基础,必须先理解了才行. 本书着重

原文链接 下载代码样本 特性/描述 日期: 2016 年 5 月 5 日 GPU Detect 是一种简短的示例,演示了检测系统中主要显卡硬件(包括第六代智能英特尔® 酷睿™ 处理器产品家族)的方式. 代码下载包括文档,旨在用作指南,且应该根据游戏的特定需求进行调整. 系统要求 硬件: CPU: 支持的英特尔® CPU GFX:在 Microsoft DirectX* 10(或更高版本)硬件上使用 Microsoft DirectX* 10 显卡 API 操作系统: Microsoft Wind

一 RPC正射校正的原理 影像正射校正的方法有很多,主要包含两大类:一类是严格的几何纠正模型,另一类是近似几何纠正模型.当遥感影像的成像模型和有关参数已知时,可以根据严格的成像模型来校正图像,这种方法属于严格几何纠正,最具代表的是共线方程法.当传感器成像模型未知或者无法获取相关的辅助参数时,可以用假定的数学模型模拟成像模型,对影像实现校正,这种方法属于近似几何纠正,主要有:几何多项式纠正.有理函数法.局部区域校正等模型.本文将主要对RPC正射校正模型进行展开讨论. RPC模型将像点坐标d(lin

pading :SAME,VALID 区别  http://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/53444333 tensorflow实现的各种算法:http://www.cnblogs.com/zhizhan/p/5971423.html 卷积神经网络中w*x得到的是一个feature map,然而bias是一个值,也就是每个feature map只对应一个数值的bias(猜测feature map上面的每一个元素都+bias) tensor

-------------------paper--------------------- 一种基于GPU并行计算的MD5密码解密方法 0.abstract1.md5算法概述2.md5安全性分析3.基于GPU的爆破3.1GPGPU3.2CUDA3.3implementation4性能对比 -----------------presentation------------------ [Code] Section 0:Introduction of MD5, and its application

之前摸爬滚打总是各种坑,今天参考这篇文章终于解决了,甚是鸡冻\(≧▽≦)/,电脑不知道怎么的,安装不了16.04,就安装15.10再升级到16.04 requirements: Ubuntu 16.04 python 2.7 Flask tensorflow GPU 版本 安装nvidia driver 经过不断踩坑的安装,终于google到了靠谱的方法,首先检查你的NVIDIA VGA card model sudo lshw -numeric -C display 可以看到你的显卡信息,比如

作者:Cascade链接:https://www.zhihu.com/question/21231074/answer/20701124来源:知乎著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权. 想要理解GPU与CPU的区别,需要先明白GPU被设计用来做什么.现代的GPU功能涵盖了图形显示的方方面面,我们只取一个最简单的方向作为例子. 大家可能都见过上面这张图,这是老版本Direct X带的一项测试,就是一个旋转的立方体.显示出一个这样的立方体要经过好多步骤,我们先考虑简单的,想象一下他是个线框,没有

导读: 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,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. “为什么现在更多需要用的是 GPU 而不是 CPU,比如挖矿甚至破解密码? ” 以下是比较准确靠谱的回答: 1.现在更多被需要的依然是CPU,只是GPU在大规模并发计算中体现出其一技之长所以应用范围逐渐变得广泛,并成为近些年的热点话题之一. 为什么二者会有如此的不同

CPU: 1.苹果 (Apple) A系列 ARM授权,基于Cortex-A系列架构 A5基于Cortex-A9架构,双核,主频800M-1Ghz,内存双通道32bitLPDDR2,GPU采用PowerVR SGX 543MP2,三星45nm LP工艺处理技术 A6依然为双核,其架构体系不同于Cortex-9,也不是Cortex-A15,做法有点类似于高通Krait架构,比较可信的说法是苹果在A6处理器上开始使用自己开发的指令集,具体为Apple Swift 主频提升到了1.3Ghz,内存依然为

