展开

关键词

如何使用JavaScript来判断是否移动设备

为了实现移动端和桌面端的相互跳转,我们可以通过JavaScript来判断当前的设备是否移动设备,然后执行相应的代码。   ) ) {   // 执行相应代码或直接跳转到手机页面   } else {   // 执行桌面端代码   }   上面的js代码可以判断当前设备是否是Android、iPhone或 如果你需要单独检测当前设备是否是某种指定的设备,例如是否是iPhone,可以使用下面的代码:   if( iPhone.test(navigator.userAgent) ) {   alert(" 在蓝莓系统中使用device.js   device.js支持设备有:   iOS: iPhone, iPod, iPad   Android: Phones & Tablets   Blackberry 另外,device.js还提供了一组用于判断设备的js方法,使用方法如下:   if(device.mobile()){   //执行移动设备的方法   }   所有可用的判断方法如下表所示:

1.9K10

Android硬件加速原理与实现简介

元素绘制时尤其是动画绘制过程中,经常涉及插值、缩放、旋转、透明度变化、动画过渡、毛玻璃模糊,甚至包括3D变换、物理运动(例如游戏中常见的抛物线运动)、多媒体文件解码(主要在桌面机中有应用,移动设备一般不用 GPU做解码)等运算。 CPU与GPU结构对比 CPU(Central Processing Unit,中央处理器)是计算机设备核心器件,用于执行程序代码,软件开发者对此都很熟悉;GPU(Graphics Processing 从ViewRootImpl.performTraversals到PhoneWindow.DecroView.drawChild是每次遍历View树的固定流程,首先根据标志位判断是否需要重新布局并执行布局 ()方法返回的值分别为false、true,View根据这个值判断是否使用硬件加速。

1K50
  • 广告
    关闭

    90+款云产品免费体验

    提供包括云服务器,云数据库在内的90+款云计算产品。打造一站式的云产品试用服务,助力开发者和企业零门槛上云。

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    Android硬件加速介绍与实现

    元素绘制时尤其是动画绘制过程中,经常涉及插值、缩放、旋转、透明度变化、动画过渡、毛玻璃模糊,甚至包括3D变换、物理运动(例如游戏中常见的抛物线运动)、多媒体文件解码(主要在桌面机中有应用,移动设备一般不用 GPU做解码)等运算。 CPU与GPU结构介绍 CPU(Central Processing Unit,中央处理器)是计算机设备核心器件,用于执行程序代码,软件开发者对此都很熟悉; GPU(Graphics Processing 下面是绘制的简单流程: 从ViewRootImpl.performTraversals到PhoneWindow.DecroView.drawChild是每次遍历View树的固定流程,首先根据标志位判断是否需要重新布局并执行布局 ()方法返回的值分别为false、true,View根据这个值判断是否使用硬件加速。

    82180

    Android硬件加速介绍与实现

    元素绘制时尤其是动画绘制过程中,经常涉及插值、缩放、旋转、透明度变化、动画过渡、毛玻璃模糊,甚至包括3D变换、物理运动(例如游戏中常见的抛物线运动)、多媒体文件解码(主要在桌面机中有应用,移动设备一般不用 GPU做解码)等运算。 CPU与GPU结构介绍 CPU(Central Processing Unit,中央处理器)是计算机设备核心器件,用于执行程序代码,软件开发者对此都很熟悉; GPU(Graphics Processing 下面是绘制的简单流程: 从ViewRootImpl.performTraversals到PhoneWindow.DecroView.drawChild是每次遍历View树的固定流程,首先根据标志位判断是否需要重新布局并执行布局 ()方法返回的值分别为false、true,View根据这个值判断是否使用硬件加速。

    45660

    深度学习落地移动端——Q音探歌实践(二)

