大家好，我是虎哥，今天找了一套海康的相机，想后续测试一下DeepStream用网络相机RTSP流做输入看看后续目标识别和分类。但是还是想先实时看看视频，当然，可以选择VLC去查看，顺道我也用GStreamer来测试了一下，并且对比了TX1核心模块下，CPU解码和GPU解码资源占用情况，分享给大家，也是自己做个笔记总结。 我自己找到海康相机的图像尺寸是1280X720的，采用了H.264的压缩。而且，我自己系统安装VLC播放器后没法播放网络流，搜了半天没有解决，所以还是老实搞定GStreamer测试。目录1、显示网络相机RTSP流CPU解码1.1保存一帧照片1.2显示（NoM
2023年的深度学习入门指南(9)-SIMD和通用GPU编程深度学习从一开始就跟GPU有不解之缘，因为算力是深度学习不可或缺的一部分。时至今日，虽然多任务编程早已经深入人心，但是很多同学还没有接触过CPU上的SIMD指令，更不用说GPGPU的编程。这一篇我们先给SIMD和GPU编程扫个盲，让大家以后用到的时候有个感性认识。CPU世界从多线程说起曾经的编程语言是不支持多线程的，需要操作系统和库来提供多线程能力，比如pthread库。时至今日，默认不支持多线程的平台还是有的，比如wasm。1995年问世的Java语言从1.0开始就支持多线程，虽然一直到5.0版本才对多线程有重大改进。C++语言从C
我需要使用Chrome查明用户是否正在使用webgl黑名单上的显卡浏览网站:http://support.google.com/chrome/bin/answer.py?hl=en-GB&answer=1220892具体来说，我需要知道他们是否使用ATI显卡。当我在ATI卡上的Chrome中查看时，我使用THREE.js进行的项目会产生非常丑陋的渲染(线条没有抗锯齿)，我想提供一个替代方案。我知道有一个模糊线条的后期效果，但艺术指导的结果更糟。 最佳答案 试试这个:functionaa_test(){renderer.setSize
如何使用WebGL将大图像上传到GPU而不会卡住浏览器(想想高分辨率天空盒或纹理图集)？起初我想寻找是否有办法让texImage2D异步执行它的操作(将图像上传到GPU是IO-ish，对吧？)，但我找不到任何方法。然后我尝试使用texSubImage2D上传适合16毫秒时间窗口的小块(我的目标是60fps)。但是texSubImage2D仅当您传入ArrayBufferView时才采用偏移量和宽度/高度参数-当传入Image对象时，您只能指定偏移量并且它将(我是猜测)上传整个图像。我想象先将图像绘制到Canvas上(将其作为缓冲区获取)与将整个图像上传到GPU一样慢。这是我的意思的一个
GPU池化和虚拟化属于计算机体系结构的技术领域，它的本质是进行异构算力的解耦和共享。痛点分析：1.之前的做法，如果有一张卡，哪怕只用了1%的计算能力，剩下的99%也无法被利用了，所以算力有耦合不可分。2.虽然任何一张独立的卡无法满足需求，但是多张卡的算例总和是可以达到算力要求的。随着人工智能的发展，其对算例的需求呈现指数级增长，自从2012年以来，全球算力需求增长超过30万倍，以GPU为代表的人工智能芯片是支撑算力的核心部件。GPU服务器占据了50%以上的AI算力市场份额，且GPU芯片的价格占到整台服务器成本的80%以上，然而，大部分用户的GPU利用率都比较低，只有10%～30%.其核心原因在
1.跑ChatGPT体量模型，从此只需一块GPU在发展技术，让大模型掌握更多能力的同时，也有人在尝试降低AI所需的算力资源。最近，一种名为FlexGen的技术因为「一块RTX3090跑ChatGPT体量模型」而获得了人们的关注。虽然FlexGen加速后的大模型看起来仍然很慢——跑1750亿参数的语言模型时每秒1个token，但令人印象深刻的是，它已经把不可能变成了可能。传统上，大型语言模型（LLM）推理的高计算和内存要求使人们必须使用多个高端AI加速器进行训练。本研究探索了如何将LLM推理的要求降低到一个消费级GPU并实现实用性能。链接：https://mp.weixin.qq.com/s/Z
Ubuntu18.04——安装环境及运行Vins_mono一、环境安装1.检查安装版本openCVEigenPangolin二、ubunt18.04使用国内源安装ros及问题解决1.添加国内中科大源2.软件库更新3.安装全功能版本的ROS如果出现错误（E:Sub-process/usr/bin/dpkgreturnedanerrorcode(1)）解决办法：最终解决办法：4.初始化空间如果报错内容为“sudo:rosdep：找不到命令提示”则运行如果报错内容为5.更新空间6.添加环境变量7.安装完成，运行小乌龟测试以下，新建3个终端，分别运行三、运行Vins_mono1.下载编译Vins_mo
Pytorch是目前最火的深度学习框架之一，另一个是TensorFlow。不过我之前一直用到是CPU版本，几个月前买了一台3070Ti的笔记本（是的，我在40系显卡出来的时候，买了30系，这确实一言难尽），同时我也有一台M1芯片MacbookPro，目前也支持了pytorch的GPU加速，所以我就想着，在这两个电脑上装个Pytorch，浅度学习深度学习。Applesilicon首先是M1芯片，这个就特别简单了。先装一个conda，只不过是内置mamba包管理器，添加conda-forge频道，arm64版本。#下载wgethttps://github.com/conda-forge/minif
我遇到的情况是，我收到一个包含XML字符串的查询。我应该将其转换为json。我写了一个小的CF函数，它遍历/解析XML并方便地将其转换为json。现在的问题是，XML架构已更改，这迫使我重新编写CF函数以适应新架构。是否有更好/更通用的方法将XML转换为json？(尽管使用ColdFusion!) 最佳答案 有XSLTJSON.下载XSLT样式表并将其与ColdFusion的XmlTransform()function一起使用. 关于xml-是否可以在ColdFusionFusion8中
我需要提高一款分析XML文件并将其内容添加到大型SQL数据库的软件的性能。我一直在尝试查找有关是否可以在GPU上实现它的信息。我对CUDA和OpenCL的研究让我没有任何明确的答案，除了可以使用编译器指令以启用GPU处理的C/C++、FORTRAN和许多其他语言开发软件这一事实之外。这让我问这个问题:我真的需要为GPU加速编写的API或库，还是使用标准XML解析库用C/C++编写并使用CUDA/OpenCL编译器指令编译的程序会自动运行XMLGPU上的库函数？ 最佳答案 一般来说，GPU不适合XML处理加速......只有当预期任务
