我正在启动一个浏览器项目，它需要一些复杂的数据处理。当使用GPU加速时，我使用的算法速度提高了50-100倍。我可以在浏览器中使用JavaScript、Flash或其他技术。有什么方法可以访问GPU来加速我的数学处理？ 最佳答案 您可以开始尝试使用Khronos的WebCL，尽管它仍处于起步阶段。InternetExplorer、Chrome和Opera等大玩家目前还没有明确的支持计划，微软甚至没有显示任何支持WebGL的计划。也就是说，除了基于WebGL着色器的GPGPU方法之外，WebCL可能是计算的最佳选择。WebCL本质上是
一、安装显卡驱动方式一：图形界面安装等待安装即可方式二：命令行安装sudoapt-getinstallnvidia-driver-515有些显卡只支持455安装完成记得重启一下，然后验证一下：nvidia-smi若显示下图则说明安装成功~ 二、安装CUDA下载地址：CUDAToolkit11.7Downloads|NVIDIADeveloper选择Linux->x86_64->Ubuntu->20.04->runfile(local)wgethttps://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.7.0/local_installers/
我正在寻找在iPhone上解码本地mpeg-4视频帧的最快方法。我只对每10帧中像素的亮度值感兴趣。我不需要在任何地方渲染视频。我尝试过ffmpeg、AVAssetReader、ImageAssetGenerator、OpenCV和MPMoviePlayer，但它们都太慢了。我可以获得的最快速度是~2x(一分钟扫描2分钟的视频)。我想要接近10倍的倍率。假设我上面的尝试没有使用GPU，是否有任何方法可以通过在GPU上运行的东西来实现我的目标？OpenGL似乎主要用于渲染输出，但我已经看到它用作传入视频的过滤器。也许这是一个选择？提前致谢! 最佳答案
我在iOS上以120fps的速度进行实时视频处理，我想先在GPU上预处理图像(在CPU上速度不够快的下采样、转换颜色等)，然后使用OpenCV在CPU上对帧进行后处理。使用Metal在GPU和CPU之间共享摄像头信号的最快方法是什么？换句话说，管道看起来像:CMSampleBufferRef->MTLTextureorMTLBuffer->OpenCVMat我正在按以下方式转换CMSampleBufferRef->MTLTextureCVPixelBufferRefpixelBuffer=CMSampleBufferGetImageBuffer(sampleBuffer);//text
我有一张128x128像素的图片。它被分解成一个8x8的网格。每个网格block包含16x16像素。要求我想计算我的图像包含多少个黑色像素。直接的方式:我可以通过逐行、逐列、遍历整个图像并检查像素是否为黑色来做到这一点。GPU方式...但我想知道如果使用GPU，我可以将图像分解成block/block并计算每个block中的所有像素，然后对结果求和。例如:如果你看图片的左上角:第一个block“A1”(A行，第1列)包含一个16x16像素的网格，通过手动计算我知道有16个黑色像素。第二个block:'A2'，(A行，第2列)包含一个16x16像素的网格，我通过手动计算知道有62个黑色像
我正在分配输入和输出MTLBuffer使用posix_memalign根据sharedGPU/CPUdocumentation由memkite提供。旁白:只使用最新的API比使用posix_memalign更容易letmetalBuffer=self.metalDevice.newBufferWithLength(byteCount,options:.StorageModeShared)我的内核函数对大约1600万个复值结构进行运算，并将相同数量的复值结构写入内存。我进行了一些实验，我的Metal内核“复杂数学部分”在0.003秒内执行(是!)，但将结果写入缓冲区需要>0.05(否!)
目录1、卸载之前的旧的或者不匹配的CUDA、cuDNN2、提前查电脑显卡支持的CUDA版本，便于后续下载对应的CUDA版本3、下载CUDA、cuDNN4、tensorflow和CUDA、cuDNN版本型号要匹配5、配置9条环境路径（默认安装可复制以下代码）：6、检查安装的CUDA版本7、查询显卡算力1、卸载之前的旧的或者不匹配的CUDA、cuDNN图片来源：windows7下cuda9.0卸载、cuda8.0安装_shuiyuejihua的博客-CSDN博客2、提前查电脑显卡支持的CUDA版本，便于后续下载对应的CUDA版本来源：CUDA、CUDNN在windows下的安装及配置_m0
1.首先进入tensorflow官网查看1.8.0对应的python、CUDA和cuDNN版本（默认显卡驱动已安装）TensorFlowGPU版本对应https://tensorflow.google.cn/install/source#gpu可以看到我们这次要安装的1.8.0对应版本为python3.5-3.6、CUDA9和cuDNN7，那么我们先用anaconda创建一个python3.6的环境,如下我们就创建并激活了一个python3.6版本、名字叫tf18的环境。anaconda安装及使用见Anaconda配置基础步骤及命令、PyCharm设置_flashorsink的博客-CSDN博
关闭。这个问题需要更多focused.它目前不接受答案。想改进这个问题吗？更新问题，使其只关注一个问题editingthispost.关闭4年前。Improvethisquestion我正在考虑利用GPU来处理一些方程式，但不知道如何从C#访问它。我知道XNA和DirectX框架允许您使用着色器来访问GPU，但如果没有这些框架，我将如何访问它？
关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答。关闭5年前。社区在去年审查了是否重新打开这个问题并让它关闭:原始关闭原因未解决Improvethisquestion我正在尝试从我的网格中获取更多处理能力。我正在使用所有cpus/核心，是否可以将GPU与C#一起使用。有人知道任何库或有任何示例代码吗？
