---- 新智元报道 编辑：David 【新智元导读】英伟达宣布开源Linux GPU内核驱动模块，开发者纷纷表示「活久见」，不会和之前Linux之父对英伟达的「友善度词汇」有关吧？ 英伟达显卡驱动开源了？这不像是老黄会做出的事啊？ 可这事确实是真的。不过有一点点条件，一是Linux系统，二是开源的是GPU的内核模块。 5月12日，英伟达官网发布消息，将Linux GPU内核模块作为开放源码发布，具有GPL/MIT双重许可证，开源从R515驱动版本开始。 用户可以在GitHub上的英伟达开放GP
机器之心报道 机器之心编辑部 终于等到了这一天：英伟达开源了他们的 Linux GPU 内核驱动。 「英伟达是我们遇到的硬件厂商中最麻烦的一个。」这是 Linux 内核总设计师 Linus Torvalds 十年前说过的一句原话。 当时，Linus 正在芬兰赫尔辛基阿尔托大学举办的学生和开发者研讨大会上接受采访。在会上，一位现场观众称其买过一款搭载了集成显卡以及 NVIDIA 独立显卡的笔记本电脑，但是在 Linux 下通过 NVIDIA Optimus 技术进行独立显卡与集成显卡之间的切换却得不到驱动
目前最好的显卡排名，排在第一位的NVIDIA RTX 3090是现如今市面上性能最强的显卡，强的一塌糊涂，24GB的内存，支持8K分辨率，世上首款8K游戏显卡，核心是GA102，完整版的GA102核心有10752个流处理器，相当于Titan RTX的2.33倍，对比20系提升巨大，3090相比3080提升了15％左右，相比2080ti提升在43％左右，不论什么样的游戏都能完美的驾驭，不愧被称为地球最强。不过值得注意的是，RTX 3090是一块非常耗电的卡，并且需要一个体面的电源设备；在一个就是价格非常昂贵，让一般游戏玩家难以企及。
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第30天，我们正在讲解性能，希望在接下来的60天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯。 本文共计273字，阅读时间15分钟 5.3.1. Data Transfer between Host and Device Applications should strive to minimize data transfer between the host and the device. On
最近客户在使用我们的的三维可视化平台的时候，总是会出现浏览器崩溃，webgl context lost的情况。 这种请一般出现在电脑配置很低的电脑上，比如没有独显，只有很小现存的集成显卡的电脑。
在大家开始深度学习时，几乎所有的入门教程都会提到CUDA这个词。那么什么是CUDA？她和我们进行深度学习的环境部署等有什么关系？通过查阅资料，我整理了这份简洁版CUDA入门文档，希望能帮助大家用最快的时间尽可能清晰的了解这个深度学习赖以实现的基础概念。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】英特尔停更24年的独立显卡恢复更新！本次发布的锐炫A系列移动端显卡最低端系列已面市，不过首批搭载的笔记本不面向中国市场，高端型号可能还要等到夏天。 曾在显卡价格暴涨时被视为「救世主」的英特尔高性能显卡，终于来了！ 3月30日，英特尔正式发布锐炫ARC移动端独立显卡，代号Alchemist炼金术士。 救世主来了，但还没完全来。 广大玩家等了这么久，就拿了个移动端显卡？说好的脚踢英伟达，拳打AMD呢？ 虽然说去年英特尔推出了一个DG1显卡，但性能却
大家好，我叫翟磊，来自英特尔开源技术中心。今天我演讲的主题是《基于英特尔架构的实时视频流分析系统的设计与优化》，主要会从以下几个方面进行介绍：首先，背景介绍；其次，我会通过硬件和软件两个层面，来对英特尔视觉云计算平台进行详细的介绍，但主要还是侧重于软件层面。然后，结合我们现在正在做的一个名为Intel Collaboration Suite for WebRTC的项目实践来跟大家讲述一下，如何快速地在英特尔计算平台上构建一个实时、可扩展的实时视频流分析系统，最后，我会做一些总结。
