pytorch 中tensor在CPU和GPU之间转换
1. CPU tensor转GPU tensor： cpu_imgs.cuda()2. GPU tensor 转CPU tensor： gpu_imgs.cpu()3. numpy转为CPU tensor： torch.from_numpy( imgs )4.CPU tensor转为 ...
原文：CPU和GPU之间的通信
渲染流水线的起点是CPU，即应用阶段。大致可分为下面三个阶段： .把数据加载到显存 .设置渲染状态 .调用DrawCall .把数据加载到显存 所有渲染所需要的数据都需要从硬盘 Hard Disk Drive， HDD 中加载到系统内存 Random Access Memory，RAM 中。然后，网格和纹理等数据又被加载到显卡上的存储空间：显存 Video Random Access Memory ...
2017-08-30 10:52 0 1538 推荐指数：
相关推荐
CPU，GPU，GPGPU
CPU，GPU，GPGPU 1．基本概念 1.1 GPU 图形处理器（bai英语：Graphics Processing Unit，缩写：GPU），又称显示核心、视觉du处理器、zhi显示芯片，是一种专门在个人电脑、工dao作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上图像运算工作 ...
谈谈GPU和CPU为何不同？
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，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。 这些都使得CPU的内部结构异常复杂。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 ...
C++ GPU && CPU
对于GPU和CPU的各自优势： GPu优势在于多点计算效率高，并发计算 CPU的优势在于单点计算效率高 ...
监控CPU与GPU的工具
1。sensor：可以显示包括cpu在内的所有传感器的当前读数 使用sensors可以检测到cpu的温度，风扇的风速度，电压等。 2.Glances使用Python写的跨平台的curses的检测工具。可以看到cpu的使用率， 系统负载均衡，网络的接口，io，文件系统的使用率 ...
CPU与GPU的区别
一、概念 CPU主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据，相当于是一台计算机的“大脑”， GPU是一个专门的图形核心处理器，是显示卡的“大脑”，决定显卡的档次和大部分性能。 尽管有类似的首字母缩略词，但 CPU 和 GPU 却截然不同。CPU 和 GPU 之间的最大区别在于 CPU ...
GPU、CPU的异同
一、概念 CPU（Center Processing Unit）即中央处理器，GPU（Graphics Processing Unit）即图形处理器。 二、CPU和GPU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，两者都为了完成计算任务而设 ...