http://www.manew.com/thread-110502-1-1.html 随着游戏玩法的增强,计算的多量化,我们的CPU并不足以迅速的处理这些问题,而Unity给我们开放了一个接口,我们需要用它来处理大量的运算: 我们可以把大量的处理运算的逻辑放入这个Shader中,用GPU的并行能力来计算,这里简单的说一说他的使用方式和如何把参数传入和传出.让我们像一个方法一样调用. 首先:在Unity中我们可以创建一个ComputeShader: <ignore_js_op>  打开之后会发…

前言 对于Unity渲染流程的理解可以帮助我们更好对Unity场景进行性能消耗的分析,进而更好的提升场景渲染的效率,最后提升游戏整体的性能表现 Unity的游戏画面的最终的呈现是由CPU与GPU相互配合产生的效果,总体上,两者直接的工作流程是一个流水线的模式,大概分为三个阶段: 应用程序阶段 几何阶段 光栅化阶段 其中应用程序阶段是由CPU来负责计算处理的,而几何阶段与光栅化阶段则是由GPU来进行处理执行的 注意: 本文章大部分内容来自于冯乐乐编写的:Unity Shader 入门精要,是一本不…

优化-GPUGPU与CPU不同,所以侧重点自然也不一样.GPU的瓶颈主要存在在如下的方面: 填充率,可以简单的理解为图形处理单元每秒渲染的像素数量.像素的复杂度,比如动态阴影,光照,复杂的shader等等几何体的复杂度(顶点数量)当然还有GPU的显存带宽那么针对以上4点,其实仔细分析我们就可以发现,影响的GPU性能的无非就是2大方面,一方面是顶点数量过多,像素计算过于复杂.另一方面就是GPU的显存带宽.那么针锋相对的两方面举措也就十分明显了. 减少顶点数量,简化计算复杂度.压缩图片,以适应显存带…

GPU的功耗远远超过CPUCache, local memory: CPU > GPU Threads(线程数): GPU > CPURegisters: GPU > CPU 多寄存器可以支持非常多的Thread,thread需要用到register,thread数目大,register也必须得跟着很大才行.SIMD Unit(单指令多数据流,以同步方式,在同一时间内执行同一条指令): GPU > CPU. 在计算机上运行的程序从性能的角度来说大致可分为三类:(1) I/O int…

一.概念 CPU(Center Processing Unit)即中央处理器,GPU(Graphics Processing Unit)即图形处理器. 二.CPU和GPU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,两者都为了完成计算任务而设计. 三.CPU和GPU的不同之处 CPU虽然有多核,但一般也就几个,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,需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型,同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理,并辅助有很…

在 iOS 系统中,图像内容展示到屏幕的过程需要 CPU 和 GPU 共同参与. CPU 负责计算显示内容,比如视图的创建.布局计算.图片解码.文本绘制等. 随后 CPU 会将计算好的内容提交到 GPU 去,由 GPU 进行变换.合成.渲染. 之后 GPU 会把渲染结果提交到帧缓冲区去,等待下一次 VSync 信号到来时显示到屏幕上. 由于垂直同步的机制,如果在一个 VSync 时间内,CPU 或者 GPU 没有完成内容提交,则那一帧就会被丢弃,等待下一次机会再显示,而这时显示屏会保留之前的内容…

GPU与CPU CPU CPU,也就是中央处理器,结构主要包括控制器(指挥各部分工作).运算器(实现数据加工).寄存器.高缓以及数据/控制/状态总线.计算机的性能很大程度上依赖于CPU,CPU的功能包括程序控制(控制指令执行的先后顺序).操作控制(控制指令操作).时间控制(控制各种操作的时间).数据加工(实现数据的算术和逻辑运算)等,简单来说,CPU就是对指令流和数据流进行时间和空间上的控制.CPU擅长处理诸如分布式.协调控制这种复杂运算,具有很强的通用性. 由于CPU中存储单元和控制单元占用了…

