http://www.cnblogs.com/wuhanhoutao/archive/2007/11/10/955293.html 早期的三维场景绘制,显卡只是为屏幕上显示像素提供一个缓存,所有的图形处理都是由CPU单独完成,而渲染一个复杂的三维场景,需要在短时间内处理几百万个三角形顶点和光栅化上百万个像素,擅长于执行串行工作的CPU实际上难以胜任这项任务,速度上达不到要求.所以,若要求在PC上实时生成三维图像,则将牺牲质量,导致画面很粗糙.现阶段,GPU的发展极大地提高了计算机图形处理的速度和…

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…

博主因为工作其中的须要,開始学习 GPU 上面的编程,主要涉及到的是基于 GPU 的深度学习方面的知识.鉴于之前没有接触过 GPU 编程.因此在这里特地学习一下 GPU 上面的编程. 有志同道合的小伙伴,欢迎一起交流和学习.我的邮箱: caijinping220@gmail.com .使用的是自己的老古董笔记本上面的 Geforce 103m 显卡,尽管显卡相对于如今主流的系列已经很的弱,可是对于学习来说.还是能够用的.本系列博文也遵从由简单到复杂,记录自己学习的过程. 0. 文件夹 GPU 编…

博主因为工作其中的须要,開始学习 GPU 上面的编程,主要涉及到的是基于 GPU 的深度学习方面的知识,鉴于之前没有接触过 GPU 编程.因此在这里特地学习一下 GPU 上面的编程.有志同道合的小伙伴.欢迎一起交流和学习,我的邮箱: caijinping220@gmail.com . 使用的是自己的老古董笔记本上面的 Geforce 103m 显卡,尽管显卡相对于如今主流的系列已经很的弱.可是对于学习来说,还是能够用的.本系列博文也遵从由简单到复杂.记录自己学习的过程. 0. 文件夹 GPU 编…

TVM在ARM GPU上优化移动深度学习 随着深度学习的巨大成功,将深度神经网络部署到移动设备的需求正在迅速增长.与在台式机平台上所做的类似,在移动设备中使用GPU可以提高推理速度和能源效率.但是,大多数现有的深度学习框架都不能很好地支持移动GPU.困难在于移动GPU架构和台式机GPU架构之间的差异.这意味着在移动GPU上进行优化需要付出特殊的努力.繁琐的额外工作最终导致大多数深度学习框架中对移动GPU的支持不佳. TVM通过引入统一的IR堆栈解决了部署不同硬件的困难,通过该IR堆栈可以轻松完成…

10分钟内基于gpu的目标检测 Object Detection on GPUs in 10 Minutes 目标检测仍然是自动驾驶和智能视频分析等应用的主要驱动力.目标检测应用程序需要使用大量数据集进行大量训练,以实现高精度.NVIDIA gpu在训练大型网络以生成用于对象检测推断的数据集所需的并行计算性能方面表现优异.本文介绍了使用NVIDIA gpu快速高效地运行高性能目标检测管道所需的技术. 我们的python应用程序从实时视频流中获取帧,并在gpu上执行对象检测.我们使用带有Incep…

[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…

-------------------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…

转载:CBO基于成本的优化器 ----------------------------------2013/10/02 CBO基于成本的优化器:让oracle获取所有执行计划的相关信息,通过对这些信息做计算分析,最后得出一个代价最小的执行计划作为最终执行计划.   还是前面的例子,让我们再来看看CBO的表现:   SQL> select /*+ all_rows */ * from t where id = 1; 已选择50600行. 执行计划 -------------------------…

Apache Spark 2.2最近引入了高级的基于成本的优化器框架用于收集并均衡不同的列数据的统计工作 (例如., 基(cardinality).唯一值的数量.空值.最大最小值.平均/最大长度,等等)来改进查询类作业的执行计划.均衡这些作业帮助Spark在选取最优查询计划时做出更好决定.这些优化的例子包括在做hash-join时选择正确的一方建hash,选择正确的join类型(广播hash join和全洗牌hash-join)或调整多路join的顺序,等等) 在该博客中,我们将深入讲解Spar…

