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。...由于尺寸和重量的限制，供笔记本电脑使用的独立GPU通常会通过非标准的接口作连接，然而由于逻辑接口相同，这些接口仍会被视为PCIE，即使在物理上它们是不可与其他显卡互换。...是集成在主板或CPU上的GPU，运行时会占用部分的系统内存，相比起使用独立显卡的方案，这种方案较为便宜，但性能也相对较低。...GPU绘制的过程，类似我们生活中拍照和写生，是有关如何把三维空间的场景在二维的屏幕上能尽量真实的呈现出来。...最早通过使用3D API OpenGL或者DirectX接口函数，很多数据并行算法被移植到GPU，性能也获得很好提升，但是这种利用模式面临不少问题，下面具体看看一步步是如何解决的。 CUDA的发明。
每个显卡都会根据它自身的 GPU 图形处理单元采用一定等级的 DirectX 功能。...在 DirectX 11 引入的功能等级的概念是一组明确的 GPU 功能，也就是说这是一个沟通硬件 GPU 和编程人员中间的特性，在调用此方法创建设备的时候，可以尝试为请求的功能等级创建设备（_d3DDevice...否则，表示在此设备上不支持此功能等级，咱可以使用较低的功能等级重新创建设备 // 利用此特性，就可以为 Dx9 和 Dx11 和 Dx12 开发应用程序，然后在不同的支持...每个显卡都会根据它自身的 GPU 图形处理单元采用一定等级的 DirectX 功能。...否则，表示在此设备上不支持此功能等级，咱可以使用较低的功能等级重新创建设备 利用此特性，就可以为 Dx9 和 Dx11 和 Dx12 开发应用程序，然后在不同的支持 Dx12 和 Dx11 和 Dx9
cppIntegration 这个示例展示了如何将 CUDA 集成到现有的 C++ 应用程序中，即在主机端的 CUDA 入口点只是从 C++ 代码调用的一个函数，并且只有包含该函数的文件使用...它还展示了如何在 C++ 中使用向量类型。cppOverload 这个示例展示了如何在 GPU 上使用 C++ 函数重载。...simpleMultiGPU 这个应用程序展示了如何使用新的 CUDA 4.0 API 进行 CUDA 上下文管理和多线程访问，以在多 GPU 上运行 CUDA 内核。...dmmaTensorCoreGemm CUDA 示例展示了使用 CUDA 11 中在 Ampere 芯片家族张量核心中引入的双精度 Warp 矩阵乘法和累加 (WMMA) API 进行双精度...程序在 CUDA 内核中创建 DX12 顶点缓冲区中的正弦波，并使用 DirectX12 栅栏在 DX12 和 CUDA 之间进行同步。然后，Direct3D 在屏幕上渲染结果。
;温度、利用率、时钟频率和电压 4.自定义风扇转速，自行设定需要的散热效果 5.在游戏屏幕上提供系统性能的实时信息显示, 因此您可以密切关注超频设置对游戏时的影响。...、燃烧、燃烧 您可以使用 3DMark 来测试 DirectX 9 和 DirectX 10 兼容的硬件，但是您将需要 DirectX 12 兼容的显卡来运行所有测试。...未测试的序列号: 3D11-DEV-CRUDE-CRUDE-CRUDE-CRUDE-CRUDE-CRUDE ---- 0x03 处理器测试 CPU-Z 描述:它是一个免费软件，它收集系统中一些主要设备上的信息...有几种方法使用POWERMAX： CPU测试：允许检查CPU的稳定性（在超频例如的情况下），并且如果CPU冷却系统，它的工作正常。 GPU测试：同样的但对于GPU。...CPU在相同的时间+ GPU测试：最大化整个系统功率consomption，因此确保了PSU可以处理由CPU和GPU同时所需的峰值功率。