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GPU主要有四大厂商系列:1)Imagination Technologies的PowerVR SGX系列 代表型号:PowerVR SGX 535.PowerVR SGX 540.PowerVR SGX 543MP.PowerVR SGX 554MP等 代表作  :Apple iPhone全系.iPad全系,三星I9000.P3100等2)Qualcomm(高通)的Adreno

本博客主要用于在Ubuntu14.04 64bit 操作系统上搭建google开源的深度学习框架tensorflow. 0.安装CUDA和cuDNN 如果要安装GPU版本的tensorflow,就必须先安装CUDA和cuDNN,请参考Caffe学习笔记2--Ubuntu 14.04 64bit 安装Caffe(GPU版本). 1.安装tensorflow github上下载已经编译好的.whl文件. 输入如下, sudo pip install tensorflow-0.8.0-cp27-non

0.检查配置 1. VMWare上运行的Ubuntu,并不能支持真实的GPU(除了特定版本的VMWare和特定的GPU,要求条件严格,所以我在VMWare上搭建好了Caffe环境后,又重新在Windows 7 64bit系统上安装了Ubuntu 14.04 64bit系统,链接在此,以此来搭建Caffe GPU版本): 2. 确定GPU支持CUDA 输入: lspci | grep -i nvidia 显示结果: 我的是GTX 650,然后到http://developer.nvidia.com

GPU大百科全书索引 0.GPU大百科全书 前传 看图形与装修的关系 1.GPU大百科全书 第一章:美女 方程与几何 2.GPU大百科全书 第二章 凝固生命的光栅化 3.GPU大百科全书 第三章:像素处理那点事儿 4.GPU大百科全书 第四章:虚与实共舞的TMU 5.GPU大百科全书 第五章 桌面显卡的捍卫者 6.GPU大百科全书 第六章 谁也离不开的缓冲 7.GPU大百科全书 最终章:33毫秒的咏叹调

本系列会介绍OpenStack 企业私有云的几个需求: 自动扩展(Auto-scaling)支持 多租户和租户隔离 (multi-tenancy and tenancy isolation) 混合云(Hybrid cloud)支持 主流硬件支持.云快速交付 和 SLA 保证 大规模扩展性支持 私有云外围环境支持(包括支持CDN .商业SDN控制器.防火墙和VPN/专线等) 良好的可使用性(用户和运维 Dashboard 等) 向上扩展性(PaaS 和 SaaS 等支撑) 企业数据中心IT环境支持

安装环境:wondows 64bit Teano安装测试 1. Anaconda 安装 Anaconda是一个科学计算环境,自带的包管理器conda很强大.之所以选择它是因为它内置了python,以及numpy.scipy两个必要库和一些其他库,比起自己安装要省事. 首先下载Anaconda-2.1.0-Windows-x86_64.exe 安装选择默认配置即可,下砸地址.安装成功后效果如下: 这里有Anaconda管理器(Anaconda Command Prompt),输入conda lis

GPU Debugger GPU Debugging Tools The GPU debugging tools are an experimental feature intended to help inspect GPU state and understand what caused a specific rendering outcome. Installing the GPU Debugging Tools The GPU Debugging Tools are not instal

关于flash GPU渲染的一些不完全测试(wmode,ie,chrome) 测试环境: 随意取一段优酷超清视频,在本地以网页最大化方式播放,分辨率约1080P左右. 观察不同wmode值下,flash播放器在ie(npapi)和chrome(ppapi)下的cpu占用,结果如下: wmode=gpuie 5-10 chrome 25-30 wmode=directie 0-3chrome 25-30 wmode=windowie 10-20 未能开启gpu加速chrome 7-8 wmode=

把源代码跑起来了,将实验过程记录如下,用于新手入门. 今天和师兄师姐才跑通,来分享下心得.(预训练网络:ImageNet_model,训练集:PASCAL VOC2007, GPU) 首先,整个train and test过程不是唯一的,理解的越深才能越熟练. 下来,进入正题: 1.git clone源代码.一定要选recursive模式.(否者caffe这个包不在源代码里,编译会报错) 2.进入lib文件夹,make一下下. 3.下来在caffe的目录下,cp Makefile.config.