    支持全部125+种运算符时,TensorFlow Lite的二进制文件约为1MB,当仅需支持常用图像分类模型InceptionV3和MobileNet所需的运算符时,TensorFlow Lite二进制文件约为 精简了运算符的数量,缩小了尺寸。 支持一些模型优化工具,例如量化,可以在牺牲精度的情况下减小模型尺寸并提高其性能。 有Facebook在移动端的庞大体量背书,Caffe 2的可靠性和性能都有不错的保证。 4.4FeatherKit 在移动端开发时,经常遇到需要快速验证AI基础能力是否能配合产品玩法的场景。 考虑到移动端的复杂情况,我们针对识别现场进行了建模分类,例如当前的晃动情况、上次推断时间等等,来决定我们是否对图象的进行压缩图片、减少通道等等预处理操作。 苹果设备做的更好,部分原因是设备和软件的种类少得多。Metal也起了很重要的作用,因为它使用起来相对简单。因此,许多iPhone推断都在移动GPU上运行。

    1.6K10

    Tensorflow教程:GPU调用如何实现

    Tensorflow GPU支持 Tensorflow 支持GPU进行运算,目前官方版本只支持NVIDIA的GPU,可以在tensorflow的官方上看到。 Tensorflow 对GPU运算支持最小力度就是OP,也就是我们常说的算子,下图提供了Tensorflow的一些常见算子,而每个算子在Tensorflow上都会提供GPU的算法:关于OP的具体实现 Executor StreamExecutor 是一个子项目,是一个google开源的数学并行运算库,是基于CUDA API、OpenCL API管理各种GPU设备的统一API,这种统一的GPU封装适用于需要与 GPU设备通信的库,而在Tensorflow上只提供了对CUDA的支持 StreamExecutor的主要功能: 抽象化底层平台,对开发者不需要考虑底层的GPU的平台 流式的管理模式 封装了主机和GPU 之间的数据移动 在StreamExecutor里封装了几个常见的基本的核心运算: BLAS: 基本线性代数 DNN:  深层神经网络 FFT:   快速傅里叶变换 RNG:  随机数生成 2.1.1 Stream

    3.2K00

    Android硬件加速原理和简介

    例:实现一个圆角矩形通常有两个方案: 1.使用PNG图片 原理:使用PNG图片(BitmaoDrable)解码PNG图片生成Bitmap,传到底层,有GPU渲染图片解码,消耗CPU运算资源,Bitmap 3.CPU和GPU结构对比 CPU:中央处理器,是计算机设备核心器件,用于执行程序代码 GPU:图形处理器,主要用于处理图形运算,通常所说的“显卡”的核心部件就是GPU 4.硬件加速原理:就是通过底层软件代码 ,将CPU不擅长的图形运算转换成GPU专用指令,由GPU完成 ---- Android中的硬件加速 大多数界面都是利用常规的View来构建的。 首先根据标志位判断是否需要重新布局并执行布局。 对象 ③两者的isHardwarve Accelerated()的方法返回的值分别是false,true,View根据这个值判断硬件是否加速 2.VIew中的draw (cavas,parent,drawingTime

    1K50

    基于OpenGL ES的深度学习框架编写

    可实时 跟PC或服务器不同,移动设备上的GPU可不一定有CPU强悍(多线程+neon/vfp),但在需要实时计算的场景(主要是相机预览和视频播放),往往都是基于OpenGL渲染环境的。 对于OpenCL,虽然有不少移动GPU已经支持,比如 Arm 的 mali 系列(T628之后),且有相应的支持库。 支持OpenGLES 3.1版本的GPU一般都是相对较新的,性能不会太差,能够实现加速的目的。 运算的分配 CNNdroid中仅用GPU加速卷积层的运算,其他还是由CPU+多线程执行。 另外,GPU驱动在申请内存(分配纹理所需要内存空间)的时间消耗在移动设备端是不可忽略的,因此,不能在运算过程中临时创建纹理或其他Buffer,必须事先分配好。 优化注意点 1. 运行效率 Oppo R9 (MT6755, GPU: Mali-T860)上的测试结果: 连续运行十次,去除第一次的结果(移动设备上一般都是动态调频的,第一次跑的时候CPU/GPU的频率还没调起来,