使用PCAST检测散度以比较GPU和CPU结果 并行编译器辅助软件测试(PCAST)是英伟达HPC FORTRAN.C++和C编译器中的一个特性.PCAST有两个用例.一个新的处理器或新的编译程序的部分或新的时间标志首先被编译.您可能需要测试新库是否会产生相同的结果,或者测试添加OpenMP并行.启用自动矢量化(-Mvect=simd)或从X86系统移植到OpenPOWER或Arm的安全性.这个用例的工作原理是在需要比较中间结果的地方向应用程序添加pcast_compare调用或compare指…

技术背景 GPU加速是现代工业各种场景中非常常用的一种技术,这得益于GPU计算的高度并行化.在Python中存在有多种GPU并行优化的解决方案,包括之前的博客中提到的cupy.pycuda和numba.cuda,都是GPU加速的标志性Python库.这里我们重点推numba.cuda这一解决方案,因为cupy的优势在于实现好了的众多的函数,在算法实现的灵活性上还比较欠缺:而pycuda虽然提供了很好的灵活性和相当高的性能,但是这要求我们必须在Python的代码中插入C代码,这显然是非常不Pyth…

目录 前言 CPU是什么? GPU是什么? GPU与CPU的区别 GPU的由来 并行计算 GPU架构优化 GPU和CPU的应用场景 作者:小牛呼噜噜 | https://xiaoniuhululu.com 计算机内功.JAVA底层.面试相关资料等更多精彩文章在公众号「小牛呼噜噜 」 前言 大家好,国庆马上就要过去了,这不偷偷地进来学习了一波.之前小牛学过一点深度学习的知识,做了几个项目,发现CPU来训练就很慢,但是后来用装有GPU的电脑来训练,就明显快的飞起,感觉很神奇. 此时心里有个疑问,CP…

在不少人的心目中,显卡最大的用途可能就只有两点--玩游戏.看电影,除此之外,GPU并没有其他的作用了.但是随着微软IE9的正式发布,不少人突然发现,微软一直提到一个名词:GPU硬件加速,从而也让不少人开始关注GPU硬件加速.那么GPU硬件加速到底是什么?能干些什么呢?下面让我们一起走进GPU硬件加速的世界去看看吧. GPU硬件加速就是显卡辅助CPU进行图形运算 要说起GPU硬件加速,我们首先要说说GPU这个概念.GPU是1999年,NVIDIA公司在发布GeForce256时提出的,它可以减少对…

proc文件系统 /proc文件系统是一个伪文件系统,它只存在内存当中,而不占用外存空间.它以文件系统的方式为内核与进程提供通信的接口.用户和应用程序可以通过/proc得到系统的信息,并可以改变内核的某些参数.由于系统的信息,如进程,是动态改变的,所以用户或应用程序读取/proc目录中的文件时,proc文件系统是动态从系统内核读出所需信息并提交的. /proc目录中有一些以数字命名的目录,它们是进程目录.系统中当前运行的每一个进程在/proc下都对应一个以进程号为目录名的目录/proc/pid,…

转载自 Linux中通过/proc/stat等文件计算Cpu使用率 http://www.blogjava.net/fjzag/articles/317773.html proc文件系统 /proc文件系统是一个伪文件系统,它只存在内存当中,而不占用外存空间.它以文件系统的方式为内核与进程提供通信的接口.用户和应用程序可以通过/proc得到系统的信息,并可以改变内核的某些参数.由于系统的信息,如进程,是动态改变的,所以用户或应用程序读取/proc目录中的文件时,proc文件系统是动态从系统内核读…