DirectX 11.0 DirectX 11的渲染管线。...显卡不能独立工作，需要装载在主板上，结合CPU、内存、显存、显示器等硬件设备，组成完整的PC机。 搭载了显卡的主板。...AMD 的 APU 采用的就是这种结构，目前主要使用在游戏主机中，如 PS4。 在存储管理方面，分离式结构中 CPU 和 GPU 各自拥有独立的内存，两者共享一套虚拟地址空间，必要时会进行内存拷贝。...双缓冲 在单缓冲下，帧缓冲区的读取和刷新都都会有比较大的效率问题，经常会出现相互等待的情况，导致帧率下降。 为了解决效率问题，GPU 通常会引入两个缓冲区，即 双缓冲机制。...可变利率着色技术可判断画面区域的重要性（或由应用程序指定），然后根据画面区域的重要性程度采用不同的着色分辨率精度，可以显著降低功耗，提高着色效率。
官方称，高通并未为这些芯片 SKU 指定任何 TDP 等级，因为原则上，任何给定的 SKU 都可以在整个功率水平范围内使用。需要在无风扇笔记本电脑中安装顶级芯片？...与 Snapdragon 8cx Gen 3 相比，采用情况的差异几乎是天壤之别；高通的 PC 合作伙伴已经使用新芯片开发了十几款笔记本电脑型号，而最新的 8cx 则有两种设计。...这意味着它必须向 DirectX 应用程序报告自己为功能级别 12_1 GPU，这意味着大多数游戏将限制自己使用这些功能。...尽管如此，Adreno X1 确实支持一些高级功能，这些功能已经在 Android 上积极使用，而 DirectX 的功能级别并不存在。...高通为 DirectX 12 和 DirectX 11、Vulkan 1.3 和 OpenCL 3.0 提供原生驱动程序/路径。
Direct3D11 的使用通常不是应用程序唯一的部分，于是使用 Direct3D11 的代码如何与其他模块正确地组合在一起就是一个需要解决的问题。...本文介绍将 Direct3D11 在 GPU 中绘制的纹理映射到内存中，这样我们可以直接观察到此纹理是否是正确的，而不用担心是否有其他模块影响了最终的渲染过程。...的渲染纹理 本文不会说如何创建或者获取来自 Direct3D11 的渲染纹理，不过如果你希望了解，可以： 自己创建：WPF 使用封装的 SharpDx 控件 或者从其他进程/模块获取：使用 Direct3D11...（指针），你需要为你的项目开启不安全代码开关，详见： 如何在 .NET 项目中开启不安全代码（以便启用 unsafe fixed 等关键字） 你可能需要拷贝资源 实际上，在使用上面的代码时，你可能会遇到错误...详见： 如何在 .NET 项目中开启不安全代码（以便启用 unsafe fixed 等关键字） ---- 参考资料 c++ - How to access pixels data from ID3D11Texture2D
而且NVIDIA与合作伙伴发布全新RTX AI笔记本电脑，可以为用户带来开箱即用的生成式AI体验。 与使用NPU相比，RTX AI笔记本电脑的AI性能可提升20-60倍。...具体来说，RTX Remix对经典的DirectX 8和DirectX 9游戏（采用了预设的渲染流程）进行现代化升级——不仅加入了路径追踪技术、DLSS超采样技术、AI增强的纹理效果，而且还允许玩家自行设计元素...而RTX Remix Runtime则会截取这些绘图请求，将其解析为独立的资产，并将这些资产重新组合为同一场景。 这样，RTX Remix可将资产和场景转换为被广泛采用的USD开放式3D框架。...同样，对于Windows 11 PC来说，人工智能的引入使其成为了技术历史的一个里程碑，为游戏玩家、内容创作者、主播、办公人员、学生乃至日常电脑使用者带来了革命性的体验。...值得注意的是，对于体积较大、计算要求较高的SDXL和SDXL Turbo，推荐使用至少配备了12 GB显存的GPU来确保最优的性能。
