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本人使用树莓派4和小米6进行OpenHarmony适配GPU时产生过许多问题，这里回顾一下我移植GPU的过程，同时也做一些总结和经验分享，希望大家看过之后能少走一些弯路。1、树莓派4GPU移植树莓派4的GPU驱动组成比较复杂，在Linux的gpu驱动目录中drm目录下存放着vc4和v3d两个目录，vc4既包含Display驱动也包含GPU驱动，主要用于树莓派3及之前的SoC；而v3d则只包含gpu驱动，专用于树莓派4。由于vc4和v3d的Display硬件差异不大，为
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本人使用树莓派4和小米6进行OpenHarmony适配GPU时产生过许多问题，这里回顾一下我移植GPU的过程，同时也做一些总结和经验分享，希望大家看过之后能少走一些弯路。1、树莓派4GPU移植树莓派4的GPU驱动组成比较复杂，在Linux的gpu驱动目录中drm目录下存放着vc4和v3d两个目录，vc4既包含Display驱动也包含GPU驱动，主要用于树莓派3及之前的SoC；而v3d则只包含gpu驱动，专用于树莓派4。由于vc4和v3d的Display硬件差异不大，为
cudaHostRegisterreturnscudaErrorInvalidValueonGPUswithcomputecapability1.1我有一个简单的程序，它分配一个unsigned__int64(堆栈上的8个字节)，然后尝试使用cudaHostRegister在GPU上注册该内存。进行此调用的程序部分如下所示：12345678910unsigned__int64mem;unsigned__int64*pMem=&mem;cudaError_tresult;result=cudaHostRegister(pMem,sizeof(unsigned__int64),cudaHostRe
cudaHostRegisterreturnscudaErrorInvalidValueonGPUswithcomputecapability1.1我有一个简单的程序，它分配一个unsigned__int64(堆栈上的8个字节)，然后尝试使用cudaHostRegister在GPU上注册该内存。进行此调用的程序部分如下所示：12345678910unsigned__int64mem;unsigned__int64*pMem=&mem;cudaError_tresult;result=cudaHostRegister(pMem,sizeof(unsigned__int64),cudaHostRe
前言：硬件设备，是任何一名深度学习er不可或缺的核心装备。各位初级调参魔法师们，你们有没有感到缺少那一根命中注定的魔杖？可是，各种CPU、GPU、内存条、外设，那么多品牌种类型号参数，到底该怎么选？文章内容较长、耐心差的小伙伴直接拉到最后看结论即可1、GPU显卡（GPU）是深度学习的重要部件，甚至比CPU更重要。做深度学习不用GPU只用CPU显然是不明智的，慢的如乌龟，跑个模型等几天，难熬，但适合摸鱼使用16bit的RTX2070或者RTX2080Ti性价比更高。另外购买二手的32bitGTX1070、GTX1080或者1080Ti也是不错的选择。除了GPU核心，显存（GPURAM）也是不可忽
前言：硬件设备，是任何一名深度学习er不可或缺的核心装备。各位初级调参魔法师们，你们有没有感到缺少那一根命中注定的魔杖？可是，各种CPU、GPU、内存条、外设，那么多品牌种类型号参数，到底该怎么选？文章内容较长、耐心差的小伙伴直接拉到最后看结论即可1、GPU显卡（GPU）是深度学习的重要部件，甚至比CPU更重要。做深度学习不用GPU只用CPU显然是不明智的，慢的如乌龟，跑个模型等几天，难熬，但适合摸鱼使用16bit的RTX2070或者RTX2080Ti性价比更高。另外购买二手的32bitGTX1070、GTX1080或者1080Ti也是不错的选择。除了GPU核心，显存（GPURAM）也是不可忽