上篇讲述了一维FFT的GPU实现(FFT算法实现——基于GPU的基2快速傅里叶变换),后来我又由于需要做了一下二维FFT,大概思路如下. 首先看的肯定是公式: 如上面公式所描述的,2维FFT只需要拆分成行FFT,和列FFT就行了,其中我在下面的实现是假设原点在F(0,0),由于我的代码需要原点在中心,所以在最后我将原点移动到了中心. 下面是原点F(0,0)的2维FFT的伪代码: //C2DFFT //被执行2DFFT的是一个N*N的矩阵,在source_2d中按行顺序储存 //水平方向FFT ;…

------------------siwuxie095                                 基于 rank 的优化         基于 size 的优化,在大多数情况下,都能让生成的树的层数更少, 从而使得查询的时间更短,但仍有少数情况不是这样,如下:                 现在要将 4 和 2 这两个元素并在一起,4 对应的根是 8,2 对应的根是 7, 其中: 8 所在的集合一共有 3 个元素,而 7 所在的集合一共有 6 个元素, 显然,基于 si…

----------------------siwuxie095                                 基于 size 的优化         在 union( p , q ) 的时候,因为总是将第一个元素的根节点指向第二个元素 的根节点,就有可能让整棵树变的很高,导致 find( p ) 更耗时         解决方案:不应该固定的将一个元素的根节点指向另外一个元素的根节点, 而应该在做具体的指向操作之前,进行一下判断:判断两个元素所在集合 的元素总数谁大谁小  …

最近做一个东西,要用到快速傅里叶变换,抱着蛋疼的心态,自己尝试写了一下,遇到一些问题. 首先看一下什么叫做快速傅里叶变换(FFT)(来自Wiki): 快速傅里叶变换(英语:Fast Fourier Transform, FFT),是离散傅里叶变换的快速算法,也可用于计算离散傅里叶变换的逆变换.快速傅里叶变换有广泛的应用,如数字信号处理.计算大整数乘法.求解偏微分方程等等. 对于复数串行,离散傅里叶变换公式为: 直接变换的计算复杂度是O(n^2).快速傅里叶变换可以计算出与直接计算相同的结果,但只…

基于GPU加速的三维空间分析 标签:supermap地理信息系统gisit 文:李凯 随着三维GIS 的快速发展和应用普及,三维空间分析技术以其应用中的实用性成为当前GIS技术研究的热点领域.面对日益庞大的三维数据处理现状,为满足GIS各行业对专业化三维空间分析的实用性需求,SuperMap GIS 7C(2015)提供了丰富且实用的基于GPU图形硬件加速的三维空间分析功能,做到“即时分析.即时完成”的超强性能,具体包括通视分析.可视域分析.动态可视域分析.阴影率统计分析.天际线分析.剖面线分析…

基于粒子群优化的无约束50维Rosenbrock函数求解 一.问题重述 无约束50维的Rosenbrock函数可以描述如下: 其中, 0 要求按PSO算法思想设计一个该问题的求解算法. Rosenbrock是一个著名的测试函数,也叫香蕉函数,其特点是该函数虽然是单峰函数,在[100,100]n上只有一个全局极小点,但它在全局极小点临近的狭长区域内取值变化极为缓慢,常用于评价算法的搜索性能.这种实优化问题非常适合于使用粒子群优化算法来求解. 二.算法 2.1算法设计: 编码 因为问题的维数为50,…

Logo 项目介绍: GPUImage是Brad Larson在github托管的开源项目. GPUImage是一个基于GPU图像和视频处理的开源iOS框架,提供各种各样的图像处理滤镜,并且支持照相机和摄像机的实时滤镜: 基于GPU的图像加速,因此可以加速对实时摄像头视频.电影以及image的滤镜和其它效果处理,并且能够自定义图像滤镜.另外, GPUImage支持ARC. 使用GPUImage处理图片比Core Image更简单,只需要将过滤器赋给图片对象即可,不用考虑context或者设备等其…

