CPU,GPU,GPGPU 1．基本概念 1.1  GPU 图形处理器(bai英语:Graphics Processing Unit,缩写:GPU),又称显示核心.视觉du处理器.zhi显示芯片,是一种专门在个人电脑.工dao作站.游戏机和一些移动设备(如平板电脑.智能手机等)上图像运算工作的微处理器. 1.2  CPU 中央处理器(CPU,Central Processing Unit)是一块超大规模的集成电路,是一台计算机的运算核心(Core)和控制核心( Control Unit).它的功…

CPU与GPU,我们应该使用哪个? CPU与GPU CPU即中央处理器,GPU即图形处理器. 两者的相同之处: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 两者的区别之处:在于存在于片内的缓存体系和数字逻辑运算单元的结构差异:CPU虽然有多核,但总数没有超过两位数,每个核都有足够大的缓存和足够多的数字和逻辑运算单元,并辅助有很多加速分支判断甚至更复杂的逻辑判断的硬件:GPU的核数远超CPU,被称为众核(NVIDIA Fermi有512个核).每个核拥有的缓存大小相对小,数字逻…

目录 写在前面 成员变量的含义及作用 构造与析构 内存同步管理 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 在Caffe源码理解1中介绍了Blob类,其中的数据成员有 shared_ptr<SyncedMemory> data_; shared_ptr<SyncedMemory> diff_; std::shared_ptr 是共享对象所有权的智能指针,当最后一个占有对象的shared_ptr被销毁或再赋值时,对象会被自动销毁并释放内存,见cp…

目录 一.Darknet优势 二.Darknet的结构 三.Darknet安装 四.Darknet的训练 五.Darknet的检测 正文 一.Darknet优势 darknet是一个由纯C编写的深度学习框架,它有着其它深度学习框架无法相比的优势: 1.易于安装:在makefile里面选择自己需要的附加项(cuda,cudnn,opencv等)直接make即可,几分钟完成安装:2.没有任何依赖项:整个框架都用C语言进行编写,可以不依赖任何库,连opencv作者都编写了可以对其进行替代的函数:3.结…

作者:qyvlik链接:http://www.zhihu.com/question/38867614/answer/78583440来源:知乎著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权. 做UI啊.如果是桌面应用,QML可以更快速.如果是手机UI,H5绝对占优. 毕竟Qt提供的那一套控件库更适合桌面应用,而当年诺基亚都开发了塞班和米果的QML手机控件库,现在Ubuntu,旗鱼,黑莓都有自己的QML手机控件库. 渲染性能上.QML有绝对统一的接口规范以及渲染机制.(跨平台是这样的). H5桌面系统一…

视频学习来源 https://www.bilibili.com/video/av40787141?from=search&seid=17003307842787199553 笔记 首先安装pydot conda install pydot 会自动安装graphviz 如果出现TypeError: softmax() got an unexpected keyword argument 'axis' 错误,可降级keras或者用本文代码标黄的部分解决 切换cpu和gpu运算 https://www…

如题. 今天细想了下合批这个东西. 合批是节省了CPU的相关准备工作的工作量. 合批后,经过VS,PS,尝试测试,模板测试后,此时已没有了纹理,顶点,索引的概念,只剩下一个个孤立的像素,各像素间没有任何关系了. 像素送到GPU后进行批量处理,呈现到屏幕硬件上. 因此合批与GPU没有任何关系,也几乎没有影响.不管是一批还是多批,最终在此帧送到GPU的像素数量是相等的,数据是相同的. 分成多批,是一帧内将像素数据分多次提交给GPU. 合批与否,对GPU的影响仅是像素到达的慢了还是快了,几乎不影响GP…

OpenCL OpenCL(全称Open Computing Language,开放运算语言)是第一个面向异构系统通用目的并行编程的开放式.免费标准,也是一个统一的编程环境,便于软件开发人员为高性能计算服务器.桌面计算系统.手持设备编写高效轻便的代码,而且广泛适用于多核心处理器(CPU).图形处理器(GPU).Cell类型架构以及数字信号处理器(DSP)等其他并行处理器,在游戏.娱乐.科研.医疗等各种领域都有广阔的发展前景. OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架,此异构平台可由CPU,GP…

转自:http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/52810219?locationNum=3&fps=1 目录(?)[-] 教你从头到尾利用DQN自动玩flappy bird全程命令提示GPUCPU 前言 第一部分GPU版教程 1NVIDIA驱动CUDAcudnn安装 下载相应文件后续 使用下载地址 11 Install NVIDIA Driver 安装NVIDIA驱动 12 Install CUDA 安装CUDA 13 Install cuDN…

CPU资源消耗的原因和解决方案对象创建轻量对象代替重量对象* 不需要响应触摸事件的控件:CALayer显示* 对象不涉及UI操作,则尽量放到后台线程创建* 包含有CALayer的控件只能在主线程创建和操作* 通过Storyboard 创建视图对象时,其资源消耗会比直接通过代码创建对象要大非常多,在性能敏感的界面里,storyboard不是一个好的技术选择* 尽量推迟对象创建的时间,并把对象的创建分散到多个任务中去.* 对象的复用代价比释放,创建新对象要小,这类对象应当尽量放到一个缓存池里复用对象…