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前言：在上一篇文章中，主要介绍了window_manager的发展史和功能介绍，本文开始介绍OpenHarmony的window_manager的具体实现相关。window_manager在OpenHarmony中的代码目录：foundation/window/window_manager/├──dm#DislplayManagerClient实现代码│├──BUILD.gn│├──include│├──src│└──test├──dmserver#Dislp
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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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简介Cert-Manager[1]是一款用于Kubernetes集群中自动化管理TLS证书的开源工具，它使用了Kubernetes的自定义资源定义（CRD）机制，让证书的创建、更新和删除变得非常容易。设计理念Cert-Manager是将TLS证书视为一种资源，就像Pod、Service和Deployment一样，可以使用KubernetesAPI进行管理。它使用了自定义资源定义（CRD）机制，通过扩展KubernetesAPI，为证书的生命周期提供了标准化的管理方式。架构设计Cert-Manager的架构分为两层：控制层和数据层。控制层:负责证书的管理，包括证书的创建、更新和删除等。数据层:负
简介Cert-Manager[1]是一款用于Kubernetes集群中自动化管理TLS证书的开源工具，它使用了Kubernetes的自定义资源定义（CRD）机制，让证书的创建、更新和删除变得非常容易。设计理念Cert-Manager是将TLS证书视为一种资源，就像Pod、Service和Deployment一样，可以使用KubernetesAPI进行管理。它使用了自定义资源定义（CRD）机制，通过扩展KubernetesAPI，为证书的生命周期提供了标准化的管理方式。架构设计Cert-Manager的架构分为两层：控制层和数据层。控制层:负责证书的管理，包括证书的创建、更新和删除等。数据层:负
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
