对于非morden API这部分开销比较大的原因 1. state validation -验证state API 调用的合法性  CPU开销 -encode API state 到hardware state 组织那些obj之类的给GPU用  CPU开销 2.shader compilation -运行时编译  CPU开销 -state和shader之间的交互作用:换了state,shader要重新编  CPU开销 3.sending work to GPU -memory texture m…

GPU程序缓存 翻译文章: GPU Program Caching 总览 / 为什么 因为有一个沙盒, 每一次加载页面, 我们都会转化, 编译和链接它的GPU着色器. 当然不是每一个页面都需要着色器, 合成器使用了一些着色器, 这些着色器需要为tab选项卡重新渲染. 我们应该去缓存一些之前的缓存程序, 并在重新需要的时候, 直接使用他们. 我们通过一个GPU缓存完成这项缓存, 这里会使用基于内存, 或者磁盘的缓存来加速这一过程. 缓存等级 内存缓存(In-Memory Cache) 由于磁盘的访…

目录 查看当前 python 进程 Linux Windows 查看 GPU 利用率 Linux Windows Linux CPU 利用率 Linux 磁盘利用率 查看当前 python 进程 Linux 在 shell 中执行如下指令: ps -ef | grep python 或者 ps aux | grep python 查看用户 wuliyttaotao 的所用进程: ps aux|grep wuliyttaotao 实时查看所有进程: top 或者(同时能查看各个 CPU 利用率)…

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…

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…

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…

前段时间做了一个基于CPU和GPU对比的粒子效果丢在学习WebGL的群里,技术上没有多作讲解,有同学反馈看不太懂GPU版本,干脆开一篇文章,重点讲解基于GPU开发的版本. 一.概况 废话不多说,先丢上demo,用移动设备更能明显感觉性能差异. 维护粒子位移.颜色.尺寸:GPU版本  CPU版本 维护粒子位移:GPU版本  CPU版本   结论:同时需要维护多种粒子特征变化时,GPU有明显优势.只是维护粒子位移时,GPU版本稍流畅,但优势并不明显.当然,这还得具体到设备,一些中低端Android机…

详见:http://blog.yemou.net/article/query/info/tytfjhfascvhzxcyt317 首先需要解释CPU和GPU这两个缩写分别代表什么.CPU即中央处理器,GPU即图形处理器.其次,要解释两者的区别,要先明白两者的相同之处: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.一句话,两者都为了完成计算任务而设计. 两者的区别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…

有消息称,阿里巴巴达摩院正在研发一款神经网络芯片——Ali-NPU,主要运用于图像视频分析.机器学习等AI推理计算.按照设计,这款芯片性能将是目前市面上主流CPU.GPU架构AI芯片的10倍,而制造成本和功耗仅为一半,其性价比超过40倍. 应用上,通过此款芯片的研发将会更好的落地在图像.视频识别.云计算等商业场景中.据阿里达摩院研究员骄旸介绍说:“CPU.GPU作为通用计算芯片,为处理线程逻辑和图形而设计,处理AI计算问题时功耗高,性价比低,在AI计算领域急需专用架构芯片解决上述问题.阿里巴巴此…

在tensorflow中,我们可以使用 tf.device() 指定模型运行的具体设备,可以指定运行在GPU还是CUP上,以及哪块GPU上. 设置使用GPU 使用 tf.device('/gpu:1') 指定Session在第二块GPU上运行: import tensorflow as tf with tf.device('/gpu:1'): v1 = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='v1') v2 = tf.constant([1.0…