想了解更多关于开源的内容，请访问：51CTO 开源基础软件社区https://ost.51cto.com上一篇文章讲解了编译开源gpu驱动，并把gpu驱动添加到编译框架中，此时理论上gpu已经可以调用，但是我们需要一些手段进行测试，以确认gpu能够正常工作。这里分享我用过的两个测试程序，glmark2和一个简单的三角形绘制程序。移植GPU过程中受到开源社区里各位大神的指导，特别是AlgoIdeas和lhl，特此鸣谢。1、简单绘制三角形程序该测试程序程序来自AlgoIdeas大神，文末附有AlgoIdeas的原文连接，大家可以进一步细读，关键代码AlgoIdeas帖子里面
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国外科技媒体tomshardware近日展开了一项AVC、HEVC和AV1的视频编码测试，结果显示AMDGPU仍落后于英伟达、英特尔。附本次测试的第13代平台如下：处理器：英特尔酷睿i9-13900K主板：微星MEGZ790AceDDR5内存：G.Skill三叉戟Z52条16GBDDR5-6600CL34硬盘：SabrentRocket4Plus-G4TB电源：1500WDarkPowerPro12散热器：酷冷至尊PL360Flux系统：64位 Win11 专业版第12代测试平台：处理器：英特尔酷睿i9-12900K主板：微星ProZ690-AWiFiDDR4内存：海盗船2x16GBD
国外科技媒体tomshardware近日展开了一项AVC、HEVC和AV1的视频编码测试，结果显示AMDGPU仍落后于英伟达、英特尔。附本次测试的第13代平台如下：处理器：英特尔酷睿i9-13900K主板：微星MEGZ790AceDDR5内存：G.Skill三叉戟Z52条16GBDDR5-6600CL34硬盘：SabrentRocket4Plus-G4TB电源：1500WDarkPowerPro12散热器：酷冷至尊PL360Flux系统：64位 Win11 专业版第12代测试平台：处理器：英特尔酷睿i9-12900K主板：微星ProZ690-AWiFiDDR4内存：海盗船2x16GBD
曾何几时，人工智能因为算力不足进入了长达数十年的瓶颈，GPU点燃了深度学习。在ChatGPT时代，AI因为大模型再次面临算力不足的问题，这一次英伟达还有办法吗？3月22日，GTC大会正式召开，在刚刚进行的Keynote上，英伟达CEO黄仁勋搬出了为ChatGPT准备的芯片。「加速计算并非易事，2012年，计算机视觉模型AlexNet动用了GeForceGTX580，每秒可处理262PetaFLOPS。该模型引发了AI技术的爆炸，」黄仁勋说道。「十年之后，Transformer出现了，GPT-3动用了323ZettaFLOPS的算力，是AlexNet的100万倍，创造了ChatGPT这个震惊全世
曾何几时，人工智能因为算力不足进入了长达数十年的瓶颈，GPU点燃了深度学习。在ChatGPT时代，AI因为大模型再次面临算力不足的问题，这一次英伟达还有办法吗？3月22日，GTC大会正式召开，在刚刚进行的Keynote上，英伟达CEO黄仁勋搬出了为ChatGPT准备的芯片。「加速计算并非易事，2012年，计算机视觉模型AlexNet动用了GeForceGTX580，每秒可处理262PetaFLOPS。该模型引发了AI技术的爆炸，」黄仁勋说道。「十年之后，Transformer出现了，GPT-3动用了323ZettaFLOPS的算力，是AlexNet的100万倍，创造了ChatGPT这个震惊全世
1、背景随着CV算法在业务场景中使用越来越多，给我们带来了新的挑战，需要提升Python推理服务的性能以降低生产环境成本。为此我们深入去研究PythonGPU推理服务的工作原理，推理模型优化的方法。最终通过两项关键的技术:1.Python的GPU与CPU进程分离，2.使用TensorRT对模型进行加速，使得线上大部分模型服务QPS提升5-10倍左右，大量节约了线上GPU推理服务的成本。针对上面的两项关键技术，我们还自研了相关框架与工具进行沉淀。包括基于Python的CPU与GPU进程自动隔离的推理服务框架，以及对推理模型进行转TensorRT优化的调试工具。此外针对不同的推理服务性能瓶颈，我们
1、背景随着CV算法在业务场景中使用越来越多，给我们带来了新的挑战，需要提升Python推理服务的性能以降低生产环境成本。为此我们深入去研究PythonGPU推理服务的工作原理，推理模型优化的方法。最终通过两项关键的技术:1.Python的GPU与CPU进程分离，2.使用TensorRT对模型进行加速，使得线上大部分模型服务QPS提升5-10倍左右，大量节约了线上GPU推理服务的成本。针对上面的两项关键技术，我们还自研了相关框架与工具进行沉淀。包括基于Python的CPU与GPU进程自动隔离的推理服务框架，以及对推理模型进行转TensorRT优化的调试工具。此外针对不同的推理服务性能瓶颈，我们
想了解更多关于开源的内容，请访问：51CTO 开源基础软件社区https://ost.51cto.com本人使用树莓派4和小米6进行OpenHarmony适配GPU时产生过许多问题，这里回顾一下我移植GPU的过程，同时也做一些总结和经验分享，希望大家看过之后能少走一些弯路。1、树莓派4GPU移植树莓派4的GPU驱动组成比较复杂，在Linux的gpu驱动目录中drm目录下存放着vc4和v3d两个目录，vc4既包含Display驱动也包含GPU驱动，主要用于树莓派3及之前的SoC；而v3d则只包含gpu驱动，专用于树莓派4。由于vc4和v3d的Display硬件差异不大，为
想了解更多关于开源的内容，请访问：51CTO 开源基础软件社区https://ost.51cto.com本人使用树莓派4和小米6进行OpenHarmony适配GPU时产生过许多问题，这里回顾一下我移植GPU的过程，同时也做一些总结和经验分享，希望大家看过之后能少走一些弯路。1、树莓派4GPU移植树莓派4的GPU驱动组成比较复杂，在Linux的gpu驱动目录中drm目录下存放着vc4和v3d两个目录，vc4既包含Display驱动也包含GPU驱动，主要用于树莓派3及之前的SoC；而v3d则只包含gpu驱动，专用于树莓派4。由于vc4和v3d的Display硬件差异不大，为
