Tesla T4视频编码性能分析 从开普勒开始的所有 NVIDIA GPUs 都支持完全加速的硬件视频编码: GPUs 支持完全加速的硬件视频解码.最近发布的图灵硬件提供了张量核心和更好的机器学习性能,但新的 GPU 还加入了新的多媒体功能,如改进的 NVENC 单元,以在视频编解码器中提供更好的压缩和图像质量. 看一看图灵设计的新的 NVENC 单元的性能和质量. NVENC 性能测试设置 H.264 出现于 15 年前,已经成为一种无处不在的视频编码标准.它已经成为业界最重要和最广泛的编解码

谷歌出品的Colab笔记本,机器学习界薅羊毛神器,如今又有了新福利: 连英伟达最新一代机器学习GPU:Tesla T4都能免费蹭,穷苦羊毛党也顿时高端了起来. 英伟达的Tesla T4,是去年秋天才发布的新款GPU,专为AI推理任务进行了优化.它基于最新图灵架构,半精度浮点运算(FP16)峰值性能65 TFlops,4位整数运算(INT4)峰值性能260 TOPS.包含2560个CUDA核心,320个图灵张量核心,支持多精度推理. 谷歌云就是它的第一个大客户,2019年1月就用上了.GCP(Go

GPU加速技术对普通消费者最直观的影响就是视频转码应用上了,NVIDIA..AMD以及Intel都有自己的加速技术,而在新一代CPU和GPU架构上,三方都有更新的技术方案.<br><br> NVIDIA在Kepler架构上引入了NVENC编码单元,实测画质与CUDA相当,但是速度更快,只不过在速度和功耗上依然比不过Intel的Quick Sync,AMD的VCE因为缺少软件支持显得更悲剧.   在GPU通用计算刚刚进入桌面平台时,NVIDIA以及AMD都把视频转码加速功能当作重点,

NVIDIA GPU Turing架构简述 本文摘抄自Turing官方白皮书:https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/Solutions/design-visualization/technologies/turing-architecture/NVIDIA-Turing-Architecture-Whitepaper.pdf SM Turing的流式多处理器(SM)和Volta的架构相同,都是7.x. The Turing Streaming Mult

CUDA 11功能清单 基于NVIDIA Ampere GPU架构的新型NVIDIA A100 GPU在加速计算方面实现了最大的飞跃.A100 GPU具有革命性的硬件功能,CUDA 11与A100一起发布. CUDA 11能够利用新的硬件功能来加速HPC,基因组学,5G,渲染,深度学习,数据分析,数据科学,机器人技术以及更多不同的工作负载. CUDA 11包含了所有功能-从平台系统软件到入门和开发GPU加速的应用程序所需的一切.本文概述了此版本中的主要软件功能: 支持NVIDIA Ampere

CUDA 11功能展示 CUDA 11 Features Revealed 新的NVIDIA A100 GPU基于NVIDIA安培GPU架构,实现了加速计算的最大一代飞跃.A100 GPU具有革命性的硬件功能,我们很高兴宣布CUDA11与A100结合使用.              CUDA11使您能够利用新的硬件功能来加速HPC.基因组学.5G.渲染.深度学习.数据分析.数据科学.机器人和许多更多样化的工作负载. CUDA11包含了从平台系统软件到开始开发GPU加速应用程序所需的所有功能.本文

H.264 Video Codec速度和质量 从Kepler开始的所有 NVIDIA GPUs 都支持完全加速的硬件视频编码: GPUs 从费米开始支持完全加速的硬件视频解码.最近发布的图灵硬件提供了张量核心和更好的机器学习性能,但新的 GPU 还加入了新的多媒体功能,如改进的 NVENC 单元,以在视频编解码器中提供更好的压缩和图像质量. 仔细地看一看图灵设计的新的 NVENC 单元的性能和质量. NVENC 性能测试设置 H.264 出现于 15 年前,已经成为一种无处不在的视频编码标准.它

基于TensorRT的BERT实时自然语言理解(下) BERT Inference with TensorRT 请参阅Python脚本bert_inference.py还有详细的Jupyter notebook BERT_TRT.ipynb在sample文件夹中进行推理过程的逐步描述和演练.在本节中,让我们回顾几个关键参数和概念,以便使用TensorRT进行推理. BERT(更具体地说是编码器层)使用以下参数来控制其操作: Batch size Sequence Length Number of

Yolov4性能分析(下) 六. 权重更新 "darknet/src/detector.c"--train_detector()函数中: ...... /* 开始训练网络 */ float loss = 0; #ifdef GPU if (ngpus == 1) { int wait_key = (dont_show) ? 0 : 1; loss = train_network_waitkey(net, train, wait_key); // network.c中,train_net

作者:马骏 | 旷视 MegEngine 架构师 前言 单精度矩阵乘法(SGEMM)几乎是每一位学习 CUDA 的同学绕不开的案例,这个经典的计算密集型案例可以很好地展示 GPU 编程中常用的优化技巧,而能否写出高效率的 SGEMM Kernel,也是反映一位 CUDA 程序员对 GPU 体系结构的理解程度的优秀考题.本文将详细介绍 CUDA SGEMM 的优化手段,适合认真阅读过 <CUDA C++ Programming Guide>,具备一定 CUDA 编程基础的同学阅读,希望能给追求极

