GOOGLE开发自己的加速机器学习的芯片已经不是什么秘密了，最先发布出来的是TPU（TensorProcessingUnits），在2016年5月I/O开发大会上发布的。可是没有发布相关的细节情况。仅仅是说TensorFlow框架在上面执行机器学习算法能够优化执行。今天。GOOGLE第一次把这些项目的细节和评判标准发布...

watch-n10nvidia-smi　　 TensorFlow指定GPUCUDA_DEVICE_ORDER="PCI_BUS_ID"CUDA_VISIBLE_DEVICES="0"　Theano指定GPUTHEANO_FLAGS='floatX=float32,device=gpu1'　　...

导读： CPU和GPU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。    “为什么现在更多需...

 题目内容：NMEA-0183协议是为了在不同的GPS（全球定位系统）导航设备中建立统一的BTCM（海事无线电技术委员会）标准，由美国国家海洋电子协会（NMEA-TheNationalMarineElectronicsAssocia-tion）制定的一套通讯协议。GPS接收机根据NMEA-0183协议的标准规...

Msgpack是一个PECL扩展，此扩展提供用于与MessagePack序列化通信的API。MessagePack 是一个基于二进制高效的对象序列化类库，可用于跨语言通信。它可以像JSON那样，在许多种语言之间交换结构对象；但是它比JSON更快速也更轻巧。下载wgethttps://github.com/ms...

PyCUDA可以通过Python访问NVIDIA的CUDA并行计算API。具体介绍和安装可以参考 PyCUDA官网文档和 pycudaPyPI。本文涵盖的内容有：通过PyCUDA查询GPU信息。NumPyarray和gpuarray之间的相互转换。使用gpuarray进行基本的运算。使用Elemen...

 /***WorkStealingPool*工作窃取线程池**假设共有三个线程同时执行,A,B,C*当A,B线程池尚未处理任务结束,而C已经处理完毕,则C线程会从A或者B中窃取任务执行,这就叫工作窃取*假如A线程中的队列里面分配了5个任务，而B线程的队列中分配了1个任务，当B线程执行完任务后，它会主动的去A线...

经过一番挣扎，还是决定使用官方的固件库了。。从网上下一个STM8S的固件库，记得是FOR IAR的。找到里面的IAR模板就可以开始用了。  这些都是直接写好的库函数，可以直接调用，但首先得先读懂，先了解些必备知识。STM8的寄存器的地址 在STM8中，与某个外围设备有关的寄存器在...

GPU的硬件结构，也不是具体的硬件结构，就是与CUDA相关的几个概念：thread，block，grid，warp，sp，sm。sp:最基本的处理单元，streamingprocessor 最后具体的指令和任务都是在sp上处理的。GPU进行并行计算，也就是很多个sp同时做处理sm:多个sp加上其他的一些资源组...

CUDA基本使用方法在介绍OpenCV中GPU模块使用之前，先回顾下CUDA的一般使用方法，其基本步骤如下：1.主机代码执行；2.传输数据到GPU；3.确定grid，block大小；4.调用内核函数，GPU运行程序；5.传输结果到CPU；6.继续主机代码执行。下图是两个向量相加的简单示例程序和处理流图。注意的问题：cu...

问题描述：项目中，需要对高清监控视频分析处理，经测试，其解码过程所占CPU资源较多，导致整个系统处理效率不高，解码成为系统的瓶颈。解决思路：利用GPU解码高清视频，降低解码所占用CPU资源，加速解码过程。一、OpenCV中的硬解码OpenCV2.4.6中，已实现利用GPU进行读取视频，由cv::gpu::VideoRe...

一、OpenCV中的硬编码OpenCV2.4.6中，已实现利用GPU进行写视频，编码过程由cv::gpu::VideoWriter_GPU完成，其示例程序如下。1intmain(intargc,constchar*argv[])2{3if(argc!=2)4{5std::cerr<<"Usage:video...

前面介绍利用NVIDIA公司提供的CUVID库进行视频硬解码，下面将介绍利用DXVA进行硬解码。一、DXVA介绍 DXVA是微软公司专门定制的视频加速规范，是一种接口规范。DXVA规范制定硬件加速解码可分四级：VLD，控制BitStream；IDCT，反余弦变换；Mocomp，运动补偿，PixelPredic...

使用多GPU有助于提升训练速度和调参效率。本文主要对tensorflow的示例代码进行注释解析：cifar10_multi_gpu_train.py1080Ti下加速效果如下（batch=128）单卡：两个GPU比单个GPU加速了近一倍：1.简介多GPU训练分为：数据并行和模型并行单机多卡和多机多卡2.示例代码解读官方...

Numba是一个可以利用GPU/CPU和CUDA对python函数进行动态编译，大幅提高执行速度的加速工具包。利用修饰器@jit,@cuda.jit,@vectorize等对函数进行编译JIT：即时编译，提高执行速度基于特定数据类型集中于数值计算(高效编译math，cmath，sub-numpy)Numba是一个开源的...