pytorch 中tensor在CPU和GPU之間轉換
1. CPU tensor轉GPU tensor： cpu_imgs.cuda()2. GPU tensor 轉CPU tensor： gpu_imgs.cpu()3. numpy轉為CPU tensor： torch.from_numpy( imgs )4.CPU tensor轉為 ...
原文：CPU和GPU之間的通信
渲染流水線的起點是CPU，即應用階段。大致可分為下面三個階段： .把數據加載到顯存 .設置渲染狀態 .調用DrawCall .把數據加載到顯存 所有渲染所需要的數據都需要從硬盤 Hard Disk Drive， HDD 中加載到系統內存 Random Access Memory，RAM 中。然后，網格和紋理等數據又被加載到顯卡上的存儲空間：顯存 Video Random Access Memory ...
2017-08-30 10:52 0 1538 推薦指數：
相關推薦
CPU，GPU，GPGPU
CPU，GPU，GPGPU 1．基本概念 1.1 GPU 圖形處理器（bai英語：Graphics Processing Unit，縮寫：GPU），又稱顯示核心、視覺du處理器、zhi顯示芯片，是一種專門在個人電腦、工dao作站、游戲機和一些移動設備（如平板電腦、智能手機等）上圖像運算工作 ...
談談GPU和CPU為何不同？
CPU和GPU之所以大不相同，是由於其設計目標的不同，它們分別針對了兩種不同的應用場景。CPU需要很強的通用性來處理各種不同的數據類型，同時又要邏輯判斷又會引入大量的分支跳轉和中斷的處理。 這些都使得CPU的內部結構異常復雜。而GPU面對的則是類型高度統一的、相互無依賴的大規模數據和不需要 ...
C++ GPU && CPU
對於GPU和CPU的各自優勢： GPu優勢在於多點計算效率高，並發計算 CPU的優勢在於單點計算效率高 ...
監控CPU與GPU的工具
1。sensor：可以顯示包括cpu在內的所有傳感器的當前讀數 使用sensors可以檢測到cpu的溫度，風扇的風速度，電壓等。 2.Glances使用Python寫的跨平台的curses的檢測工具。可以看到cpu的使用率， 系統負載均衡，網絡的接口，io，文件系統的使用率 ...
CPU與GPU的區別
一、概念 CPU主要是解釋計算機指令以及處理計算機軟件中的數據，相當於是一台計算機的“大腦”， GPU是一個專門的圖形核心處理器，是顯示卡的“大腦”，決定顯卡的檔次和大部分性能。 盡管有類似的首字母縮略詞，但 CPU 和 GPU 卻截然不同。CPU 和 GPU 之間的最大區別在於 CPU ...
GPU、CPU的異同
一、概念 CPU（Center Processing Unit）即中央處理器，GPU（Graphics Processing Unit）即圖形處理器。 二、CPU和GPU的相同之處 兩者都有總線和外界聯系，有自己的緩存體系，以及數字和邏輯運算單元，兩者都為了完成計算任務而設 ...