例如，Intel 在2.4GHz 的Pentium IV上使用5 千5 百万（55 million）个晶体管；而NVIDIA 在GeForce FX GPU 上使用超过1 亿2 千5 百万（125 million...这一时期的GPU可以进行三维坐标转换和光照计算（3D Object Transformation and Lighting,T&L），并且OpenGL 和DirectX7 都提供了开发接口，支持应用程序使用基于硬件的坐标变换...图片GPU 采用流式并行计算模式，可对每个数据进行独立的并行计算，所谓“对数据进行独立计算”，即，流内任意元素的计算不依赖于其它同类型数据，例如，计算一个顶点的世界位置坐标，不依赖于其他顶点的位置。...图 2 中代码目的是提取2D 图像上每个像素点的颜色值，在CPU 上运算的C++代码通过循环语句依次遍历像素；而在GPU 上，则只需要一条语句就足够。...首先，虽然GPU 采用数据并行处理方式极大加快了运算速度，但正是由于“任意一个元素的计算不依赖于其它同类型数据”，导致“需要知道数据之间相关性的”算法，在GPU 上难以得到实现（但在CPU 上则可以方便的实现
现代GPU通常采用大量的流处理器，以实现高度并行化的计算任务。浮点性能是衡量GPU算力的另一个关键指标，包括单精度（FP32）和双精度（FP64）计算能力。4....性能测评：基准测试与功耗测试为了评估GPU的性能，需要进行基准测试和功耗测试。基准测试是通过运行特定的应用程序或测试场景，以评估GPU的性能和能效。...节能技术包括使用低功耗架构、优化渲染算法以及采用节能型显存等。动态调度策略则是在运行过程中根据工作负载和性能需求动态调整GPU的运行状态，以实现更高的能效。7....GPU软件优化：驱动程序与并行编程库为了充分发挥GPU的性能，需要对其进行软件优化。首先，为了确保GPU与CPU之间的数据传输顺畅，需要安装和更新合适的显卡驱动程序。...此外，开发者还可以利用并行编程库（如CUDA、OpenCL等）和图形处理API（如DirectX、Vulkan等），编写高性能的GPU应用程序。8.
在应用程序阶段，潜在可视的网格实例被识别并提交给GPU进行处理。...它支持无内存渲染目标（memoryless render targets），可以显著减少CPU开销，并且在多GPU系统上实现更好的GPU控制。Metal还提供了多种优化选项来提高应用性能。...性能优化 HDRP：通过优化GPU性能，能够在游戏主机上以4K分辨率运行光线追踪或在PC上快速渲染路径追踪帧，从而提高高保真3D游戏的性能。...URP：虽然提供了艺术家友好的工作流程，但在可定制扩展性方面不如HDRP。 总结 总体而言，HDRP在渲染质量和视觉效果上优于URP，并且通过优化GPU性能和采用先进的光照技术，能够有效提升游戏性能。...高效代码优化：为了实现低延迟，需要确保代码是高效的，可能涉及到使用多线程来处理流数据，以及使用GPU加速来进行颜色空间转换。
所以，你无需担忧这个，现在就开始写下你的CUDA代码，享受它在未来的所有GPU上运行的能力吧！ 2 问：在一个系统里CUDA可以支持多GPU卡么？ 答复：应用程序可以跨多个gpu分配工作。...但是，这不是自动完成的，而是完全由你，来控制如何使用多卡。请参阅GPU计算SDK中的“multiGPU”示例，以获得编程多个GPU的示例。...当进行性能测试的时候，应当通过CudaDeviceSynchronize()这个API调用，来确保所有的GPU上的任务都完成后，然后再停止（CPU上）的计时器。...10 问：如何查看程序生成的PTX代码? 答复：VS里面可以直接在CUDA C/C++属性里改。命令行需要用nvcc -keep选项指定（保留中间文件）。...但是需要有加一个独立显卡或者集成显卡作为显示输出。以及，还可以用Tesla上TCC驱动。 15 问：什么GPU卡支持CUDA？