    1.3K91

    AAAI2021 | 在手机上实现19FPS实时的YOLObile目标检测,准确率超高

    即便如此,这些网络依然需要较大的计算量来达到可接受的准确率,这成为了这些网络难以在移动设备上实现实时推理的主要阻碍。 为此,一些轻量级 (lightweight) 目标检测网络模型被提出,如 SSD-Lite, YOLO-Lite, YOLO-tiny 等,以实现移动设备上的快速目标检测。 研究方法 替换硬件支持性不好的操作符 在原版的 YOLOv4 中,有一些操作符不能够最大化地利用硬件设备的执行效率,比如带有指数运算的激活函数可能会造成运行的延迟增加,成为降低延时提高效率的瓶颈。 现在主流的移动端 DNN 推理加速框架,如 TensorFlow-Lite,MNN 和 TVM 都只能支持手机 CPU 或 GPU 单独运算,因此会导致潜在的计算资源浪费。 对于只跨 1 个残差 block 的情况明显还是 GPU 顺序执行更高效,对于跨越多个的就需要用实际测出的延迟来做判断。值得注意的是,转移数据到不同处理设备的时候,需要加入数据传输拷贝的时间。 ?

    40420

    游戏测试 Perfdog 实战之减少 CPU 消耗

    做的,和CPU有毛线的关系,这里要解答一下, 在安卓机器设计结果中目前大部分都是沿用的冯·诺依曼结构,也就是我们通常说的计算机的五大部件: 运算器、控制器、存储器、输入设备、输出设备, 而运算器、控制器组合就是 CPU,所以算力通常都是由CPU提供的,而如果不在游戏中另做设置的话,即使渲染也是由CPU提供的算力,而GPU就是为了减轻CPU的这种渲染压力而设计出来的一个部件,严格意义上来讲也属于运算器; 所以为了减轻压力 但是,在使用该技术时,需要注意机型的测试,此技术仅可以用于OpenGL ES 3.0,而且一些低端设备虽然支持OpenGL ES 3.0,且SystemInfo.supportsInstancing API ,即重复加载的情况; 2)是否有自定义的Shader资源放入到Always Included中,如有,请尽量去除; 3)移动端上Standard Shader的使用是否确实有必要。 其核心其实也是合批的思想; 5.粒子系统 这里建议尽可能将粒子使用数量峰值控制在600以下(低端设备)和1000以下(中高端设备), 可以检查下 1)粒子系统(特别是技能特效)的配置文件是否过量; 2)

    42820

    兼容并蓄——MNN异构计算设计与实践

    作为通用的端上推理引擎,MNN会被部署到各种各样的移动设备上面,而移动设备是多样的。 基于我们的后端抽象,我们可以将不同硬件的实现分拆为一个一个的Backends,根据不同的手机按需加载,比如Pixel2上的GPU标准不支持OpenCL,只支持Vulkan,我们就让它加载MNN-Vulkan 针对不同设备GPU,其优化策略是相似的,主要会从三个方面进行优化:内存、并发、内核。 移动端上,内存优化的收益一般是最大的。 基于后端设计,MNN拥有数量最多的后端实现,且支持的Op数是业界最多的。 在实现层面,我们会进一步做GPU的算子实现与性能优化,在此基础上,沉淀类似于Halide的IR能力,支持自动调参,在不同的设备上都跑得最快。

    19030

    实战Google深度学习框架:TensorFlow计算加速

    TensorFlow提供了一个快捷的方式来查看运行每一个运算设备。在生成会话时,可以通过设置log_device_placement参数来打印运行每一个运算设备。 _cpu = tf.Variable(0, name="a_ 不同版本的TensorFlow对GPU支持不一样,如果程序中全部使用强制指定设备的方式会降低程序的可移植性。 REGISTER_GPU_KERNELS(type) 在这段定义中可以看到GPU只在部分数据类型上支持tf.Variable操作。 假设两个设备d0和d1在时间t0同时读取了参数的取值,那么设备d0和d1计算出来的梯度都会将小黑球向左移动。 然而这时的设备d1并不知道参数已经被更新了,所以在时间t2时,设备d1会继续将小球向左移动,使得小球的位置达到图10-3中小白球的地方。

    46670

    人工智能芯片是什么?有什么用?