基于GPU的图像处理平台 1.  (309)英伟达推Jetson TX1 GPU模块力推人工智能 1.1 产品概述 Jetson TX1 GPU模块,主要针对近年来蓬勃发展的人工智能市场,包括无人机.机器人等设备. 1.2 处理板技术指标 1． Jetson TX1 GPU模块包括一颗浮点运算达到teraflop级的 2.  基于Maxwell架构的256核心GPU,64位ARM A57芯片组 3.  4GB LPDDR4 RAM内存(每秒带宽速度达25.6GB) 4.  5GB本地存储模块.8…

前言 如何对现有的程序进行并行优化,是 GPU 并行编程技术最为关注的实际问题.本文将提供几种优化的思路,为程序并行优化指明道路方向. 优化前准备 首先,要明确优化的目标 - 是要将程序提速 2 倍?还是 10 倍?100倍?也许你会不假思索的说当然是提升越高越好. 但这里存在一个优化成本的问题.在同样的技术水平硬件水平下,提升 2 倍也许只要一个下午的工作量,但提高 10 倍可能要考虑到更多的东西,也许是一周的工作量.提高 100 倍, 1000 倍需要的成本,时间就更多了. 然后,需要将这个…

如果游戏的渲染瓶颈来自于GPU 首要任务就是找出造成GPU瓶颈的因素所在,通常GPU的性能受到像素分辨率的影响,特别是在移动客户端的游戏,但是内存带宽和顶点计算的影响也需要注意.这些因素的影响都需要实时的测试和定位. 像素分辨率 像素分辨率是指GPU每秒可以渲染的像素个数,如果游戏受到像素分辨率的影响,则意味着游戏每帧描绘的像素点个数超过了GPU可以处理的极限. 检测游戏是否收到像素分辨率的影响可以通过以下方式: . 分析游戏,注意GPU的运行时间: . 在unity的Player Settin…

出于3D计算机图形学和图形渲染方面的个人兴趣,脑子里便萌生出了自己实现一个渲染器的想法,主要是借助pathtracing这种简单的算法,外加GPU加速来实现,同时也希望感兴趣的朋友们能够喜欢,也欢迎提出一些更好的看法~~. (本人水平有限,若有错误也请指正~) 首先列个提纲......: 1)局部光照与全局光照简介 2)GPU并行运算在图形渲染的应用 ————————————————————————————————————————————————— 1)pathtracing算法简介: 在利用计…

背景介绍 分布式系统是指一组独立的计算机,通过网络协同工作的系统,客户端看来就如同单台机器在工作.随着互联网时代数据规模的爆发式增长,传统的单机系统在性能和可用性上已经无法胜任,分布式系统具有扩展性强.可用性高.廉价高效等优点得以广泛应用. 但与单机系统相比,分布式系统在实现上要复杂很多.CAP理论是分布式系统的理论基石,它提出以下3个要素: Consistency(强一致性):任何客户端都可以访问到同一份最新的数据副本. Availability(可用性): 系统一直处于可服务状态,每次请求都…

摘要: 本文将介绍 CBO,它充分考虑了数据本身的特点(如大小.分布)以及操作算子的特点(中间结果集的分布及大小)及代价,从而更好的选择执行代价最小的物理执行计划,即 SparkPlan. Spark CBO 背景 上文Spark SQL 内部原理中介绍的 Optimizer 属于 RBO,实现简单有效.它属于 LogicalPlan 的优化,所有优化均基于 LogicalPlan 本身的特点,未考虑数据本身的特点,也未考虑算子本身的代价. 本文将介绍 CBO,它充分考虑了数据本身的特点(如大小…