Vulkan是一个用于图形和计算设备的编程接口，Vulkan是一个跨平台的2D和3D绘图应用程序接口（API），最早由科纳斯组织在2015年游戏开发者大会（GDC）上发表。
OpenGL由Khronos Group组织在1992年的时候推出，距离现在已经30年了。
https://sg.qq.com/webplat/info/news_version3/159/23162/23163/23170/m14774/201604/453652.shtml
上一篇文章 电脑硬件知识入门之CPU篇 我们介绍了cpu的一些基本知识，那么这篇文章我们继续谈一下另一个电脑的核心部件，显卡。
首先我们要确定本机是否有独立显卡。在计算机-管理-设备管理器-显示适配器中，查看是否有独立显卡。
强制使用集成显卡 sudo pmset -a gpuswitch 0 强制使用独立显卡 sudo pmset -a gpuswitch 1 自动切换显卡 sudo pmset -a gpuswitch 2 当前显卡的使用状态 pmset -g 查看gpuswitch 对应值，0 是集成显卡，1 是独立显卡，2 是自动切换 切记：输入命令行指令时输入GPUSwitch时，切换指令执行了查询还是没有改变，那就使用小写，后再查询就看到设置成功了。
1.首先彻底清除PR软件残留文件，清除工具需要上网下载。2.重新启动电脑后，再次运行PR安装程序。3.不要修改PR软件的安装目录，使用默认路径安装软件。4.根据以上步骤即可正常安装PR软件。
最近英特尔的动作可谓非常频繁：在学术会议上发布各种自己新算法的论文，在商业领域也是连续收购了Nervana、Modivius两家公司，还发布了最新的深度学习处理器Knights Mill，并在一份声明上声称四块Knights芯片的运算能力比四块GPU快2.3倍，剑指自己早在PC时代就已相爱相杀多年的老对手NVIDIA。哪怕在NVIDIA进行了态度坚决，甚至在语气中暗含一丝不屑的回击之后，英特尔仍然在公开声明中坚定的捍卫自己的数据，并表示去年为深度学习而研发的处理器中，使用GPU的还不到3%。 事实是怎样的呢
昨天在使用Unity制作一些效果时，突然整体屏幕黑了，显示内容后，屏幕的分辨率变得很低，由原来的1920*1080，变成只有1024*768。
RHI是Render Hardware Interface的缩写，虚幻引擎通过RHI把各个平台的图形API包装成统一接口，供上层渲染来使用，让业务不用过多的关注API细节（实际还得关注RHI细节）。从代码结构上来看，RHI封装的比较贴合于现代的图形API(vulkan, metal, DX12)，也支持opengl/opengles。这个接口是广义上的概念，不仅指C++的纯虚基类，也包括一些全局变量，全局函数等，具体形式就像下面RHI.h头文件这样：
AMD-MLP 深度学习技术 AMD-MLP是AMD中国异构计算部门开发的私有软件，其开发人员都是GPU计算和应用方面的专家，在使用异构计算技术提高软件性能方面有丰富的理解和实现经验，他们本着简单、实效、方便用户、注重性能的产品实现原则，为AMD-MLP带来了如下特点： 1) 完全的C++实现 全部的代码用C++类进行组织。用C++类的公共接口作为API，开发者用户无论是利用AMD-MLP进行数据学习，建立数据分类器；还是使用已产生的数据分类器开发识别型应用，编程都非常简单。 2) 基于开放标准实现
整理 | 褚杏娟、核子可乐 经过六年的开发，当地时间 4 月 6 日，谷歌 Chrome 团队正式发布 WebGPU，用于在网络上进行高性能 3D 图形与数据并行计算。WebGPU 现已在 Beta 测试阶段的 Chrome 113 中默认启用。 WebGPU 是一种新型 Web 图形 API，具有显著减少同等图形规模下 JavaScript 工作量、将机器学习模型的推理效率提升 3 倍以上等优势。之所以能实现这样的飞跃，要归功于其令 WebGL 无法实现的灵活 GPU 编程和高级功能访问能力。 据悉，W
距离Ubuntu 17.10发布还有2个月左右，在正式版发布之前，让我们来看看新版系统带来哪些新特性。
