AMD刚刚发布的驱动程序支持最新的Khronos OpenCL™2.0标准驱动。这被看作提高异构计算加速路径的巨大里程碑,OpenCL2.0实现了许多AMD异构系统架构(HSA)的功能,比如CPU和GPU设备间基于指针的数据结构来共享内存,可以大大简化在计算加速中使用GPU的步骤。 此外,GPU设备通过OpenCL的2.0设备排队功能启动计算任务的能力为计算内核开辟了一个更强大的编程模型。通用地址空间也比 OpenCL1.2提供了更大的可编程优,简化了OpenCL存储器模型。OpenCL2.0还
编写软件以便在当今的异构计算体系结构上高效运行是一个持续的挑战,而越来越多的处理器和加速器的选择使这一挑战变得越来越困难。帮助减轻这一挑战的一个努力是由Khronos行业协会开发的高级编程模型SYCL。SYCL构建在OpenCL(开放计算语言)之上,并且“允许使用完全标准的c++以单源代码风格编写异构处理器的代码”。
项目目录结构如下图,facedetect和facefeature都要用到opencl中的include文件,1.2,2.0,2.1是不同的opencl版本的头文件,希望在cmake创建Makefile时,opencl文件夹下的CMakeLists.txt能定义类似INCLUDE_OPENCL_1_2,INCLUDE_OPENCL_2_0,INCLUDE_OPENCL_2_1,这样的变量,以保存不同版本的opencl 头文件位置,最后关键是能让项目中其他子目录的CMakeList.txt能使用这些变量。
在 2012 年,AMD 正式推出了代号为的 Tahiti 的新 GPU,这个 GPU 的特别之处在于采用了名为 Graphics Core Next 的全新架构,指令集由 VLIW5/VLIW4 改为通用计算效率更好的标量指令(硬件隐式 SIMD),从那时起到现在,AMD 的所有新 GPU 都采用了 SIMD16 的 GCN 微架构,特别是在通用计算领域,GCN 的问世让 AMD 在这个领域得以和竞争对手一较高下。 GCN 发布至今,按照 AMD 的划分,经过了 1.0、1.1、1.2
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在面对大规模计算密集型算法时,MapReduce范式的表现并不总是很理想。为了解决其瓶颈,一支小型创业团队构建了名为ParallelX的产品——它将通过利用GPU的运算能力,为Hadoop任务带来显著的提升。 ParallelX的联合创始人Tony Diepenbrock表示,这是一个“GPU编译器,它能够把用户使用Java编写的代码转化为OpenCL,并在亚马逊AWS GPU云上运行”。它的最终产品是一项与亚马逊Elastic MapReduce类似的服务,只不过不同之处在于它将利用EC2 GPU实例类型
OpenCL Installable Client Driver (ICD) Loader是实现OpenCL应用程序与各硬件厂商提供的OpenCL驱动(platform)之间隔离的中间库。
近日AMD发布了Linux专用驱动AMDGPU-PRO 17.10,服务于Linux平台。这是距离上一版AMDGPU-PRO 16.60发布之后近两个月又推出的一款新驱动。 近日AMD发布了Linux
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参考刘文志等所著《OpenCL异构并行计算》,结合自身实践所做的总结,在此,特别感谢蒋工给予的指导。由于作者认知水平有限,文中如有不到的地方,欢迎大家批评指正。
用opencv4时,用到了cv::VideoCapture就会出错。编译遇到了下列问题:
在多媒体处理中,术语滤镜(filter)指的是修改未编码的原始音视频数据帧的一种软件工具。
OpenCV是计算机视觉领域使用最为广泛的开源库,以功能全面使用方便著称。自3.3版本开始,OpenCV加入了对深度神经网络(DNN)推理运算的支持。在LiveVideoStack线上交流分享中英特尔
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DaVinci Resolve 18具有增强的云协作功能,以及用于视频剪辑的全新省时工具,托管和共享项目,通过在云中托管项目文件使远程协作变得更加容易,并在同一时间线上完成实时协作。
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大家好!我是赵军,现就职于英特尔的DCG从事基于FFmpeg的硬件优化工作,两年多前加入FFmpeg社区,2018年4月成为FFmpeg的其中的一个FFmpeg Maintainer,主要负责FFmpeg的硬件优化工作。
大侠好,欢迎来到FPGA技术江湖,江湖偌大,相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖,在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源,或者一起煮酒言欢。“煮酒言欢”进入IC技术圈,这里有近50个IC技术公众号。
CorelDRAW Graphics Suite2022是一款功能强大的软件,可取代等效的图形设计软件,轻松掌握,功能齐全。
懂设计的职场人都知道这款软件,CorelDRAW是一款非常高效的矢量图形设计软件。CorelDRAW操作界面简洁易懂,能够为用户提供精确地创建物体的尺寸和位置的功能,减少点击步骤,提高设计效率,节省设计时间。功能比普通的美图之类的不要好太多!
