由于开发工作中要用到OpenGL的API进行渲染,公司配的电脑又是集成显卡,所以想知道显卡对OpenGL的支持程度. 下面介绍的方法就解决了这一点. 1.下载安装EVEREST Ultimate Edition到电脑上 下载地址:自行百度. 2.打开EVEREST Ultimate Edition 界面如下: 3.点击左侧:显示设备,下拉 4.点击左侧OpenGL 显卡对OpenGL支持的所有信息都有了. <来源:http://blog.csdn.net/xiaoguaihai/article/

ios bits限制大概512bits 低端256bits mali 也是bits限制 2017年 Mali-T760 128bits adreno android显卡4 肯定可以 因为deferred 里面 shadowmask放第五张 这样有些机型不支持 我记得unity里面有判断的UNITY_ALLOWED_MRT_COUNT 它是這樣定義的 #if (defined(SHADER_API_GLES3) && !defined(SHADER_API_DESKTOP)) || defi

操作系统在做硬件适配时,经常会检查系统内核是否支持硬件的显卡:如果不支持,则一般是通过升级内核或者该型号对应品牌的显卡驱动来解决(开源或者闭源): 操作流程如下 1> 查询本机的显卡型号 因显卡一般是PCI接口,可以通过lspci查询显卡相关信息,下图可以看出有两张显卡, 集成显卡 硬件厂商 Intel      名称型号: Xeon E3-1200 v3/4th Gen Core Processor  PCI ID: 8086:0412 独立显卡 硬件厂商 NAVIDA  名称型号:GF119

搞深度学习如何能够不与浑身是“核”的显卡打交道呢? 人工智能的兴起除了数据量的大量提升,算法的不断改进,计算能力的逐步提高,还离不开软件基础设施的逐步完善.当下的主流的深度学习工具软件无论是Caffe还是Theano或者是Tensorflow全部都离不开GPU显卡加速技术的支持.当下的基于GPU加速的主流的深度学习环境就是linux下的cuda.作为NVIDIA目前辅科学计算加速的性能优良的产品,Tesla K80当仁不让地成为了理想对象.可是由于linux开源的特性,nouveau成为Ubun

我们的牙膏大厂Intel,不但会挤牙膏,现在连驱动也不给你用了.KabyLake也就是第七代酷睿处理器,集成了Intel HD Graphics 620核显,核显(显卡)驱动程序只支持到Win10这一个系统,之前的Win8,Win8.1,Win7等,统统不支持.而华硕的FL5900U这款笔记本,就使用I7-7500U,刚好是第七代酷睿,集成了620核显. 还好伟大的YouTube上有人发出了如何在Win7下安装驱动的方法,具体如下: 下载Zip格式的驱动,解压缩,找到Graphics文件夹,找到

首先是安装ubuntu16.04 A.制作u盘启动盘(提前准备好.ios文件): 1.安装u盘制作工具unetbootinsudo apt-get install unetbootin2.格式化u盘sudo fdisk -l #查看U盘盘符,假设为/dev/sdbsudo umount /dev/sdb #先卸载u盘sudo mkfs.vfat /dev/sdb #格式化为fat32模式3.使用unetbootin制作u盘镜像方法如图所示(此图为windows下unetbootin截图,ubun

bumblebee的作用是禁用nvidia独立显卡,需要使用独显时,使用”optirun 程序名“手动开启nvidia来运行需要加速的程序,如optirun vmware. 打开N卡设置: optirun nvidia-settings -c :8tips: 现在i系列的一般都是双显卡配置,请勿自行安装nvidia驱动.双显卡的机器,必须停止集成显卡才能正确安装nvidia驱动.不要用root用户运行,最好是用sudo运行.如果安装失败,可能无法进入任何一个界面,包括文字界面.解决办法,固定该主

MacBook外置显卡eGPU折腾笔记 硬件选购 当今市场上个人电脑的独立显卡,基本上能选的只有NVIDIA和AMD了,如果你想买外置显卡来打游戏的话,NVIDIA和AMD的都可以,但如果是像我一样准备用来做深度学习加速的,那最好还是选择NVIDIA了. 另外,如果要用来做深度学习加速,一定要查看英伟达官方网站,必须是支持CUDA的显卡才行,因为现在大多数的深度学习框架,底层都是调用GPU的CUDA编程接口. 不过大家也不用担心需要多么昂贵的显卡,GeForce GTX 9XX,GeForce

<如何学好游戏3D引擎编程>此篇文章献给那些为了游戏编程不怕困难的热血青年,它的神秘要我永远不间断的去挑战自我,超越自我,这样才能攀登到游戏技术的最高峰           ——阿哲VS自己 QQ79134054多希望大家一起交流与沟通 这篇文章是我一年半前,找工作时候写的,那时是发到学校的BBS上.现在我工作了,想法和以前也有不同,但对游戏引擎编程理念还是基本差不多.在我没遇到U3以前,一直研究WILDMAGIC,可以说是GAMEBRYO的前身吧,他们基本框架都差不多,是完全面向对象,代码容

