U-n-i-t-y 提供了 [Compute Shader][link1] 來使得我們可以將大量的復雜重復的計算交給並行的 GPU 來處理,正是由於並行原因,這樣就可以大大加快計算的速度,相比在 CPU 的線程中有着巨大的優勢。類似 OpenglES 3.0 ...
在Android上還實現了很多種並行化的算法,比如SHA HDR K means NL means SRAD等等,會在近期整理好之后開源的。 原文發表在了 異構開發技術社區 整理成教程是隊友做的,十分感謝 原博文地址 隊友的博客 項目github地址 代碼CSDN地址 下面是干貨: Android平台利用OpenCL框架實現並行開發初試 在我們熟知的桌面平台,GPU得到了極為廣泛的應用,小到各種 ...
2016-05-31 09:50 0 2926 推薦指數:
U-n-i-t-y 提供了 [Compute Shader][link1] 來使得我們可以將大量的復雜重復的計算交給並行的 GPU 來處理,正是由於並行原因,這樣就可以大大加快計算的速度,相比在 CPU 的線程中有着巨大的優勢。類似 OpenglES 3.0 ...
測試faster-rcnn時,cpu計算速度較慢,調整代碼改為gpu加速運算 將 with tf.Session() as sess: 替換為 之后出現顯存占滿、而GPU利用率為0的情況,經查閱官方文檔得知“在GPU上,tf.Variable操作只支持實數型 ...
由於從Android 7.0, API 24, 開始, 系統將阻止應用鏈接至非公開NDK庫, 所以, 使用libOpenCL.so時與面向低版本的Android平台有所不同, 需要把依賴的非公開NDK庫打包到APK中 確定依賴的庫 首先應該確定你所使用的libOpenC.so所依賴的庫, 使用 ...
一、默認gpu加速 一般來說我們最常見到的用法是這樣的: 或者說: 這樣我們就可以把某一個向量或者模型進行gpu訓練 二、指定gpu加速 來指定使用的具體設備。如果沒有顯式指定設備序號的話則使用torch.cuda.current_device()對應的序號。 ...
近期編譯了android下支持opencl的opencv,使用opencl能力的關鍵是用cv::UMat替換cv::Mat。 實際使用后發現坑很多,非常不成熟,不推薦使用這種方式來提升實際產品的性能。 每個UMat產生的時候會從gpu分配內存,而GPU分配內存是很慢的;使用Mat ...
GPU測試 ffmpeg -c:v h264_cuvid -rtsp_transport tcp -i rtsp://admin:Admin123@192.168.64.178/h264/1/main/av_stream -y -qscale 5 -f image2 -r 1 -t ...
0704-使用GPU加速_cuda 目錄 一、CPU 和 GPU 數據相互轉換 二、使用 GPU 的注意事項 三、設置默認 GPU 四、GPU 之間的切換 pytorch完整教程目錄:https://www.cnblogs.com ...
關於Haclon使用GPU加速的代碼實例 ...