描述：在我们日常使用的计算机中除了需要有硬件支持，还需要要有软件支持，比如我们的操作系统; 在我们自己安装系统或者DIY笔记本电脑的时候需要购买一些PC的一些周边硬件，当然您需要对其有一个大致的了解,所以本篇文章给计算机小白们一个基础入门;
WebGL 和 Node.js 中都有 Buffer 的使用，简单对比记录一下两个完全不相干的领域中 Buffer 异同，加强记忆。
跟NVIDIA的VRWorks一样, AMD也对VR进行了一些优化, 两家的各项技术基本上可以一一对应起来, 只是名字不同 Latest data latch https://www.youtu
跟NVIDIA的VRWorks一样, AMD也对VR进行了一些优化, 两家的各项技术基本上可以一一对应起来, 只是名字不同
1 问：当下一个新的GPU架构发布时，我必须重写我的CUDA内核吗? 答复：不需要重写的，CUDA具有高层次的描述能力（抽象能力），同时CUDA编译器生成的PTX代码也不是固定于特定硬件的。这样在运
ncnn是腾讯开源的手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。 https://github.com/Tencent/ncnn Vulkan是一个低开销、跨平台的3D图形与计算的API标准。 https://www.vulkan.org/ 相较于基于cuda/cudnn的GPU加速方案，Vulkan具有更好的兼容性和可移植性，分发时二进制体积小等特点。 01 cuda 仅支持 Windows/Linux 仅支持 nvidia GPU 运行库体积庞大，1GB+， 且依赖特定的驱动版本 02 vulk
https://cloud.tencent.com/document/product/560/36207
最近，各大科技公司陆续发布了自家的虚拟现实设备，在今年各大科技盛宴上频刷存在感。在最近举办的 GDC 上，AMD 的副总裁 Konduri 做出的关于 VR 的报告难以不引起业内人士的关注。 一、统治
昨天是英特尔中国研究院成立20周年，英特尔所在的融科大楼着实“火”了一把，但并没有影响他们一年一度的媒体开放日。
（1）确定电脑是否有英伟达独立显卡；（2）无法下载mnist数据集；（3）无法显示数据集中的数字图像。
2017年1月18日，facebook下的torch7团队宣布Pytorch开源，官网地址：pytorch。2018.4月 ，PyTorch0.4.0已经有官方的Windows支持，
英特尔将“Project Alloy”定位为一个“为想要构建先进、一体化VR头显的公司”提供的开放参考平台。由于VR头显本身仍处在发展阶段，在该平台的未来版本上，开发人员将进一步针对VR头显进行信息共
上周，苹果发布了自研的 M1 芯片以及搭载 M1 芯片的三款新 Mac 产品：MacBook Pro、MacBook Air 和 Mac Mini。这一举动标志着苹果的 Mac 产品正式开启从英特尔架构到 ARM 架构的过渡。
https://linuxreviews.org/Linux_AV1_Hardware_Video_Decoding_Support_Ready_For_Intel_Tiger_Lake
文章开始之前先来讲一讲《王者荣耀》，作为曾经珠海市香洲区第五十号鲁班七号，可是有着辉煌的战绩。
计算机硬件对于软件工程师来说很多时候只是停留在一个概念上，例如CPU和内存，硬盘等等，这些都属于计算机组成原理里面必然会介绍到的，博主大学前期接触过大量的计算机硬件知识，曾几何时我甚至考虑过全身心投入到半导体行业，但是考虑到环境限制因素和个人职业的发展，折中选择了软件方向，但是最近阅读了一些机器学习相关的文章，也尝试过自己去训练模型，发现模型训练对硬件的要求比较特殊，这也让我有机会来从新总结一下硬件方面的知识，从软件工程师的角度介绍一下我理解的硬件知识。 首先我主要介绍的是单机系统的硬件组成，不太涉及路由器和交换机等等网络设备，毕竟即使是分布式系统也是由一台台机器组成的，分布式系统技术会涉及很多网络和数据一致性方面的问题，这在单机系统里这些问题都几乎被解决了，因为它是由系统总线与各种高速并且可靠协议的传输保证。 只要是计算机体系结构就离不开三个部分，处理运算模块，存储模块，通信模块。在单机系统里对应就是CPU，内存与硬盘，系统总线。 无论是服务器还是PC，体系都差不多，只是在各个具体的部件对于性能和稳定性有一些特殊的要求，例如服务器更要求稳定性，因为服务器要保证7×24服务，而个人电脑更多强调的是比较强劲的性能，偶尔宕机只需要重新启动即可，这样用户是可以接受的。典型的电脑配置包含几个部分：CPU，内存，硬盘，显卡，主板，电源早期还有北桥（内置内存控制器等模块），南桥，还有散热系统。
