GPUInstance和SRPBatcher合批渲染只对静态MeshRenerer有效，对SkinMeshRenderer无效。蒙皮动画性能堪忧，对于海量动画物体怎么解决呢？针对这个问题，GPUAnimation就是一个常见又简单的解决方案。GPU动画实现原理：实现原理也是简单粗暴，把每一帧动画时刻SkinMeshRenderer所有的顶点坐标写入到Texture2D，贴图UV中，U按顶点顺序保存顶点坐标，V是第几帧，然后在顶点着色器中读取所有顶点的坐标，根据时间轮流在动画帧数区间从动画Texture2D采样，这样就实现了基于GPU的顶点动画。优化前后性能对比：分别使用Animator(新版动

研一上半学期一直在跑小模型CPU版本足够使用，当时也尝试安装了好多次GPU版本的环境一直安装不上，到最后不聊聊之了。但现在需要跑检测模型CPU显得力不从心，决定再痛苦的尝试安装GPU版本。安装环境是所有学习AI人前期最头疼的事，本文就是安装PytorchGPU版本的脑残带图版。PyTorch官网：https://pytorch.org/文章目录前提一、查看cuda版本二、创建虚拟环境三、离线安装GPU四、跑代码（IDE中配置虚拟环境）前提最好已经安装好Anaconda，提前查询自己电脑的NVIDIAGPU算力GPU算力查询提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、查看cuda版本1.右

记录一下我使用服务器期间遇到的问题以及解决方法（主要使用tensorflow）先介绍一下我本次遇到的问题：我在服务器上拥有一个独立的账号，我发现我的tensorflow无法调用GPU，先排查可能存在的问题终端输入nvcc-V结果如下：显示已经安装了11.8版本的CUDA 但是在python文件中调用importtensorflowastfprint(tf.test.is_gpu_available())结果显示为false 在终端输入echo$LD_LIBRARY_PATH结果为空，猜测是没有安装cudnn，以下是解决过程首先进入官网下载一个适配的cudnn版本，官网链接因为我的CUDA版本是

有没有办法在TensorFlow中执行批处理稀疏矩阵乘法？这些是我试图繁殖的形状：[n，m，i，j]x[n，m，j，k]=[n，m，i，k]因此，两侧都有一个批处理组件，每个2D内矩阵对应相应乘以。当前实现的功能有办法吗？谢谢。看答案您没有尝试过任何尝试，所以我现在就发布。从TensorFlow文档中，tf.matmul支持批处理的乘法。matmul(a,b,transpose_a=False,transpose_b=False,adjoint_a=False,adjoint_b=False,a_is_sparse=False,b_is_sparse=False,name=None)

Windows下安装Torch+cuda（Anaconda、Pycharm、NVIDIA驱动、Pytorch）、Jupyter1.安装Anaconda：直接下载免费的官方Anaconda安装，安装过程中建议自行配置安装目录，并确认添加运行环境到Path中，安装后通过cmd命令行输入conda-V查看是否安装以及版本号。2.安装Pycharm社区版免费安装，个人学习安装社区版即可，社区版基本能满足个人学习需求。若安装专业版需购买正版或自行破解，可寻找破解教程进行破解。推荐Pycharm安装两个好用的插件：代码补全提示插件：FullLineCodeCompletion主题插件：MatrialThe

我刚刚开始了一个CUDA小项目。我需要了解以下内容:是否可以在不使用/购买MicrosoftVisualStudio的情况下编译CUDA代码？使用Nvcc.exe时出现错误“无法在路径中找到编译器cl.exe”。我尝试安装CUDAplugin对于NetBeans，但它不起作用。(使用当前版本的NetBeans)平台:Windows7提前致谢。 最佳答案 更新如评论中所述，Windows7之后的SDK版本不包含构建工具。如果您想使用Microsoft的最新工具，您必须安装VisualStudio。安装后，您可以从命令行使用这些工具。目

我一直在使用WindowsAPI的BitBlt函数来执行屏幕抓取。但是也有很多缺点:DWM和Aero导致速度大幅下降(3毫秒-->35毫秒只是为了调用BitBlt)——要解决这个问题需要禁用Aero，我宁愿不这样做。屏幕闪烁，事物四处移动。必须将数据重新传输到GPU才能将数据作为纹理加载如果没有CAPTUREBLT标志，则无法捕获分层窗口。启用后，鼠标光标会在捕获时闪烁。这可能看起来像是一个小问题，但是当应用程序没有其他错误时，它会非常烦人。作为解决方法，我打算将分层窗口渲染为附加光标。我已经在使用OpenGL来显示和操作捕获的屏幕数据。BitBlt给我像素数据，将它加载到纹理中相对容

查看cudnn版本号cudnn里的include里只有cudnn.h的情况：cat/usr/local/cuda/include/cudnn.h|grepCUDNN_MAJOR-A2cudnn的include里有cudnn_version.h的情况：cat/usr/local/cuda/include/cudnn_version.h|grepCUDNN_MAJOR-A2—二、卸载cudnn查询：sudodpkg-l|grepcudnn1将其全部卸载：sudodpkg-rlibcudnn8-samplessudodpkg-rlibcudnn8-devsudodpkg-rlibcudnn8123检

这里写自定义目录标题引言利用anaconda.navigator安装tensorflow利用AnacondaPrompt安装特定的tensorflow版本引言作为一个跨专业到人工智能的小白，刚开始学习Deeplearning时难免会遇到很多安装python开源库的问题，经过自己这段时间的摸索，总结出了两种安装tensorflow指定版本的方法（可以衍生到安装其他python开源库，方法一样，改下python库名称就好了）。第一种方法：适用于对版本没有太大需求，仅仅只用于学习入门。第二种方法：适用于指定版本，比如复现某篇文章的代码，指定版本防止不兼容问题。利用anaconda.navigator

随着人工智能的飞速崛起，随之而来的是算力需求的指数级增加，CPU已经不足以满足深度学习、大模型计算等场景的海量数据处理需求。GPU作为一种强大的计算工具，无论是高性能计算、图形渲染还是机器学习领域，在各个领域展现出了巨大的潜力和应用前景。说起GPU，绕不过的当然是NVIDIA这个公司了，现在市面上火热的A100/A800、H100等GPU全是他家的产品。但当你有业务需求或者个人需求，想要采购GPU的时候，你会发现各个型号的GPU令你眼花缭乱。这次我们就来聊聊NVIDIA的GPU产品，让你对各个型号的GPU有个深入的了解。GPU应用场景在选择GPU产品之前，首要任务是明确自己的应用需求。不同的应