LZ之前的文章ICP算法实现（C++）用C++实现了基础的ICP算法，由于该算法是一种迭代的优化算法，里面含有大量循环操作以及矩阵运算，可以通过使用多线程或者GPU硬件来进行加速，具体分别可以通过OpenMP和CUDA编程实现。这里给出的代码是根据github地址：https://github.com/alex-van-vliet/icp的代码改写的。原作者的代码质量还是不错的，有许多值得借签和学习的地方。但是考虑到使用的第三方库太多不便于配置和使用，LZ把这份代码重构了一下。原作者在代码里造了很多轮子，比如自己实现了Point3D、matrix以及vp-tree（也是一种搜索树，比PCL库中
1.nvidia-smi指令输出分析对于普通的多卡服务器，nvidia-smi命令可以显示有关NVIDIA显卡和GPU的详细信息，如输入nvidia-smi得到以下输出，可以看到相应的CUDA版本，GPU显存大小等信息。2.集群上使用nvidia-smi指令如果登录了服务器后，直接在命令行中输入nvidia-smi，会有如下报错：bash:nvidia-smi:commandnotfound这是因为在集群中，我们只是登录到服务器上了，但没有运行作业，没有分配到GPU。我们需要提交一个作业，并在作业中运行nvidia-smi指令，从输出文件中读取相关信息。以使用LSF作业调度系统为例，提交作业时
StableDiffusion是一种潜在的文本到图像的扩散模型，这要归功于与StabilityAI和Runway的合作。它具有最先进的文本到图像合成功能，内存需求相对较小（10GB）。StableDiffusion对其他Diffusion模型进行了多项改进以实现这种效率，但这些创新超出了本文的范围——未来的文章将介绍如何在TensorFlow中训练Diffusion模型并从技术上详细说明其内部工作原理。DivamGupta将StableDiffusion从原始权重移植到TensorFlow/Keras，本文重点介绍如何在具有简单WebAPI和GPU支持的Docker映像中运行它。有趣的事实：这
参考别人的文章FFMPEG使用显卡加速转码ffmpeg调用NVIDIAGPU处理视频转码ffmpeg硬件加速视频转码指南ffmpeg硬件加速wmv视频转码自己的关于ffmpeg的命令收集ffmpegffplay命令收集笔记硬编码后缀解释qsv：intel显卡的快速视频同步技术（quicksyncvideo）nvenc：nvidia显卡的硬件视频编码器（nvidiahardwarevideoencoder）cuvid：nvdec的旧称，只有解码端。cuda：同上.nvdec的旧称，只有解码端。amf：amd显卡的amf硬件编码器（amdhardwareencoder）下面都是在cmd中跑命令出来
JPR最新公布的报告显示，2023年第二季度，全球独立显卡出货量位640万块。这对比此前第一季度的626万块小幅涨了2.9％，远高于过去十年平均的下跌9.7％，但同比暴跌了多达36.3％，相当惨淡。NVIDIA显卡出货量环比下跌1.4％，同比大减34.8％，但因为好于行业平均水平，还收获了2个百分点的份额，目前占据80.2％。只是对比第一季度，丢掉了多达4个百分点。AMD去年第二季度的份额曾达到20％，今年第一季度萎缩至12％，但第二季度表现还不错，份额回升到了17％。分别来看，AMD桌面显卡环比暴涨了46.8％，而笔记本显卡环比锐减48.7％，标准的冰火两重天。Intel2022年第三季度开
作者：禅与计算机程序设计艺术深度学习的发展和应用极大的促进了计算机视觉、自然语言处理等领域的快速发展。近年来，随着计算能力的不断提升和互联网的飞速发展，许多公司都希望利用深度学习技术解决各种复杂的问题。比如，在工业界，自动驾驶、目标检测等问题都将会受到更加深刻的关注；而在学术界，深度学习已经成为研究热点，例如图像分类、文本生成、机器翻译、强化学习等方面。但是如何有效地利用多GPU进行深度学习任务的训练，是一个非常重要的课题。本文将介绍PyTorch中多GPU训练的基本方法和技巧。2.基本概念术语说明GPU图形处理器（GraphicsProcessingUnit，简称GPUs）是指由集成电路板上
“下一个项目，坡道起步。”……“考试不合格，请将车子开到起点，重新验证考试。你的扣分项是：起步时间超30秒：扣100分。行驶过程中车轮轧到边线：扣100分。”想必经历过驾驶证考试的同学，对科目二的坡道起步都有说不清道不明的情感。我在坡道起步项目上连续“挂”了3次后，就忍不住想自动驾驶什么时候可以普及，来拯救多次驾考没过的我。为此，我去简单了解了自动驾驶，不经意间发现又拍云的GPU竟然在自动驾驶上也有应用，接下来就来详细说说。关于自动驾驶自动驾驶的发展历程自动驾驶技术的发展可以追溯到20世纪80年代，当时的研究主要集中在车辆的辅助驾驶系统上，如自适应巡航控制、自动泊车等。随着计算机技术和传感器技
JPR最新公布的报告显示，2023年第二季度，全球独立显卡出货量位640万块。这对比此前第一季度的6260万块小幅涨了2.9％，远高于过去十年平均的下跌9.7％，但同比暴跌了多达36.3％，相当惨淡。NVIDIA显卡出货量环比下跌1.4％，同比大减34.8％，但因为好于行业平均水平，还收获了2个百分点的份额，目前占据80.2％。只是对比第一季度，丢掉了多达4个百分点。AMD去年第二季度的份额曾达到20％，今年第一季度萎缩至12％，但第二季度表现还不错，份额回升到了17％。分别来看，AMD桌面显卡环比暴涨了46.8％，而笔记本显卡环比锐减48.7％，标准的冰火两重天。Intel2022年第三季度
前几年讲故事，不带上XR混合现实、区块链、元宇宙什么的，你都不好意思和人打招呼。如今，AI也是同样的待遇。不过，不像前边几个更多是停留在概念性，缺乏群众基础，有的甚至隐约有些“诈骗”的味道，AI其实有着悠久的历史，有着很现实、很广泛的技术和应用，更有着真正广阔的未来，就像曾经的科幻正在一步一步走入现实。2023年3月的Adobe峰会期间，AMD首席执行官苏姿丰博士在和Adobe首席执行官ShantanuNarayen进行对话时，她提出，未来10年，最重要的事情就是AI，它甚至可以主导芯片设计。其实早在1956年，人工智能(ArtificialIntelligence)的概念就诞生了，算下来已有
准备工作首先你需要准备一台拥有GPU的实例，在这里我将使用阿里云的竞价实例来做演示，因为它对于短期使用GPU更加划算。注意，本篇文章将教你手动进行GPU驱动的配置，所以在购买时选择系统的时候不要选择自动安装GPU驱动。具体关于竞价实例如何购买和配置，请参考各个云平台的介绍，本文不再赘述。主机配置在这里我买了一台配有Ubuntu22.04和一块T4显卡的实例作为演示。显卡驱动安装现在我们需要安装NVIDIA的驱动，在这里下载驱动。选择你的显卡和CUDAToolkit版本，以及你的系统版本，就能得到相应的驱动下载。在这个案例中我的显卡选择的是TeslaT4，系统选择Linux64-bit，CUDA