    因此,人工智能芯片需要具备高性能的并行计算能力,同时要能支持当前的各种人工神经网络算法。 推断环节指利用训练好的模型,使用新的数据去“推断”出各种结论,如视频监控设备通过后台的深度神经网络模型,判断一张抓拍到的人脸是否属于黑名单。 虽然推断环节的计算量相比训练环节少,但仍然涉及大量的矩阵运算。   在推断环节,除了使用CPU或GPU进行运算外,FPGA以及ASIC均能发挥重大作用。 但谷歌推出的第一代TPU仅能用于推断,不可用于训练模型,但随着TPU2.0的发布,新一代TPU除了可以支持推断以外,还能高效支持训练环节的深度网络加速。 3.GPU   即图形处理器。最初是用在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备上运行绘图运算工作的微处理器,可以快速地处理图像上的每一个像素点。

    1.1K70

    YOLObile:面向移动设备的「实时目标检测」算法

    这对于那些可以并行运算设备GPU)很不友好,所以不太适合用于DNN推理加速,甚至有可能导致速度下降。 Motivation 基于目前SOTA的目标检测算法,精度高的,模型比较大,在移动设备上会有很高的时延;而那些在移动设备端可以快速运行的轻量级算法又牺牲了算法精度。 目前的一些推理加速框架如TFLite和MNN只能支持移动GPU或CPU上顺序执行DNN推理,这可能造成计算资源的浪费。 ,则GPU和CPU并行运算耗时为: 如果只采用GPU进行串行运算,即先计算branch1,再计算branch2,则耗时为两者之和: 通过和可以确定branch2在哪个设备上运行。 对于那些低计算密度的操作如pixel-wise add和pixel-wise multiply操作,移动设备上CPU和GPU运算效率差不多。

    24030

    实战Google深度学习框架:TensorFlow计算加速

    TensorFlow提供了一个快捷的方式来查看运行每一个运算设备。在生成会话时,可以通过设置log_device_placement参数来打印运行每一个运算设备。 _cpu = tf.Variable(0, name="a_ 不同版本的TensorFlow对GPU支持不一样,如果程序中全部使用强制指定设备的方式会降低程序的可移植性。 REGISTER_GPU_KERNELS(type) 在这段定义中可以看到GPU只在部分数据类型上支持tf.Variable操作。 假设两个设备d0和d1在时间t0同时读取了参数的取值,那么设备d0和d1计算出来的梯度都会将小黑球向左移动。 然而这时的设备d1并不知道参数已经被更新了,所以在时间t2时,设备d1会继续将小球向左移动,使得小球的位置达到图10-3中小白球的地方。

    67180

    ARM专家深度谈丨十年巨变,那些改变GPU的关键技术和未来挑战趋势!

    对聚焦GPU运算应用的开发商来说,OpenCL 2的发布是一个重要节点,多项全新理念进一步简化了高性能GPGPU(General Purpose GPU,即通用计算图形处理器)应用的开发流程。 举个例子,用户可以使用移动设备查看家具是否与硬装搭配,家具巨头宜家就打算在2017年发布AR产品目录。 虚拟现实已经不算新理念了,但其核心技术却仍在经历巨变。 这些优化对GPU提出了更高要求,成为成本导向型市场不小的挑战。 移动设备已经成为最主要的游戏平台,由于移动游戏的便捷性,玩家人数持续增加,并进一步推动游戏数量的上升。 3年后的2013年,OpenGL ES 3.0正式推出,改善了GPUGPU运算支持(并不是OpenGL ES 3.0 API的主打特色,而随OpenGL ES 3.1正式推出);允许开发商使用更多高级渲染技术 过去,手机电池寿命一般用单次充电支持的通话时长来衡量,而现在的标准则是网络浏览或高端游戏的续航时间,GPU与显示性能一起备受关注。