     CPU 使用率衡量的是程序运行占用的CPU 百分比.Linux 的CPU 使用率信息可以通过/proc/stat 文件计算得到. proc 文件系统       /proc 文件系统是一个伪文件系统,它只存在内存当中,而不占用外存空间.它以文件系统的方式为内核与进程提供通信的接口.用户和应用程序可以通过/proc得到系统的信息,并可以改变内核的某些参数.由于系统的信息,如进程,是动态改变的,所以用户或应用程序读取/proc目录中的文件时,proc文件系统是动态从系统内核读出所需信息并提…

http://blog.csdn.net/maopig/article/details/6803141 在不少人的心目中,显卡最大的用途可能就只有两点——玩游戏.看电影,除此之外,GPU并没有其他的作用了.但是随着微软IE9的正式发布,不少人突然发现,微软一直提到一个名词:GPU硬件加速,从而也让不少人开始关注GPU硬件加速.那么GPU硬件加速到底是什么?能干些什么呢?下面让我们一起走进GPU硬件加速的世界去看看吧. GPU硬件加速就是显卡辅助CPU进行图形运算 要说起GPU硬件加速,我们首先要…

YOLO---Darknet下的 GPU vs CPU 速度 目录 一.基础环境 二.安装Darknet-yolo v3 三.CPU下测试 四.GPU下测试 五.测试速度对比结论 正文 一.基础环境 当前的运行环境为: Ubuntu16.04.5 LTS CUDA 10.0 cuDNN 7.6.1 NVIDIA GTX 2080 TI 11G 1.查看cuda版本 cat /usr/local/cuda/version.txt 2.查看cudnn版本 cat /usr/local/cuda/in…

[深度学习] Pytorch(三)-- 多/单GPU.CPU,训练保存.加载预测模型问题 上一篇实践学习中,遇到了在多/单个GPU.GPU与CPU的不同环境下训练保存.加载使用使用模型的问题,如果保存.加载的上述三类环境不同,加载时会出错.就去研究了一下,做了实验,得出以下结论: 多/单GPU训练保存模型参数.CPU加载使用模型 #保存 PATH = 'cifar_net.pth' torch.save(net.module.state_dict(), PATH) #加载 net = Net()…

基于RedHatEnterpriseLinux V7(RHEL7)下SPEC CPU 2006环境搭建以及测试流程(之一)--介绍.安装准备.安装.config文件以及运行脚本介绍 其他 2018-05-30 13:27:18 阅读次数: 0  https://www.codetd.com/article/1137423 <版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载> 本次利用SPECCPU2006测试工具来进行Intel CPU Xeon E7-**** v4的测试以及调优,计划在机…

前言 在上一篇文章,介绍了网格地图的实现方式,基于该文章,我们来实现一个A星寻路的算法,最终实现的效果为: 项目源码已上传Github:AStarNavigate 在阅读本篇文章,如果你对于里面提到的一些关于网格地图的创建方式的一些地图不了解的话,可以先阅读了解一下下面的这篇文章: 文章链接: Unity 制作一个网格地图生成组件 1.简单做一些背景介绍 在介绍A星寻路算法前,先介绍另外一种算法:Dijkstra寻路算法,简单的来说是一种A星寻路的基础版.Dijkstra作为一种无启发的寻路算法…

断断续续的写了3篇,以后有时间可以做成一个系列了 前面2篇测试了GameObject的顺序,以及Awake和OnEnable的时机: Unity脚本在层级面板中的执行顺序测试1 http://www.cnblogs.com/hont/p/4298110.html Unity脚本在层级面板中的执行顺序测试2 http://www.cnblogs.com/hont/p/5034419.html “Unity脚本在层级面板中的执行顺序测试1”中,得到一个结论: 1.非Prefab的GameObject…

测试4为一些附加内容,后续的各种tips都加在此. 前几篇测试的链接: Unity脚本在层级面板中的执行顺序测试1 http://www.cnblogs.com/hont/p/4298110.html Unity脚本在层级面板中的执行顺序测试2 http://www.cnblogs.com/hont/p/5034419.html Unity脚本在层级面板中的执行顺序测试3 http://www.cnblogs.com/hont/p/5179427.html 1.基本执行顺序 Awake OnEn…

