写在前面 本系列打算讲讲个人对AR行业和AR中的SLAM算法的一点浅显的看法.才疏学浅,文中必然有很多疏漏和不足,还望能和大家多多讨论.今天先讲讲我对AR的一些认识. AR的一点理解 AR是什么 AR是人类的第三只眼,让人类在现实世界中看到虚拟物体并与之交互. VR是人类做梦的一种载体. AR能做什么 AR有能力将二维交互变成三维交互,能让虚拟物体看起来像真的一样.举几个简单的场景. 你可以拥有一只虚拟宠物.你可以从各个方向观察一个虚拟小猫,绕着它转动.你会发现,走近看会显得大一些,离远了看着会

摘要: 1.以动态图形式计算一个简单的加法 2.cpu和gpu计算力比较(包括如何指定cpu和gpu) 3.关于gpu版本的tensorflow安装问题,可以参考另一篇博文:https://www.cnblogs.com/liuhuacai/p/11684666.html 正文: 1.在tensorflow中计算3.+4. ##1.创建输入张量 a = tf.constant(2.) b = tf.constant(4.) ##2.计算结果 print('a+b=',a+b) 输出:a+b= t

1.GPU与CPU结构上的对比 2.GPU能加速我的应用程序吗? 3.GPU与CPU在计算效率上的对比 4.利用Matlab进行GPU计算的一般流程 5.GPU计算的硬件.软件配置 5.1 硬件及驱动 5.2 软件 6.示例Matlab代码——GPU计算与CPU计算效率的对比 1.GPU与CPU结构上的对比 原文: Multicore machines and hyper-threading technology have enabled scientists, engineers, and f

游戏行业越来越多地趋向于将计算工作转移到图形处理单元 (GPU) 中,导致引擎和/或工作室需要开发大量 GPU 计算着色器来处理不同的计算任务.但有时候在 CPU 上运行这些计算着色器非常方便,不必重新投资开发它们的 C/C++ 变体.这样做的原因有很多,包括试验和调试非常简单,可充分利用备用 CPU 周期和鼓励基于 CPU 的内容扩展,与其他 CPU 端游戏资产之间进行基于 CPU 的交互,保证结果的确定性和一致性等等.查看详情

CPU和GPU实现julia           主要目的是通过对比,学习研究如何编写CUDA程序.julia的算法还是有一定难度的,但不是重点.由于GPU实现了也是做图像识别程序,所以缺省的就是和OPENCV结合起来. 一.CPU实现(julia_cpu.cpp)       //julia_cpu 采用cpu实现julia变换 #.;     );     );        cuComplex c(.,.);    cuComplex a(jx,jy);    ;i;i)        {

1 前言 之前在写影像融合算法的时候,免不了要实现将多光谱影像重采样到全色大小.当时为了不影响融合算法整体开发进度,其中重采样功能用的是GDAL开源库中的Warp接口实现的. 后来发现GDAL Warp接口实现的多光谱到全色影像的重采样主要存在两个问题:1 与原有平台的已有功能不兼容,产生冲突:2 效率较低.因此,决定重新设计和开发一个这样的功能,方便后期软件系统的维护等. 2 图像重采样 图像处理从形式上来说主要包括两个方面:1 单像素或者邻域像素的处理,比如影像的相加或者滤波运算等:2 图像

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

http://blog.csdn.NET/babyfacer/article/details/6902985 原文链接:http://www.hpcwire.com/hpcwire/2011-06-09/top_10_objections_to_gpu_computing_reconsidered.html作者:Dr. Vincent Natoli, Stone Ridge Technology (http://www.stoneridgetechnology.com/ )译者:陈晓炜(转载请注

人工智能包括三个要素:算法,计算和数据.人工智能算法目前最主流的是深度学习.计算所对应的硬件平台有:CPU.GPU.FPGA.ASIC.由于移动互联网的到来,用户每天产生大量的数据被入口应用收集:搜索.通讯.我们的QQ.微信业务,用户每天产生的图片数量都是数亿级别,如果我们把这些用户产生的数据看成矿藏的话,计算所对应的硬件平台看成挖掘机,挖掘机的挖掘效率就是各个计算硬件平台对比的标准. 最初深度学习算法的主要计算平台是 CPU,因为 CPU 通用性好,硬件框架已经很成熟,对于程序员来说非常友好.

faiss安装 faiss是facebook开发的有CPU版本和GPU版本的求密集向量相似性和进行密集向量聚类的库. faiss用c++编写,安装faiss需要在github上下载其c++源码并用make编译安装 faiss仅有的两个依赖包:blas和lapack CPU 方面,Facebook 大量利用了: 多线程以充分利用多核性能并在多路 GPU 上进行并行搜索. BLAS 算法库通过 matrix/matrix 乘法进行高效.精确的距离计算.没有 BLAS,高效的强力执行很难达到最优状态.