异构计算(Heterogeneous computing)技术从80年代中期产生,由于它能经济有效地获取高性能计算能力、可扩展性好、计算资源利用率高、发展潜力巨大,目前已成为并行/分布计算领域中的研究热点之一。本文主要介绍了CPU+GPU基础知识及其异构系统体系结构(CUDA)和基于OpenCL的异构系统,并且总结了两种结构的特点,从而对异构计算有了更深的理解。
CDR2022从制造业和工程领域,到广告牌制作、市场营销等,CorelDRAW2022订阅版受到了全球各类设计师及各行各业的青睐。CorelDRAW2022拥有配备齐全的专业设计工具包,可以通过非常高的效率提供令人惊艳的矢量插图、布局、照片编辑和排版项目。订阅就能获得令人难以置信的持续价值,即时、有保障地获得独家的新功能和内容、一流的性能,以及对最新技术的支持。
- 海思Hi3559AV100 CPU,双核ARM Cortex A73@1.8GHz+双核ARM Cortex A53@1.2GHz+单核ARM Cortex A53@1.2GHz
TensorFlow Lite (TFLite) GPU 团队在不断改进现有基于 OpenGL 的移动 GPU 推理引擎,同时我们也在不断研究其他技术。在我们所开展的实验中,有一个实验相当成功。在此,我们很高兴地为 Android 推出基于 OpenCL 的移动 GPU 推理引擎,与现有的 OpenGL 后端相比,其在适当大小的神经网络(为 GPU 提供足够的工作负载)的推理速度可提升高 2 倍。
本文介绍了在Ubuntu 16.04上编译基于CUDA的OpenCL Caffe版本,并使用MNIST数据集进行训练和测试。首先介绍了硬件和软件环境的配置,然后说明了如何安装和编译Caffe。最后通过训练和测试展示了Caffe在MNIST数据集上的应用。
树莓派Raspberry Pi 4安装Vulkan:树莓派Raspberry Pi 4安装Vulkan_小锋学长生活大爆炸-CSDN博客
作者 | 刘文志 责编 | 何永灿 随着深度学习(人工智能)的火热,异构并行计算越来越受到业界的重视。从开始谈深度学习必谈GPU,到谈深度学习必谈计算力。计算力不但和具体的硬件有关,且和能够发挥硬件能力的人所拥有的水平(即异构并行计算能力)高低有关。 一个简单的比喻是:两个芯片计算力分别是10T和 20T,某人的异构并行计算能力为0.8,他拿到了计算力为10T的芯片,而异构并行计算能力为0.4的人拿到了计算力为20T的芯片,而实际上最终结果两人可能相差不大。异构并行计算能力强的人能够更好地发挥硬件的能力,而
UMat对象起源 OpenCV3中引入了一个新的图像容器对象UMat,它跟Mat有着多数相似的功能和相同的API函数,但是代表的意义却太不一样。要说到UMat对象的来龙去脉,必须首先从OpenCL来开始说,OpenCL是一个面向异构系统通用的并行编程标准,这个标准最早是苹果公司提出,后来变成了一个国际标准,目的是通过它开发通用的GPU计算软件,中国的华为是该标准的成员之一。说的直白点就是如果CPU或者GPU支持OpenCL标准,就可以通过OpenCL相关编程实现使用GPU计算。OpenCV2.x开始支持它,
AMD FirePro W7100 專業繪圖卡是現時 AMD Workstation 系列的中高階型號,主要針對工程與繪圖設計 (CAD/CAE/AEC) 、數位內容創作成 (DCC) 、生命科學、石油煤氣探勘等專業領域,有別於針對遊戲市場的 Radeon 繪圖卡產品, FirePro 專業繪圖卡釋放 GPU 完整 OpenCL 及 Double-Precision 雙精度運算能力,並針對不同行業的主流運算軟體進行硬體加速,例如 AutoCAD 2015 、 Maya2015 及 Solidworks 20
