摘要：本文就带大家了解在昇腾平台上对TensorFlow训练网络进行性能调优的常用手段。本文分享自华为云社区《在昇腾平台上对TensorFlow网络进行性能调优》，作者：昇腾CANN。用户将TensorFlow训练网络迁移到昇腾平台后，如果存在性能不达标的问题，就需要进行调优。本文就带大家了解在昇腾平台上对TensorFlow训练网络进行性能调优的常用手段。首先了解下性能调优的全流程：当TensorFlow训练网络性能不达标时，首先可尝试昇腾平台提供的“三板斧”操作，即上图中的“基本提升手段”：使能自动混合精度>进行亲和接口的替换>使能训练迭代循环下沉>使用AOE工具进行调优。基本调优操作完成
前言GAMES104的王希说过：游戏引擎的世界里，它的核心是靠Tick()函数把这个世界驱动起来。本来单是一个CPU的计时器是不至于为其写一篇博客的，但把GPU计时器功能加上后就不一样了。在这一篇中，我们将讲述如何使用CPU计时器获取帧间隔，以及使用GPU计时器获取GPU中执行一系列指令的间隔。DirectX11WithWindowsSDK完整目录欢迎加入QQ群:727623616可以一起探讨DX11，以及有什么问题也可以在这里汇报。CPU计时器在游戏中，我们需要用到高精度的计时器。在这里我们直接使用龙书的GameTimer，但为了区分后续的GPU计时器，现在将其改名为CpuTimer：cla
前言GAMES104的王希说过：游戏引擎的世界里，它的核心是靠Tick()函数把这个世界驱动起来。本来单是一个CPU的计时器是不至于为其写一篇博客的，但把GPU计时器功能加上后就不一样了。在这一篇中，我们将讲述如何使用CPU计时器获取帧间隔，以及使用GPU计时器获取GPU中执行一系列指令的间隔。DirectX11WithWindowsSDK完整目录欢迎加入QQ群:727623616可以一起探讨DX11，以及有什么问题也可以在这里汇报。CPU计时器在游戏中，我们需要用到高精度的计时器。在这里我们直接使用龙书的GameTimer，但为了区分后续的GPU计时器，现在将其改名为CpuTimer：cla
首先来看CPU和GPU的百科解释：CPU（CentralProcessingUnit，中央处理器）：功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据GPU（GraphicsProcessingUnit，图形处理器；又称显示核心、显卡、视觉处理器、显示芯片或绘图芯片）：GPU不同于传统的CPU，如Inteli5或i7处理器，其内核数量较少，专为通用计算而设计。相反，GPU是一种特殊类型的处理器，具有数百或数千个内核，经过优化，可并行运行大量计算。虽然GPU在游戏中以3D渲染而闻名，但它们对运行分析、深度学习和机器学习算法尤其有用。GPU允许某些计算比传统CPU上运行相同的计算速度快10倍至10
首先来看CPU和GPU的百科解释：CPU（CentralProcessingUnit，中央处理器）：功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据GPU（GraphicsProcessingUnit，图形处理器；又称显示核心、显卡、视觉处理器、显示芯片或绘图芯片）：GPU不同于传统的CPU，如Inteli5或i7处理器，其内核数量较少，专为通用计算而设计。相反，GPU是一种特殊类型的处理器，具有数百或数千个内核，经过优化，可并行运行大量计算。虽然GPU在游戏中以3D渲染而闻名，但它们对运行分析、深度学习和机器学习算法尤其有用。GPU允许某些计算比传统CPU上运行相同的计算速度快10倍至10
NVIDIAvGPU12.0版本-vGPU版本名称变化-注:2021年1月生效 最新名称NVIDIAVirtualPC(vPC)-曾用名称NVIDIAGRIDVirtualPC(GRIDvPC)最新名称NVIDIAVirtualApplications(vApps)-曾用名称NVIDIAGRIDVirtualApplications(GRIDvApps)最新名称NVIDIARTXVirtualWorkstation(vWS)-曾用名称NVIDIAQuadroVirtualDataCenterWorkstation(QuadrovDWS)最新名称NVIDIARTXVirtualWorkstati
NVIDIAvGPU12.0版本-vGPU版本名称变化-注:2021年1月生效 最新名称NVIDIAVirtualPC(vPC)-曾用名称NVIDIAGRIDVirtualPC(GRIDvPC)最新名称NVIDIAVirtualApplications(vApps)-曾用名称NVIDIAGRIDVirtualApplications(GRIDvApps)最新名称NVIDIARTXVirtualWorkstation(vWS)-曾用名称NVIDIAQuadroVirtualDataCenterWorkstation(QuadrovDWS)最新名称NVIDIARTXVirtualWorkstati
之前完成了利用OpenGL实现GPU体渲染的实验，现在把完成的工作做一个总结。本实验demo的完成主要参考了《OpenGL–Buildhighperformancegraphics》这本书的体渲染部分和其中的代码，也参考了体绘制光线投射算法这篇博客。关于体渲染的ray-casting光线投射算法原理这里不再介绍，本文主要讲述实现过程。p{text-indent:2em}以下是具体实现过程：一、三维体数据手动生成并传入三维纹理1.1三维体数据生成体数据可视化如图所示，产生体数据的代码如下：点击查看代码intDim[3]={200,200,200};//体数据维度大小int*Data=(int*)
之前完成了利用OpenGL实现GPU体渲染的实验，现在把完成的工作做一个总结。本实验demo的完成主要参考了《OpenGL–Buildhighperformancegraphics》这本书的体渲染部分和其中的代码，也参考了体绘制光线投射算法这篇博客。关于体渲染的ray-casting光线投射算法原理这里不再介绍，本文主要讲述实现过程。p{text-indent:2em}以下是具体实现过程：一、三维体数据手动生成并传入三维纹理1.1三维体数据生成体数据可视化如图所示，产生体数据的代码如下：点击查看代码intDim[3]={200,200,200};//体数据维度大小int*Data=(int*)
这里以NvidiaGPU设备如何在Kubernetes中管理调度为例研究，工作流程分为以下两个方面：如何在容器中使用GPUKubernetes如何调度GPU容器中使用GPU想要在容器中的应用可以操作GPU，需要实两个目标：容器中可以查看GPU设备容器中运行的应用，可以通过Nvidia驱动操作GPU显卡在应用程序中使用GPU，由于需要安装nvidiadriver，Docker引擎并没有原生支持。因此也就无法直接在容器中访问GPU资源。为了解决容器中无法访问GPU资源的问题，有以下方案：1、无nvidia-docker在早期的时候，没有nvidia-docker，可以通过在容器内再部署一遍nvid