引言 CPU和GPU都是具有运算能力的芯片.CPU更像“通才”主要指令运算(执行)为重和数值运算,而GPU更像“专才”,主要图形类数值计算为核心.在不同类型的运算方面的速度也就决定了它们的能力.芯片的速度主要取决于三个方面:微架构,主频和IPC(每个时钟周期执行的指令数). 微架构 从微架构上看,CPU和GPU看起来完全不是按照相同的设计思路设计的,当代CPU的微架构是按照兼顾“指令并行执行”和“数据并行运算”的思路而设计,就是要兼顾程序执行和数据运算的并行性.通用性以及它们的平衡性.CPU的微…

一.计算核心增加 二者都由寄存器.控制器.逻辑单元构成,但比例很大不同,决定了CPU擅长指令处理,函数调用上:GPU在数据处理(算数运算/逻辑运算)强力很多. NIVIDA基于Maxwell构架的GPU代号GM200的显示核心主要由4个图形处理集群(GPC ),16个流处理集群(SMM)和4个64bit显存控制器组成.每个流处理集群中包含了4个调度器(Warp),每个调度器又控制着32个逻辑计算核心(Core),Core是实现逻辑计算的基本单元. GPU处理数据过程: 从CPU得到数据处理指令.…

作者:虫子君 链接:https://www.zhihu.com/question/19903344/answer/96081382 来源:知乎 著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 看了好多,觉得下面这个介绍才是我想要的以及能看明白的,CPU和GPU的设计区别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,同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理.这些都使得CPU的内…

GPU端耗时统计 cudaEvent_t start, stop; checkCudaErrors(cudaEventCreate(&start)); checkCudaErrors(cudaEventCreate(&stop)); checkCudaErrors(cudaDeviceSynchronize()); float gpu_time = 0.0f; cudaEventRecord(start, );//cuda context中的操作完毕事件被记录 //分配设备端内存 floa…

1.在运行Tensorflow等程序时会使用到NVIDIA的GPU,所以在程序运行时需要监控GPU的运行情况 使用 nvidia-smi 命令 ,显示如下: nvidia-smi 显示解读: GPU:本机中的GPU编号,为0,1,2等Name:GPU 类型,GTX1080.Tesla K80等Persistence-M:是持续模式的状态,持续模式虽然耗能大,但是在新的GPU应用启动时,花费的时间更少,这里显示的是off的状态Fan:风扇转速,从0到100%之间变动,这个速度是计算机期望的风扇转速…

http://blog.csdn.net/conowen/article/details/7256260 这里有几种计算平台的Flynn分类法 GPU是SIMD 多核CPU是MIMD 硬件结果多核处理器是 SMP Symmetric Multi-Processor…

CPU: 英文全称:Central Processing Unit. 中文全称:中央处理器. 厂商:英特尔Intel. 功能:是一台计算机的运算核心和控制核心. 缺点:运算能力(最弱),核处理数(最少). 优点: 主频(最高)(3G.4G以上): 管理能力(最强),擅长管理和调度,比如数据读取,文件管理,人机交互等等. GPU: 英文全称:Graphics Processing Unit. 中文全称:图形处理器. 厂商:英伟达NVIDIA. 功能:是一种专门在个人电脑.工作站.游戏机和一些移动设…

->使用free命令查看内存使用情况: 1.echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches 2.free 或者使用cat /proc/yourpid/status 来查看对应pid的内存占用(VmRSS为当前值,VmHWM为峰值) (注:linux下的malloc申请100mb内存,并不会马上得到100mb,只会预分配一部分,用到时才另外分配) ->使用top -n 1查看进程的CPU占用情况. 或者使用以下方法计算: FILE *fp = fopen("/…

原文链接: http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/gpu/gpu-basics-similarity/gpu-basics-similarity.html 代码中有错误,关于GpuMat OpenCV代码中没有对其进行操作符运算的重载,所有编译的时候有错误.对于GpuMat的运算只能调用相关函数才行,后面我嫌麻烦就没有重写 <span style="font-size:18px;">// PS…