选自GitHub 机器之心编译 参与:蒋思源 AMD 最近宣布新的深度学习加速库 MIOpen 1.0 现已发布,该深度学习库支持加速卷积神经网络,并且构建和运行在 ROCm 软件栈的顶部。同时 MIOpen 还提供了卷积层、池化层、批量归一化层等众多使用参考,机器之心对这一机器智能库的特性和安装进行了介绍。 新发布的版本包含以下特性: 同时为前向和反向传播最优化的深度卷积求解器(Deep Convolution Solver) 包括 Winograd 和 FFT 转换的卷积优化 为深度学习优化了 GEMM
Assertion is only supported by devices of compute capability 2.x and higher. It is not supported on MacOS, regardless of the device, and loading a module that references the assert function on Mac OS will fail.
APPML(Accelerated Parallel Processing Math Library )和Bolt(C++ template library OPENCL)两大项目主要技术负责人Kent Knox(AMD任职已有15年)在AMD开发者博客上发表博文称,目前,AMD将加速并行处理数学库开源,内容包含了BLAS和FFT的OpenCL实现。APPML利用OpenCL编程并运行在AMP GPU上,同时也可以运行在CPU上支持程序调试和多核编程。项目托管在GitHub上,命名为clMath,
RK3568核心板是武汉万象奥科基于瑞芯微Rockchip的RK3568设计的一款高性能核心板。它采用四核Cortex-A55架构,最高主频可达2.0GHz,同时集成Mali-G52 2EE GPU,支持4K@60fps H.265/H.264/VP9解码和4K@60fps H.265/H.264编码。此外,RK3568支持多种接口,包括USB 3.0、PCIe 2.0、Gigabit Ethernet、MIPI-CSI、MIPI-DSI等。
近日,部分用户出现电脑GPU占用率高,电脑温度升高,风扇噪声增大等问题。具体现象为电脑中C盘可使用空间骤降,且在C盘Ethash文件夹内,发现存在大量的1G左右的垃圾文件;电脑闲置状态时,风扇转速增快
根据摄像头不同的接入协议,我们的流媒体服务器分为不同的产品,有支持RTMP协议的EasyDSS,有支持国标GB28181协议的EasyGBS,以及支持RTSP协议的EasyNVR。目前我们的流媒体服务器及视频播放器Easy Player都能够支持H.265编码格式的视频。
在 AMD FirePro S9150 服务器 GPU 面前,强度最大的计算密集型工 作负载和复杂计算都不能构成挑战。它支持 OpenCL™ 1.2、16GB GDDR5 显存、最高可达 2.53 TFLOPS 的峰值双精度浮点运算性能和 最高可达 10.8 GFLOPS/W 的峰值双精度性能,这让您的选择毋庸 置疑。AMD FirePro S9150 GPU 能够提供无与伦比计算性能和每瓦特 性能。 GPU 计算性能处于业内领先地位 作为首款具有 ½ 比率双精度, 并突破 2.0 TFLOPS 双精
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在机器学习的领域中,张量指的是描述神经网络的数学模型中使用的多维数组。换言之,张量通常是一个矩阵或矢量的更高维泛化。 通过一种使用秩来显示维数的简单表示法,张量可以将复杂的 n 维矢量和超形状表示为 n 维数组。张量有两个属性:数据类型和形状。 关于 TensorFlow TensorFlow 是一个开源的深度学习框架,于 2015 年末依据 Apache 2.0 许可进行发布。自那以后,它成为了在全球得到最广泛采用的深度学习框架之一(根据它的 GitHub 项目数量来判断)。 TensorFlow 的起源