Intel 2018架构日详解:新CPU&新GPU齐公布 牙膏时代有望明年结束 北京时间12月12日晚,Intel在圣克拉拉举办了架构日活动.在五个小时的演讲中,Intel揭开了2021年CPU架构路线图.下一代核心显卡.图形业务的未来.全新3D封装技术,甚至部分2019年处理器新架构的面纱. 访问购买页面: 英特尔旗舰店 姗姗来迟的消费级CPU路线图 近一段时间以来,业界一直非常期待看到Intel未来的架构路线图,但自Skylake以来却一直处于犹抱琵琶半遮面的状态.最近几个月Intel简单公

Julia:高性能 GPU 计算的编程语言 0条评论 2017-10-31 18:02    it168网站 原创 作者: 编译|田晓旭 编辑: 田晓旭 [IT168 评论]Julia是一种用于数学计算的高级编程语言,它不仅与Python一样易于使用,而且还与C一样快.Julia是出于性能考虑而创建的,它的语法与其他编程语言相似,但是却拥有和编译型语言相媲美的性能. 如今,在多核CPU和大型并行计算系统的编程中,Julia已经非常受欢迎了.随着Julia的发展,其在GPU计算中也受到了众多青睐.

本文来自计算机体系结构专家王逵.他认为,“摩尔定律结束之后,性能提升一万倍”不会是科幻,而是发生在我们眼前的事实.   2008年,<三体2:黑暗森林>里写到:   真的很难,你冬眠后不久,就有六个新一代超级计算机大型研究项目同时开始,其中三个是传统结构的,一个是非冯结构的,另外两个分别是量子和生物分子计算机研究项目.但两年后,这六个项目的首席科学家都对我说,我们要的计算能力根本不可能实现.量子计算机项目是最先中断的,现有的物理理论无法提供足够的支持,研究撞到了智子的墙壁上.紧接着生物分子计算

CPU与GPU,我们应该使用哪个? CPU与GPU CPU即中央处理器,GPU即图形处理器. 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 两者的区别之处: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和足够多的数字和逻辑运算单元,并辅助有很多加速分支判断甚至更复杂的逻辑判断的硬件:GPU的核数远超CPU,被称为众核(NVIDIA Fermi有512个核).每个核拥有的缓存大小相对小,数字逻

IC (integrated circuit) 集成电路:微电路.微芯片.芯片:集成电路又分成:模拟集成电路(线性电路).数字集成电路.数/模混合集成电路: 模拟集成电路:产生.放大.处理各种模拟信号(幅度随时间变化的信号): 数字集成电路:产生.放大.处理各种数字信号(时间和幅度上离散取值的信号): 集成电路按用途分成:专用集成电路(ASIC).通用集成电路: ASIC(Application Specific Integrated Circuit) 专用集成电路:是指应特定用户要求和特定电子

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 本系列文章旨在总结主流视觉SLAM算法的框架,对比各个算法在子模块的差异,最终提炼出融合各个算法优点的架构. PTAM[1]是视觉SLAM领域里程碑式的项目.在此之前,MonoSLAM[2]为代表的基于卡尔曼滤波的算法架构是主流,它用单个线程逐帧更新相机位置姿态和地图.地图更新的计算复杂度很高,为了做到实时处理(30Hz),MonoSLAM每帧图片只能用滤波的方法处理约10~12个最稳定的特征点.PTAM最大的贡献是提出了tracking.m

导读: 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,而GPU面对的则是类型高度统一的.相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境. “为什么现在更多需要用的是 GPU 而不是 CPU,比如挖矿甚至破解密码? ” 以下是比较准确靠谱的回答: 1.现在更多被需要的依然是CPU,只是GPU在大规模并发计算中体现出其一技之长所以应用范围逐渐变得广泛,并成为近些年的热点话题之一. 为什么二者会有如此的不同

计算20000次10000点的fft,分别使用CPU和GPU,得 the running time of cpu is : 2.3696s the running time of gpu is : 0.3425s 相同的参数matlab处理的时间为 1.2865s ,理论上gpu最快,cpu次之,matlab最慢,得到的结果不对 处理的环境是(CPU i7 4790K,gpu GTX1080, matlab 2015a,内存1666MHZ 16G, PCI E M.2 固态硬盘(读1.2GB/s

Karto_slam算法是一个Graph based SLAM算法.包括前端和后端.关于代码要分成两块内容来看. 一类是OpenKarto项目,是最初的开源代码,包括算法的核心内容: https://github.com/skasperski/OpenKarto.git  之后作者应该将该项目商业化了:https://www.kartorobotics.com/ 作者是这样说的: “When I worked at SRI, we developed a 2D SLAM mapping syst

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,

个人认为CPU和GPU各有自己的适应领域.CPU(Central Processing Unit)计算核心较少,通常是双核.四核.八核,但是拥有大量的共享缓存.预测.乱序执行等优化,可以做逻辑非常复杂的计算任务.这一点就当前的GPU来说,仍然难以做到.会牺牲大量的性能.造成大量的能耗开销,而且增加了程序员开发GPU程序的难度. GPU(Graphice Processing Unit),天生拥有大量的处理单元,但是代价是较少的控制单元,就如同它的名字一样,适合图形图像相关的计算,图形图像中每一个