MySQL 8.0 可以说是MySQL发展历史上里程碑式的一个版本,包括了多个重大更新,目前 Generally Available 版本已经已经发布,正式版本即将发布,在此将介绍8.0版本中引入的一个重要的新特性————基于 WriteSet 的并行复制方案,此方案号称是彻底解决困扰MySQL运维人员多年的复制延迟问题. 说到并行复制,这里简单的回顾一下各个版本的MySQL复制的演进,以帮助理解8.0版本中对并行复制MTS的优化. MySQL 主从复制模型 一切都要从MySQL的主从复制模型开…

前言 如何对现有的程序进行并行优化,是 GPU 并行编程技术最为关注的实际问题.本文将提供几种优化的思路,为程序并行优化指明道路方向. 优化前准备 首先,要明确优化的目标 - 是要将程序提速 2 倍?还是 10 倍?100倍?也许你会不假思索的说当然是提升越高越好. 但这里存在一个优化成本的问题.在同样的技术水平硬件水平下,提升 2 倍也许只要一个下午的工作量,但提高 10 倍可能要考虑到更多的东西,也许是一周的工作量.提高 100 倍, 1000 倍需要的成本,时间就更多了. 然后,需要将这个…

施主分享随缘,评论随心,@author:白袍小道 小道暗语: 1.因为小道这里博客目录没自己整,暂时就用随笔目录结构,所以二级目录那啥就忽略了.标题格式大致都是(原or转) 二级目录 (标题) 2.因为所看和以前记录太过杂乱,所以只能手动一点点搬移(回忆,整理).欢迎讨论,知识和能力总是被问出来了不是(嘿嘿,这样才能成长), 若有不对别喷就好哈哈. 引言: 文章四方面包括了从游戏线程.渲染线程.GPU.内存等的优化,提升游戏技术底子. 原作者:王祢,Epic Games 资深开发者技术支持,管理…

GPU计算的目的即是计算加速.相比于CPU,其具有以下三个方面的优势: l  并行度高:GPU的Core数远远多于CPU(如G100 GPU有240个Cores),从而GPU的任务并发度也远高于CPU: l  内存带宽高:GPU的内存系统带宽几十倍高于CPU,如CPU (DDR-400)带宽是3.2GB/秒,而GPU内存系统带宽可达147.1GB/秒: l  运行速度快:GPU在浮点运算速度上较之CPU也具有绝对优势,如对于一般的硬件,CPU(Intel Core 2 Quad Q8200)是…

前面介绍了三种采样求均值的算法 ——MC ——TD ——TD(lamda) 下面我们基于这几种方法来 迭代优化agent 传统的强化学习算法 || ν ν 已经知道完整MDP——使用价值函数V(s) 没有给出完整MDP——使用价值函数Q(s,a) 可见我们的目标就是确定下来最优策略和最优价值函数 | |——有完整MDP &&  用DP解决复杂度较低 |     ====>  使用贝尔曼方程和贝尔曼最优方程求解 |——没有完整MDP(ENV未知) or 知道MDP但是硬解MDP问题复杂…

大家好,我是月出 本文基于这篇综述,介绍了 事件驱动优化(Event-Based Optimization, EBO). 事件驱动优化,是一种建模现实场景.做优化的思路,理论和 MDP / 强化学习很像. 本文分为三部分: 事件驱动是怎么一回事,为什么要做它,它为什么重要.链接 事件驱动优化 和强化学习很像的理论.链接 一个 能源互联网 的实际应用例子.链接 本文适用于 熟悉 MDP / 强化学习 的同学.…

https://arimo.com/data-science/2016/bayesian-optimization-hyperparameter-tuning/ 贝叶斯优化:使用高斯过程作为代理函数,并且通常优化提升幅度的期望Expected Improvement(新试验相对当前最好观测的提升的期望).高斯过程是一组函数的分布.高斯过程中的一个样本包括一组函数.训练高斯过程会拟合训练数据的分布,因此能产生和观测数据相近的函数.使用高斯过程,我们可以计算搜索空间中任意点的期望提升.然后将期望提升…