我一直在使用优秀的GPUImage库，它实现了几个特征检测器:Harris、FAST、ShiTomas、Noble。然而，这些实现都没有帮助特征提取和匹配部分。他们只是输出一组检测到的角点。我的理解(这是不稳定的)是下一步将检查每个检测到的角点并从中提取特征，这将产生描述符-即可以使用的32或64位数字索引靠近其他类似点的点。通过阅读[计算机视觉算法和应用程序，Szeliski]的第4.1章，我了解到使用BestBin方法将有助于有效地找到要匹配的相邻特征等。但是，我实际上并不知道如何做到这一点并且我正在寻找一些执行此操作的示例代码。我发现这个项目[https://github.com

GPT-4太吃算力，连微软也顶不住了！今年，无数场微软AI大会上，CEO纳德拉台前激动地官宣，将GPT-4、DALL·E3整合到微软「全家桶」。微软全系产品已被OpenAI的模型重塑，愿景是让AI成为每个人的生活伴侣。然而在幕后，因GPT-4运行成本太高，微软却悄悄地搞起了planB。TheInformation独家爆料称，为了摆脱对OpenAI的依赖，由PeterLee领导的1500人研究团队中，一部分人转向研发全新对话式AI。据称，研发的模型性能可能不如GPT-4，但参数规模小，研究成本更低，运行速度更快。目前，微软已经在必应聊天等产品中，开启了内测。不仅是微软，包括谷歌在内的其他科技巨头

3nm制程，性能远超H100！就在近日，外媒DigiTimes爆料了英伟达的下一代GPU——代号为「Blackwell」的B100。据称，作为面向人工智能（AI）和高性能计算（HPC）应用的产品，B100将采用台积电的3nm工艺制程，以及更为复杂的多芯片模块（MCM）设计，并将于2024年第四季度现身。对于垄断了人工智能GPU市场80%以上份额的英伟达来说，则可以借着B100趁热打铁，在这波AI部署的热潮中进一步狙击AMD、英特尔等挑战者。据英伟达估计，到2027年，这一领域的产值将达到约3000亿美元。与Hopper/Ada架构不同的是，Blackwell架构将扩展到数据中心和消费级GPU。

谁能举个例子来说明如何用metal识别可用的计算设备，比如cpu和gpu？非常感谢 最佳答案 Metal仅适用于GPU。也就是说，有一个名为MTLCopyAllDevices()的函数返回您的系统拥有的所有GPU。这是一个简单示例，说明我如何在OSXPlayground上运行它以查看我的系统有哪些兼容设备。编辑:在Objective-C这看起来很相似。只需导入第一:@implementationAppDelegate-(void)applicationDidFinishLaunching:(NSNotification*)aNoti

我的应用程序在第一帧上执行多个渲染操作(我使用的是Metal，尽管我认为这同样适用于GLES)。例如，它渲染到在后续帧中使用的目标，但之后不会更新。我正在尝试从这些渲染操作中调试一些绘制调用，并且我想使用“GPU捕获帧”功能来执行此操作。我过去用它来进行按需GPU帧调试，它非常有用。不幸的是，我似乎找不到捕捉第一帧的方法。例如，此选项在调试器中中断时不可用(在第一帧之前设置断点)。一旦调试开始，Xcode行为似乎也不允许捕获帧。在MetalAPI或CAMetalLayer中似乎甚至没有用于执行GPU捕获的API。有人成功过吗？ 最佳答案

Linux虚拟环境下安装GPU版本的torch、torchaudio、torchvision详细过程该篇记录第一次在ubuntu上安装GPU版本的torch的心路历程，全程都在艰难探索，希望给同样是第一次在Linux环境下安装GPU版本的torch的朋友带来帮助。话不多说，开始吧！文章目录一、Linux下创建并进入虚拟环境二、安装torch1、查看cuda驱动版本2、安装cuDNN3、安装torch一、Linux下创建并进入虚拟环境创建虚拟环境的命令和在windows下差不多，详细如下：condacreate-ndemopython=3.8 #创建虚拟环境sourceactiovatedme

1、查看cuda是否可用：torch.cuda.is_available()>>>importtorch>>>torch.cuda.is_available()True2、查看GPU数量：torch.cuda.device_count()>>>torch.cuda.device_count()13、查看GPU型号，设备索引默认从0开始：torch.cuda.get_device_name(0)>>>torch.cuda.get_device_name(0)'NVIDIAT432GB'4、查看当前设备索引：torch.cuda.current_device()>>>torch.cuda.curr

我正在开发一个使用OpenGLES渲染图像的iOS应用程序。这是我设置纹理参数和数据的函数的关键代码片段:glGenTextures(1,&texture);glBindTexture(GL_TEXTURE_2D,texture);glTexParameteri(GL_TEXTURE_2D,GL_TEXTURE_MAG_FILTER,GL_LINEAR);glTexParameteri(GL_TEXTURE_2D,GL_TEXTURE_MIN_FILTER,GL_LINEAR);glTexParameterf(GL_TEXTURE_2D,GL_TEXTURE_WRAP_S,GL_CLA

我不太明白为什么这段代码对于iOS上的GPU很慢，但这段代码在Windows上运行良好，没有任何问题。基本上我正在做的是我有一个大的动态顶点缓冲区(GL_STREAM_DRAW)并且我尝试只更新它的一部分，在一个帧中的部分不应该重叠，所以它们不应该导致刷新和CPU不应该等待GPU完成，但显然不是这种情况我在iPhone4上获得大约10fps即使绘制可能只有10到20个三角形......而我在我的上获得超过400FPS具有相同代码的PC...正如您在跟踪中看到的那样，我正在重复使用相同的缓冲区，但我要确保更新的部分不会重叠...我可以做些什么来提高性能？IndexTrace695glBi

目录1问题背景2问题探索2.1CUDA固有显存2.2显存激活与失活2.3释放GPU显存3问题总结4告别Bug1问题背景研究过深度学习的同学，一定对类似下面这个CUDA显存溢出错误不陌生RuntimeError:CUDAoutofmemory.Triedtoallocate916.00MiB(GPU0;6.00GiBtotalcapacity;4.47GiBalreadyallocated;186.44MiBfree;4.47GiBreservedintotalbyPyTorch)本文探究CUDA的内存管理机制，并总结该问题的解决办法2问题探索2.1CUDA固有显存在实验开始前，先清空环境，终端