iPad2GPU的性能比iPad1好。当我知道GPU可以处理它时，我想切换到我的应用程序并添加一些额外漂亮的图形细节。因此，我希望能够从本质上检测iPad1和2(及更新版本)之间的区别，理想情况下尽可能使用接近功能检测的方式。有很多不相关的东西我可以打开(相机的存在等)，但理想情况下我想找到一些东西，也许是OpenGL功能，可以更直接地区分GPU。这Applepage没有列出任何对iPad1和2有用的信息，thisarticle谈论基准测试和GPUarch差异，但没有指出任何看起来我可以直接查询的东西(例如纹理单元的数量或其他)。有人对如何执行此操作有任何想法，还是我遗漏了一些明显的东
我有一个M*N整数矩阵，我需要遍历它并为每个元素M[i][j]计算它:Theintegerwhichappearsmostofteninthesubmatrixfrom(i-k,j-k)to(i+k,j+k).所以结果是一个矩阵，每个单元格都是原始矩阵中[i,j]周围的主导数字。矩阵可能很大，我需要在一个紧密的循环中做这个操作，所以我想通过并行计算来最小化操作时间。我知道GPU擅长矩阵乘法，但看起来这不能简化为简单的矩阵乘法。(或者可以吗？)是否可以在GPU上并行计算每个单元格？如果是，我想在iOS中实现它，我应该使用什么编程接口(interface)，Metal？OpenGL？
我对在iOS中进行GPU加速计算很感兴趣(适用于iPhone3GS和4)。不幸的是，这两种设备都不支持OpenCL，因此似乎唯一的选择是将程序数据表示为图形数据并使用OpenGLES2.0可编程着色器(顶点和片段)来完成这项工作。谁能推荐任何可能有用的资源？示例代码是chalice。 最佳答案 目前有几种方法可以做到这一点。如果你想支持旧设备，你应该坚持使用OpenGLES2.0着色器。有框架GPUImage和ogles_gpgpu为了这。后者甚至支持安卓系统。我还写了一篇关于这个主题的硕士论文:ParallelComputingf
采用GPU加速时，如遇for循环，则很容易增加代码在GPU上运行的时间开销。在编程时，使用矩阵和向量操作或arrayfun,bsxfun,pagefun替换循环操作来向量化代码。1arrayfun函数[A,B,...]=arrayfun(fun,C,...,Name,Value)其中：1）fun是函数的句柄。2）C和其他输入是包含函数fun所需输入的数组。每个数组必须具有相同的维度，可以是数值型、字符型、逻辑型、元胞数组、结构体或用户定义的对象数组。如果是用户定义的对象数组，并且重载了subsref或size方法，那么arrayfun具有以下要求：size方法返回需要是double类型的数组。
我正在为iOS(即iPhone或iPad)实现大量使用快速傅里叶变换(以及一些信号处理操作，例如插值和重采样)的计算密集型应用程序。允许在iOS上运行FFT的最佳库和API是什么？我简要地研究了AppleMetal和ApplevDSP。我不确定vDSP使用GPU，尽管它似乎是高度并行化的并且使用SIMD。Metal似乎允许访问计算密集型应用程序的GPU，但我找不到用于FFT和基本信号处理操作的库(类似于AMD的clFFT)。Apple是否提供此类库？是否有其他适用于计算密集型应用的使用适用于iOS的GPU的API和库？谢谢。 最佳答案
教你如何用家里闲置的Windows电脑搭建GPU服务器炼丹配置Zeroiter（内网穿透）电脑登陆配置虚拟IP配置Vscode错误排查💡身为大学生的我们，往往都只有笔记本，在深度学习中，AlexNet以上的model基本是跑不动了，下面我教大家如何在无公网Ip的情况下用Windows系统的电脑作为服务端，我们通过笔记本来访问设备远程炼丹。准备：VscodeZerotier配置Zeroiter（内网穿透）首先打开网站注册账号登陆之后，来到这个页面点击建立新Network会出现下面一行，然后点击它：这个id我们要记好，这是电脑访问这个网络的token。下载客户端电脑登陆我们用的Windows作为服
1.环境操作系统：Ubuntu18.04GPU：NvidiaGeForceRTX2080TI2.安装2080TI驱动请参考文章(158条消息)NVIDIA-GPU驱动程序安装_洪流之源的博客-CSDN博客3.安装cuda请参考文章(158条消息)CUDA安装与卸载_洪流之源的博客-CSDN博客4.安装cudnn请参考文章(158条消息)cuDNN安装_洪流之源的博客-CSDN博客5.安装nvidia-video-codec-sdknvidia-video-codec-sdk下载链接如下：https://developer.nvidia.com/nvidia-video-codec-sdk/do
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所以我正在制作一个应用程序，其中一些主要功能围绕着将CIFilters应用于图像。letcontext=CIContext()letcontext=CIContext(eaglContext:EAGLContext(api:.openGLES3)!)letcontext=CIContext(mtlDevice:MTLCreateSystemDefaultDevice()!)所有这些都让我在我的CameraViewController上使用了大约相同的CPU使用率(70%)，我在其中将滤镜应用于帧并更新ImageView。所有这些似乎都以完全相同的方式工作，这让我觉得我错过了一些重要的信
我正在试用在TFDevSummit'18中宣布的Swift的Tensorflow。https://www.youtube.com/watch?v=Yze693W4MaU当我尝试在Swift中导入TensorFlow模块时，Swift无法找到该模块并抛出以下错误消息。WelcometoAppleSwiftversion4.1(swiftlang-902.0.48clang-902.0.39.1).Type:helpforassistance.1>importTensorFlowerror:repl.swift:1:8:error:nosuchmodule'TensorFlow'impor