之后，微软也在开发者技术博客里官方介绍了相关技术细节，项目开发者Steve详细介绍了让如何获得相关支持以及更新的部分如何组合起来。 ? 博客指路?...https://devblogs.microsoft.com/directx/directx-heart-linux/ 此外，微软还公布了微软WSL 2官方Linux内核的源代码。 ?...Windows用户无需使用X11 forwarding即可启用此功能，它主要是为开发人员设计的，使其可以与常规Windows应用程序一起运行Linux集成开发环境（IDE）。...虽然之前就可以使用第三方X在Windows中运行Linux GUI应用程序，但图形性能一直是个问题，微软也一直承诺要解决这个bug。...这些最新的Linux改进主要是为了在Windows系统上做开发的开发者。
一句话来说，M1 的处理器整体性能比英特尔版的双核处理器性能高很多，而且功耗和图形处理器性能方面要大幅度领先。 M1 采用台积电 5nm 制程工艺，也是全球首款 5nm 工艺的个人电脑处理器。...由于 M1 芯片与苹果 iPhone 和 iPad 中的芯片具有相同的 ARM 架构，因此为它们创建的应用程序可以在新的 Mac 产品上运行。...在 macOS Big Sur 和 M1 芯片的协同下，Mac 用户能够使用的 APP 数量比以往大大增加，iPhone 和 iPad 上的 App 也能直接在 Mac 上运行。...同时 M1 还有苹果最先进的 GPU，任何日常应用程序和专业工作负载都会因此受益。...SageMaker上的实践 主要介绍图神经网络、DGL在图神经网络中的作用、图神经网络和DGL在欺诈检测中的应用和使用Amazon SageMaker部署和管理图神经网络模型的实时推断。
在深入研究CUDA内核代码之前，应该排除其他更基本的性能限制因素，比如不必要的GPU-CPU同步、CPU绑定情况，或者仅仅使用一个糟糕的CPU端作业调度算法——这正是Nsight系统可以帮助您做的。...此外，在内核开发期间使用它，可以获得关于代码更改如何影响内核性能的即时反馈，以及如何与以前的迭代进行比较。 ?...英伟达Nsight Graphics NVIDIA Nsight Graphics是一个独立的开发工具，允许您调试、配置和导出使用Direct3D (11,12, DXR)、Vulkan (1.1, NV...NVIDIA Nsight Systerm 是减少对应用程序执行的怀疑或误解的正确开始。它提供了一种数据驱动方法来查看应用程序如何真正使用系统资源，以及在何处集中分析工作。...您可以通过GUI使用的任何功能也可以通过CLI使用。这包括对多进程CPU回溯、OS运行时事件追踪、阻塞状态回溯以及Windows和Linux上的许多3D图形api的新支持。
利用Direct Graphic Memory Access(DirectGMA）有效地在AMD FirePro GPU卡之间交换数据 在视觉计算领域中，在应用里使用各种类型的加速器是非常普遍...而如何在加速器之间进行数据交换和通讯是非常关键的。 为了能够高效率、低延迟地实现这一点，比如流（Stream），我们需要加速器间可以直接进行通讯。...其他案例是在GPU之间进行Peer－ｔｏ－Ｐｅｅｒ数据交换，并结合它们的处理能力进行复杂计算任务或者在计算集群中支持网络适配器实现地延迟的数据交换。...另一个功能是为开发者提供ＡＰＩ支持，集成到他们的应用程序和工作流程中。...DirectGMA支持OpenCL™，OpenGL，DirectX®９，DirectX 10和DirectX 11，所以它让应用程序非常灵活地集成它，并获得好处。