  [转]如何学好3D游戏引擎编程 Albert 本帖被 gamengines 从 游戏引擎(Game Engine) 此文为转载,但是值得一看. 此篇文章献给那些为了游戏编程不怕困难的热血青年,它的神秘要我永远不间断的去挑战自我,超越自我,这样才能攀登到游戏技术的最高峰         ——阿哲VS自己 QQ79134054多希望大家一起交流与沟通 这篇文章是我一年半前,找工作时候写的,那时是发到学校的BBS上.现在我工作了,想法和以前也有不同,但对游戏引擎编程理念还是基本差不多.在我没遇到U

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注:本文是网上看到的一篇文章,感觉写的很好,因此收藏了下来 <如何学好游戏3D引擎编程>此篇文章献给那些为了游戏编程不怕困难的热血青年,它的神秘要我永远不间断的去挑战自我,超越自我,这样才能攀登到游戏技术的最高峰——阿哲VS自己 QQ79134054多希望大家一起交流与沟通 这篇文章是我一年半前,找工作时候写的,那时是发到学校的BBS上.现在我工作了,想法和以前也有不同,但对游戏引擎编程理念还是基本差不多.在我没遇到U3以前,一直研究WILDMAGIC,可以说是GAMEBRYO的前身吧,他们基

此篇文章献给那些为了游戏编程不怕困难的热血青年,它的神秘要我永远不间断的去挑战自我,超越自我,这样才能攀登到游戏技术的最高峰 ——阿哲VS自己 QQ79134054多希望大家一起交流与沟通 这篇文章是我一年半前,找工作时候写的,那时是发到学校的BBS上.现在我工作了,想法和以前也有不同,但对游戏引擎编程理念还是基本差不多.在我没遇到U3以前,一直研究WILDMAGIC,可以说是GAMEBRYO的前身吧,他们基本框架都差不多,是完全面向对象,代码容易读,但它发展存在严重的弊端,这个也是它为什么不是

一款常用的视频编辑软件,由Adobe公司推出.现在常用的有CS4.CS5.CS6.CC.CC 2014及CC 2015版本.是一款编辑画面质量比较好的软件,有较好的兼容性,且可以与Adobe公司推出的其他软件相互协作.目前这款软件广泛应用于广告制作和电视节目制作中. 其最新版本为Adobe Premiere Pro CC 2015. 软件名称 adobe premiere 开发商 Adobe公司 软件平台 WIN XP ,WIN 7 ,WIN 8, WIN 10, Mac OS X 软件版本 最

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

1. 安装cuda Cuda是英伟达推出的GPU加速运算平台 我这里安装的是cuda7.5,已经安装过的忽略,还没有安装过的这里有安装教程.windows下面安装还是非常简单的. 点击打开链接    (我的显卡是1080 现在支持cuda8.0 所以我下的是8.0) 2. 下载cuDNN(其实是个压缩包)  注意现在8.0出来了,我下的是cuDNN v5 (May 27, 2016), for CUDA 8.0 RC https://developer.nvidia.com/cudnn 用于深度

第五章:高性能并行计算 一个反复被提及的反对使用Python进行高性能数值计算的言论是这种语言是动态解释型的,速度太慢.一种编译型低级语言,如C,能提供比它快几个数量级的运算速度.我们在第三章--使用IPython进行数值计算中已经引入了向量化这一概念表示了对这种观点的反对.NumPy 数组的运算速度甚至可以和C一样快,因为低速的Python循环可以使用快速的C循环替代.尽管有时会出现一些复杂的算法不能进行向量化或很难向量化,幸运的是我们还有其他的解决方案而不用丢弃所有的Python代码用C重写

catalog . OpenCL . Linux DMA(Direct Memory Access) . GPU rootkit PoC by Team Jellyfish . GPU keylogger . DMA Hack 1. OpenCL OpenCL(Open Computing Language)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(CP

折腾了几天,终于在windows系统上成功配置了Caffe环境,期间遇到了很多问题,每个问题的解决也都花了不少时间,查过挺多资料,感觉挺有意义,这里写篇博客记录一下. 原来我使用的CUDA版本是7.5,参照win7环境下CUDA7.5的安装.配置与测试(VS2010) 辛辛苦苦编译生成了caffe.exe,愣高兴了一晚,结果当我用caffe对手写字体库mnist进行训练时,悲剧了!运行时出现 CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime

下载2.2,用迅雷离线下载很快搞定. 解压后,打开cocos2d-win32.vc2012.sln,编译,超慢,20分钟才完事. 然后想创建一个新项目,需要用到python,用python3.3运行脚本 cocos2d-x-2.2\tools\project-creator\create_project.py屡次失败. 后来才发现必须用python2.7 在这里可以看到用法.貌似cocos2dx3.0命令已经有所简化了 . 给我创建到cocos2dx文件夹下的project文件夹下了.