D3D9 GPU Hacks I’ve been trying to catch up what hacks GPU vendors have exposed in Direct3D9, and turns out there’s a lot of them! If you know more hacks or more details, please let me know in the comments! Most hacks are exposed as custom (“FOURCC”)…

此篇文章主要讲一些小技巧,针对前面转载的D3D9 GPU Hacks,我们可以做的一些优化. 在做延迟渲染或者其它需要深度的地方使用INTZ格式的纹理,这样可以直接对纹理进行操作,节省了显存和带宽,这样即使在前向渲染的时候也可以获取深度,有了深度信息我们就可以做很多效果,如水的柔边,水边泡沫,景深等效果. 注:以下示例代码均摘自http://developer.amd.com/wordpress/media/2012/10/Advanced-DX9-Capabilities-for-ATI-Ra…

原文地址: https://blog.csdn.net/huangfei711/article/details/79230446 -------------------------------------------------------------------------------------------------- 在进行深度学习实验时,GPU 的实时状态监测十分有必要.今天详细解读一下 nvidia-smi 命令. 上图是服务器上 GeForce GTX 1080 Ti 的信息,下面…

原文地址: https://blog.csdn.net/Jamesjjjjj/article/details/83414680 ------------------------------------------------------------------------------------- os.environ[“CUDA_DEVICE_ORDER”] = “PCI_BUS_ID” # 按照PCI_BUS_ID顺序从0开始排列GPU设备 os.environ[“CUDA_VISIBLE_…

作者:Dominik Göddeke                 译者:华文广 Contents 介绍 准备条件 硬件设备要求 软件设备要求 两者选择 初始化OpenGL GLUT OpenGL 扩展 OpenGL 离屏渲染 GPGPU 概念1: 数组 = 纹理 在CPU上建立数组 在 GPU上生成浮点纹理 数组索引与纹理坐标一一对应 使用纹理作渲染对像 把数据从CPU数组传输到GPU的纹理 把数据从GPU的纹理传输到CPU数组 一个简单的示例 GPGPU 概念 2: 内核 = 着色器 面向…

原文地址: https://blog.csdn.net/m0_37462765/article/details/74394932 版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/yiran103/article/details/78532855———————————————— 英伟达gtx不仅可以用来玩游戏,就深度学习任务而言,gtx具备的算力并不亚于tesla专业显卡.并且,游戏卡的价…

Instagram,Snapchat,Photoshop. 所有这些应用都是用来做图像处理的.图像处理可以简单到把一张照片转换为灰度图,也可以复杂到是分析一个视频,并在人群中找到某个特定的人.尽管这些应用非常的不同,但这些例子遵从同样的流程,都是从创造到渲染. 在电脑或者手机上做图像处理有很多方式,但是目前为止最高效的方法是有效地使用图形处理单元,或者叫 GPU.你的手机包含两个不同的处理单元,CPU 和 GPU.CPU 是个多面手,并且不得不处理所有的事情,而 GPU 则可以集中来处理好一件事…

上一篇文章提到了数据挖掘.机器学习.深度学习的区别:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6159355.html 深度学习具体的内容可以看这里: 参考了这篇文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/20582907?refer=wangchuan  <王川: 深度学习有多深, 学了究竟有几分? (一)> 笔记:神经网络的研究,因为人工智能的一位大牛Marvin Minsky的不看好,并且出书说明其局限性,而出现二十年的长期低潮.   在…

tf.ConfigProto()函数用在创建session的时候,用来对session进行参数配置: config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, allow_soft_placement=True) config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4 #占用40%显存 sess = tf.Session(config=config) 1. 记录设备指派情况 :  tf.Conf…

转自:https://blog.csdn.net/xihuanyuye/article/details/81178352 https://www.zhihu.com/question/35063258/answer/108012477 一.Why GPU 其实GPU计算比CPU并不是“效果好”,而是“速度快”. 计算就是计算,数学上都是一样的,1+1用什么算都是2,CPU算神经网络也是可以的,算出来的神经网络放到实际应用中效果也很好,只不过速度会很慢罢了. GPU的起源 GPU全称叫做graph…