  欢迎关注我的公众号 [极智视界],回复001获取Google编程规范   O_o   >_<   o_O   O_o   ~_~   o_O   本文分享一下英伟达安培卡 vs 老推理卡硬件参数对比.    其中安培卡主要包括 A100.A40.A30.A16.A10.A2,老推理卡主要包括 T4.P4.P40.V100,本文主要用于从老推理卡迁移到新安培卡时应该会用到的参数对比调研,属于人肉汇总型,若数据有误,欢迎指正.    我们都知道,推理卡的发展速度很快,具有里程碑意义的是英伟达于

原文:Swift语言指南(十)--字符串与字符 字符串是一段字符的有序集合,如"hellow,world"或"信天翁".Swift 中的字符串由 String 类型表示,对应着 Character 类型值的集合. Swift 中的 String 类型为你的编程提供了一个高速的,兼容 Unicode规范 的文本处理方式.Swift 创建和处理字符串的语法轻量可读,与 C 语言的字符串语法颇为相似.字符串的拼接非常简单,只需将两个字符串用 + 运算符相加.字符串的值是否

UTF-16编码方式 1. UTF-16编码方式源于UCS-2(Universal Character Set coded in 2 octets.2-byte Universal Character Set).而UCS-2,是早期遗留下来的历史产物. UCS-2将字符编号(即码点值)直接映射为字符编码(CEF,而非CES,详见前文中对现代字符编码模型的解释),亦即字符编号就是字符编码,中间没有经过特别的编码算法转换.因此,从现代字符编码模型的角度来看的话,此时并没有将编号字符集CCS与字符编码

概述: 本文主要分享一下博主在学习wxpy 的过程中开发的一个小程序.博主在最近有一个监控报警的需求需要完成,然后刚好在学习wxpy 这个东西,因此很巧妙的将工作和学习联系在一起. 博文中主要使用到的技术设计到Python,Redis,以及Java.涉及到的技术看似很多,但是主要的语言是基于Python进行开发的. 架构涉及主要采用了 生产者消费者的涉及模式,使用Redis作为消息队列进行解耦操作. 主要架构涉及如下: 接下来开始介绍一下程序的实现过程,主要讲解wxpy -> python.re

最近在学习Python的微信处理相关,因wxpy库中的微信客户端需要接收二维码需要安装pillow,如下 class wxpy.Bot(cache_path=None, console_qr=False, qr_path=None, qr_callback=None, login_callback=None, logout_callback=None)[源代码] 机器人对象,用于登陆和操作微信账号,涵盖大部分 Web 微信的功能: from wxpy import * bot = Bot() #

Wxpy初体验 1.1 安装wxpy 在这里默认大家以及安装好了pip,我们需要安装wxpy 以及wechat_sender 两个包,这里推荐使用国内的豆瓣源,如果大家网速过硬 请忽略.. 1 2 pip install wxpy -i "https://pypi.doubanio.com/simple/" pip install wechat_sender -i "https://pypi.doubanio.com/simple/" 1.2 wxpy 登陆 wxp

1.jupyter Notebook的组成 这里它的组件及其工程构成,帮助大家更好的用好jupyter Notebook 组件 Jupyter Notebook结合了三个组件: 笔记本Web应用程序:交互式Web应用程序,用于交互编写和运行代码以及编写笔记本文档. 内核:笔记本Web应用程序启动的独立进程,它以给定语言运行用户代码,并将输出返回给笔记本Web应用程序.内核还处理诸如交互式小部件,选项卡完成和内省的计算. 笔记本文档:自包含文档,其中包含笔记本Web应用程序中可见的所有内容的表示,

Delphi XE5 仓促的发布了,虽然开始支持Android 开发了,但是经过试用,发现那个模拟器慢到无法用, 真机可以运行,但是调试也几乎无法用.由于XE5 的主要增加的是Android 的开发支持,对其他的影响应该不大. kbmmw 现在还不支持Xe5,今天试着把kbmmw 4.3 移植到Xe5 上,基本上比较顺利. 首先要安装kbmmemtable, 这个只需要把kbmMemRunDXE4Pro.dpk,kbmMemRunDXE4Pro.des, kbmMemDesDXE4Pro.dpk

http://blog.csdn.net/heyutao007/article/details/5766896 BigTable是什么?Google的Paper对其作了充分的说明.字面上看就是一张大表,其实和我们想象的传统数据库的表还是有些差别的.松散数据可以说是介于Map Entry(key & value)和DB Row之间的一种数据.在我使用Memcache的时候,有时候的需求是需要存储的不仅仅是简单的一个key对应一个value,可能我需要类似于数据库表结构中多属性的存储,但是又不会有传

查询网址:https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 使用,makefile文件实例: GPU= CUDNN= OPENCV= OPENMP= DEBUG= ARCH= -gencode arch=compute_30,code=sm_30 \ -gencode arch=compute_35,code=sm_35 \ -gencode arch=compute_50,code=[sm_50,compute_50] \ -gencode arch=compute