在这种环境中，资产永远不会离开数据中心的范围，而虚拟用户应用程序通过 IP 网络交付给在笔记本电脑或小型计算机系统上运行的客户端上的一个或多个用户。...DPU 可以用作系统内的独立嵌入式处理器，也被整合到智能网卡或网络接口卡中。...它使用 OpenGL、Vulkan 或 DirectX 在 GPU 上渲染帧。显示驱动程序将渲染命令传递给 GPU，GPU 将帧渲染到 VRAM 中，因此视频本质在 GPU 上的 VRAM 中。...图7 整体架构 我们解决方案的整体架构如图 7 所示，我们拥有数据中心的 3 个支柱 —— GPU、DPU 和 CPU。在 GPU 上，我们有显示驱动程序用来发送渲染命令。...在右边也是一个 Windows 桌面，但这实际上是一个查看器应用程序，在查看 ST2110-10 视频流和 ST2110-30 音频流，这是在我正在做演示的计算机上本地运行的，而左边的窗口是远程工作站的远程桌面
图1 GPU VS CPU GPU 采用流式并行计算模式，可对每个数据进行独立的并行计算，所谓“对数据进行独立计算”，即，流内任意元素的计算不依赖于其它同类型数据，例如，计算一个顶点的世界位置坐标，不依赖于其他顶点的位置...图 2中代码目的是提取 2D 图像上每个像素点的颜色值，在 CPU 上运算的 C++代码通过循环语句依次遍历像素；而在 GPU 上，则只需要一条语句就足够。 ?...首先，虽然 GPU 采用数据并行处理方式极大加快了运算速度，但正是由于 “任意一个元素的计算不依赖于其它同类型数据”，导致“需要知道数据之间相关性的”算法，在 GPU 上难以得到实现（但在 CPU 上则可以方便的实现...在早期的 OpenGL fp2.0，fp3.0 以及 DirectX 的 ps_4_0 之前的 profile 版本都不支持或不完全支持循环控制流语句（目前在软硬件方面都已得到改进）。...在早期，GPU 编程只能使用汇编语言，开发难度高、效率低，不过，随着高级 Shader language 的兴起，在 GPU 上编程已经容易多了。
归根结底，它们都是在计算机屏幕上显示信息，那么计算机是如何绘制屏幕的呢？ 计算机是如何绘制屏幕的？ 计算机把内存中的内容输出到屏幕上，这个操作叫渲染。...GPU本质上绘制的是像素。屏幕上每个像素可以看作是一个带颜色控制的小灯泡，GPU频繁控制这些灯泡的明灭暗淡，以此完成复杂的画面渲染。 程序是如何调用GPU的？...既然屏幕绘制工作是GPU完成的，那么在系统里，软件是如何调用GPU的呢？ 无论是什么系统，软件是不能直接控制GPU的。软件向系统发出控制请求，系统通过设备驱动控制特定的计算机设备。...微软的DirectX与它具有相似的功能。 编程语言如何绘制界面？ 在屏幕上绘制图形和文本的原理是相同的，本质上计算机没有文本，文本也是一个个字符编码对应的字符图像。...结论 最后总结一下，在计算机中，CPU负责计算，渲染是通过GPU完成的，操作系统（Mac、Windows and Linux）通过OpenGL或DirectX底层图形库实现对GPU的控制。
在国内，使用AMD GPU的显卡俗称A卡，使用NVIDIA GPU的就叫N卡，Intel GPU也可以叫做I卡，但由于Intel GPU全为核心显卡，这样叫的人比较少。...； 显存带宽：GPU的实际数据带宽，计算方法为显存带宽=显存频率*显存位宽/8；显存位宽是决定显卡性能的重要因素之一，越大越好； 3D API：是指与GPU对应的编程用应用程序，目前有DirectX和OpenGL...通过比较参数我们可以准确地判断一款GPU的性能。但为了方便，我们往往通过GPU的命名判断一款GPU的性能大概如何。下面就来简单无脑地说说GPU都是怎么命名的： AMD GPU 分为HD系列和R系列。...AMD和NVIDIA的部分GPU卖给显卡授权生产商，用于生产独立显卡； 公版显卡，是A、N公司为了宣传GPU而生产的，其实就是在告诉显卡授权生产商：“使用这款GPU做出来的显卡是这样的！”...: Scrypt算法 MAX算法 G算法 x11算法 HEFTY1算法 好吧，折腾了一圈发现，某云号称要上A卡的云平台，难道是挖矿的春天来了？
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