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
pytorch1.13安装，个人参考情况交代安装流程注意事项显卡配置查看创建环境激活环境安装对应的torch版本检查使用piplist导入查看卸载下载gpu版本的验证把这个内核加到jupyter完成情况交代显卡3060，cuda版本12.0已有一个虚拟环境安装了cuda11.2和cudnn8.1.0以及对应的tensorflow现在需要创建一个可以使用GPU加速的pytorch环境安装流程注意事项pytorch自身是带了cuda环境的，所以不需要强制要求和之前tensorflow那个环境一致torch1.13.0不支持cuda10.2和11.3版本了显卡配置查看nvidia-smi+-----
【人工智能概论】PyTorch可视化工具Tensorboard安装与简单使用文章目录【人工智能概论】PyTorch可视化工具Tensorboard安装与简单使用一.安装Tensorboard1.1安装Tensorboard1.2验证安装二.Tensorboard功能简介一.安装Tensorboard1.1安装TensorboardTensorboard原本是Tensorflow的可视化工具，但自PyTorch1.2.0版本开始，PyTorch正式内置Tensorboard的支持，尽管如此仍需手动安装Tensorboard。否则会报错。ModuleNotFoundError:Nomodulena
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
PyTorch官方安装方法下载太慢，直接用pip和conda命令安装，因为网络速度太慢，导致下载失败的解决的办法。 最近在新的电脑上安装pytorch环境，由于网速太慢，你懂的，外网速度就是慢。 即使是更科学的上网以后，速度仍然感人，多次失败。 想要离线安装pytorch，于是在网上搜索了很多方法，都不太好用，刚觉有点复杂。不过有些方法的某些操作有参考价值。 最后，结合别人的方法，我自己总结了一个简便解决的办法。第一步： 打开pytorch的官方网站，找到官方安装方法的位置，找出官方包所在的网址。 图上画绿色线条的位置就是安装包的下载地址。第二步：