电脑已经成为我们学习日常生活娱乐必不可少的设备了，时间久了难免会遇到小故障，今天我们一起来看下遇到常见的电脑硬件方面的小故障，我们应该如何去自己检测和维修吧。
我买内存条之前，电脑超级卡的，我不喜欢用完电脑就关机，经常晚上用完就“睡眠、待机”，第二天早上用电脑，一般都会打开“谷歌浏览器、网易云音乐、有道词典、Eclipse、Oracle、Tomcat、电脑管家、文件资源管理器”等程序 ；
出品 | OSC开源社区（ID：oschina2013) Godot 4.0 正式发布啦！这是 Godot 迄今为止最大的版本和制作时间最长的版本，新版本有海量新功能，比起常规更新更像是一次伟大的重建。 下面是新版本部分改动： 3D 和一般渲染改动 Vulkan 和新渲染器 新版本有了两个新的 Vulkan 后端（集群和移动） 此外还集成了一个基于 OpenGL 的兼容性渲染器，旨在支持旧的和低端设备。 还在开发 Direct3D 12 渲染器以获得更好的 Windows 和 Xbox 支持。 现在还可以利
3月2日消息，根据研调机构Jon Peddie Research 发布GPU市场报告显示，受PC市场持续疲软影响，2022年第四季度全球GPU出货量大幅下滑，创2011年以来最大降幅，预计未来五年GPU成长也将相当缓慢。
技嘉发布全球最小GTX 1080显卡 技嘉（Gigabyte）在其 GeForce GTX 10 系列名单中列出了新的显卡，其中新款 GeForce GTX 1080 Mini ITX 8G 的描述为
关于 Vulkan 的学习，网上有一篇很火的文章：《Vulkan in 30 minutes》。
自预训练大模型兴起以来，人们面临的算力挑战就变得越来越大。为此，人们为大语言模型（LLM）提出了许多训练和推理的解决方案。显然，大多数高性能推理解决方案都基于 CUDA 并针对英伟达 GPU 进行了优化。
小编也是小白，现学现卖，现在仅能到把自己电脑的驱动都完善了，于是小编也写一下自己安装的过程，希望能让像我一样的小白同学也能装上黑苹果。
2018年简直对英特尔来说，简直水逆。高管离职、安全事故、销量下滑…让大家非常期待英特尔接下来的产品路线。
在前面文章中，我们交代了计算平台相关的一些基本概念以及为什么以GPU为代表的专门计算平台能够取代CPU成为大规模并行计算的主要力量。在接下来的文章中，我们会近距离从软硬件协同角度讨论GPU计算如何开展。跟先前的文章类似，笔者会采用自上而下，从抽象到具体的方式来论述。希望读者不只是对GPU计算能有所理解，而且能够从中了解可以迁移到其它计算平台的知识，此是笔者之愿景，能否实现一二，还恳请各位看官不断反馈指正，欢迎大家在后台留言交流。在本文中，我们首先介绍下GPU及其分类，并简单回顾下GPU绘制流水线的运作，最后又如何演化为通用计算平台。
陈桦 夏乙 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 合作的新品还没上市，英特尔和AMD之间短暂的和平似乎又要打破了： 英特尔从AMD挖了一个人。 一个很重要的人。 英特尔今天宣布，该公司计划
随着人工智能技术的发展，机器学习应用场景越来越广泛，从智能语音助手到自动驾驶，从智能推荐到图像识别，都需要大量的计算资源来支持。而GPU作为一种高效的计算资源，越来越受到关注，成为机器学习加速计算的重要工具。然而，跨硬件通用加速缺乏跨平台跨硬件的通用API，不同显卡实现高效算子十分困难和复杂。
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