    13410

    GPGPU: C记 RTL 到Signoff 流程全解密

    GPU 即图形处理器,又称显示芯片,主要负责在 PC、服务器、游戏机和移动设备上做图像和图像相关运算工作的处理器。 GPU 的大部分面积,其中计算阵列采用设计简单的逻辑运算单元,通过大量复用的方式来并行执行高强度的运算。 1.1 从 GPU 的应用领域来看 图像处理器 GPU 作为芯片的重要组成部分被广泛地应用于 PC、高性能服务器、自动驾驶汽车和以智能手机为主的移动设备等。 它的特点是注重能效比,即可以牺牲一定计算速度的条件下,尽可能地节省空间和功耗,这也是由便携式的移动设备一直追求的更轻更强续航能力。图 1-3 是关于集成 GPU 和独立 GPU 的对比: ? 这不仅可以较早去判断 RTL 的可行性,及时对 RTL 进行修改,并且简化了前后端的交互,大大缩短了迭代周期。

    88040

    GPU 运行代码,还有这种操作?!

    计算机组成原理里面提到计算机必须具备五大基本组成部件:运算器、控制器、存储器、输入设备和输出设备,其中运算器和控制器必定存在于 CPU 中。 图形处理器(英语:Graphics Processing Unit,缩写:GPU),又称显示核心、视觉处理器、显示芯片,是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备(如平板电脑、智能手机等)上图像运算工作的微处理器 稍微想一下都应该知道,1 和 3 还是处在一个数量级的,而几个和几千个就不是一个数量级了,因此,我们在进行巨型矩阵的运算过程中,使用 GPU 是必须的。下面我们就来看一下如何使用 GPU 运行代码。 接下来我们就需要让 GPU 支持基于 tensorflow 的程序,在此之前还有一个问题,是不是所有的 GPU 都可以支持,其实不是的,官网上有提到,要求 CUDA 计算能力大于等于 3.5 的 NVIDIA 分别按照上述步骤进行点击,下载 cuDNN,下载好了之后我们解压到指定目录,解压完成之后,需要移动或者复制三个文件。

    2.7K20

    《Scikit-Learn、Keras与TensorFlow机器学习实用指南(第二版)》第19章 规模化训练和部署TensorFlow模型

    警告:因为SavedModel保存了计算图,所以只支持基于TensorFlow运算的模型,不支持tf.py_function()运算(它包装了任意Python代码)。 如果将模型部署到移动app,或嵌入式设备,该怎么做呢? 将模型嵌入到移动或嵌入式设备 如果需要将模型部署到移动或嵌入式设备上,大模型的下载时间太长,占用内存和CPU太多,这会是app响应太慢,设备发热,消耗电量。 一旦模型加载到了移动或嵌入设备上,TFLite解释器会执行它并做预测。 包括CUDA库,可以让开发者使用支持CUDA的GPU做各种运算(不仅是图形加速),还有CUDA深度神经网络库(cuDNN),一个GPU加速库。

    1.5K20

    GPU加持,TensorFlow Lite更快了

    由于处理器性能和电池容量有限,在移动设备上使用计算密集的机器学习模型进行推断是非常耗资源的。 我们听取了用户的心声,很高兴地宣布,您现在可以使用最新发布的TensorFlow Lite GPU端开发人员预览版,利用移动GPU为特定模型(在后面列出)加速; 对于不支持的部分模型,则回退到CPU推断 下载] (为移动和嵌入式视觉应用设计的图像分类模型) 用于姿势估计的PoseNet[下载] (判断图像或视频中人物姿势的视觉模型) DeepLab分割模型257x257[下载] (将语义标签(例如,狗、 GPU后端目前支持选择操作(参见文档)。如果你的模型仅包含这些操作,将运行得最快,而不受支持GPU操作将自动回退到CPU。 它是如何工作的? 未来的工作 这只是我们GPU支持工作的开始。

    48820

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券