上周发布的Firefox110是今年的第二个版本，现在可以通过官方发布渠道下载和升级。这个月度版本是在 Firefox109 版本之后发布的，后者是在1月份发布的。总的来说，新的功能和错误修复很少，特别是对Linux来说。下面是一个快速点评。Firefox110RunninginLinuxFirefox110的最佳新功能对于Windows用户来说，这个版本有一些好消息。期待已久的安全功能“GPU沙盒”现在在Windows中的Firefox中可用。从理论上讲，沙盒可以隔离一个进程，使其他恶意程序无法攻击或访问系统中的其他进程。有了这个功能，GPU进程会被隔离，在Windows中可以给你一
想了解更多关于开源的内容，请访问：51CTO 开源基础软件社区https://ost.51cto.com在OpenHarmony的各部件适配中，GPU适配是公认的最难，首先原厂安卓的驱动是没办法用的，后来又因为OpenHarmony3.1开始启用了自研的Rosen合成框架取代了Weston合成框架，原来能直接用的开源图形驱动现在也不能直接用了，新版的OpenHarmony需要图形驱动要额外对接OpenHarmony的接口，采用闭源驱动要得到原厂的支持，这个目前走不通，所以第三方设备要启用GPU加速只能选择采用开源的Mesa3d驱动，所幸OpenHarmony提供了一份m
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想了解更多关于开源的内容，请访问：51CTO 开源基础软件社区https://ost.51cto.com上一篇文章讲解了编译开源gpu驱动，并把gpu驱动添加到编译框架中，此时理论上gpu已经可以调用，但是我们需要一些手段进行测试，以确认gpu能够正常工作。这里分享我用过的两个测试程序，glmark2和一个简单的三角形绘制程序。移植GPU过程中受到开源社区里各位大神的指导，特别是AlgoIdeas和lhl，特此鸣谢。1、简单绘制三角形程序该测试程序程序来自AlgoIdeas大神，文末附有AlgoIdeas的原文连接，大家可以进一步细读，关键代码AlgoIdeas帖子里面
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国外科技媒体tomshardware近日展开了一项AVC、HEVC和AV1的视频编码测试，结果显示AMDGPU仍落后于英伟达、英特尔。附本次测试的第13代平台如下：处理器：英特尔酷睿i9-13900K主板：微星MEGZ790AceDDR5内存：G.Skill三叉戟Z52条16GBDDR5-6600CL34硬盘：SabrentRocket4Plus-G4TB电源：1500WDarkPowerPro12散热器：酷冷至尊PL360Flux系统：64位 Win11 专业版第12代测试平台：处理器：英特尔酷睿i9-12900K主板：微星ProZ690-AWiFiDDR4内存：海盗船2x16GBD
国外科技媒体tomshardware近日展开了一项AVC、HEVC和AV1的视频编码测试，结果显示AMDGPU仍落后于英伟达、英特尔。附本次测试的第13代平台如下：处理器：英特尔酷睿i9-13900K主板：微星MEGZ790AceDDR5内存：G.Skill三叉戟Z52条16GBDDR5-6600CL34硬盘：SabrentRocket4Plus-G4TB电源：1500WDarkPowerPro12散热器：酷冷至尊PL360Flux系统：64位 Win11 专业版第12代测试平台：处理器：英特尔酷睿i9-12900K主板：微星ProZ690-AWiFiDDR4内存：海盗船2x16GBD
曾何几时，人工智能因为算力不足进入了长达数十年的瓶颈，GPU点燃了深度学习。在ChatGPT时代，AI因为大模型再次面临算力不足的问题，这一次英伟达还有办法吗？3月22日，GTC大会正式召开，在刚刚进行的Keynote上，英伟达CEO黄仁勋搬出了为ChatGPT准备的芯片。「加速计算并非易事，2012年，计算机视觉模型AlexNet动用了GeForceGTX580，每秒可处理262PetaFLOPS。该模型引发了AI技术的爆炸，」黄仁勋说道。「十年之后，Transformer出现了，GPT-3动用了323ZettaFLOPS的算力，是AlexNet的100万倍，创造了ChatGPT这个震惊全世
曾何几时，人工智能因为算力不足进入了长达数十年的瓶颈，GPU点燃了深度学习。在ChatGPT时代，AI因为大模型再次面临算力不足的问题，这一次英伟达还有办法吗？3月22日，GTC大会正式召开，在刚刚进行的Keynote上，英伟达CEO黄仁勋搬出了为ChatGPT准备的芯片。「加速计算并非易事，2012年，计算机视觉模型AlexNet动用了GeForceGTX580，每秒可处理262PetaFLOPS。该模型引发了AI技术的爆炸，」黄仁勋说道。「十年之后，Transformer出现了，GPT-3动用了323ZettaFLOPS的算力，是AlexNet的100万倍，创造了ChatGPT这个震惊全世
1、背景随着CV算法在业务场景中使用越来越多，给我们带来了新的挑战，需要提升Python推理服务的性能以降低生产环境成本。为此我们深入去研究PythonGPU推理服务的工作原理，推理模型优化的方法。最终通过两项关键的技术:1.Python的GPU与CPU进程分离，2.使用TensorRT对模型进行加速，使得线上大部分模型服务QPS提升5-10倍左右，大量节约了线上GPU推理服务的成本。针对上面的两项关键技术，我们还自研了相关框架与工具进行沉淀。包括基于Python的CPU与GPU进程自动隔离的推理服务框架，以及对推理模型进行转TensorRT优化的调试工具。此外针对不同的推理服务性能瓶颈，我们