Real-time Vehicle Detection with 50 HD Frames/sec on an AMD GPU
2015年9月,Accelereyes公司宣布ArrayFire V3.1发布。新版本将重点支持计算机视觉和机器学习功能,并将相应函数添加到库里,除此之外支持阵列和数据处理功能。 此版本还包括对CUDA7.5的支持。ArrayFire V3.1更新和新功能的完整列表可以在产品发行说明中找到。 随着8年不断的开发,开源ArrayFire库目前已经是顶级的CUDA和OpenCL软件库。 ArrayFire支持CUDA的GPU、OpenCL设备,以及其他加速器。凭借其易于使用的API,这种不依赖于硬件的软件库可
大家好,我是来自英特尔开源技术中心的李忠,致力于对FFmpeg硬件加速的研究开发。今天我将与来自英特尔Data Center Group的张华老师一起,与大家分享我们对基于FFmpeg的运动视频分析解决方案的技术实践与探索。
MediaCodec是Google在Android API 16之后推出的用于音视频编解码的一套偏底层的API,可以直接利用硬件以加速视频的编解码处理。MediaCodec的概念中,一般而言,编解码器处理输入数据并生成输出数据。它异步处理数据并使用一组输入和输出缓冲区。在简单的层面上,需要请求(或接收)一个空输入缓冲区,填充数据并将其发送到编解码器进行处理。编解码器使用数据并将其转换为其空的输出缓冲区之一。最后,你请求(或接收)一个填充的输出缓冲区,消耗其内容并将其释放回编解码器。
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Intel近日正式公布了第四代core i处理器核芯显卡的详细技术规格,涵盖笔记本、超极本以及桌面系统。第四代核芯显卡将分为三个系列,并且首次有了自己的名字:Iris,中文名:锐炬。
深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向,它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。
1.摘要 Q音探歌是QQ音乐孵化的一款全新APP,主打高效、准确的“听歌识曲”,“扫描识别MV”功能,这些服务的实现离不开深度学习能力。把深度学习推断带到边缘设备( inference on the edge ),可以减少计算时间,改善用户体验,但是也面临着种种挑战。我们希望本文提供的观察、见解和我们针对不同平台的设计原则能够帮助大家更好地设计和评估移动端的深度学习推断。 2.介绍 2.1深度学习的边缘化发展的机遇 越来越多的服务会使用到深度学习的能力,例如给用户聚类、识别动作与跟踪、语音识别等等。尽管所有
在上篇的GaussianBlur中提到,gaussianBlur使用的是filter2D的实现,因此上篇仅仅描述了高斯滤波器的生成细节,并没有针对滤波的计算细节及代码实现进行分析.本篇将详细介绍OpenCV中滤波的实现细节.
计算摄影是指使您能够扩展数字摄影的典型功能的技术。 这可能包括硬件附加组件或修改,但主要指基于软件的技术。 这些技术可能会产生“传统”数码相机无法获得的输出图像。 本章介绍了 OpenCV 中用于计算摄影的一些鲜为人知的技术:高动态范围成像,无缝克隆,脱色和非照片级渲染。 这三个位于库的photo模块中。 注意,在前面的章节中已经考虑了该模块内部的其他技术(修复和去噪)。
文/张伟德,曲宁,刘少山 导读:本文介绍百度基于Spark的异构分布式深度学习系统,把Spark与深度学习平台PADDLE结合起来解决PADDLE与业务逻辑间的数据通路问题,在此基础上使用GPU与FPGA异构计算提升每台机器的数据处理能力,使用YARN对异构资源做分配,支持Multi-Tenancy,让资源的使用更有效。 深层神经网络技术最近几年取得了巨大的突破,特别在语音和图像识别应用上有质的飞跃,已经被验证能够使用到许多业务上。如何大规模分布式地执行深度学习程序,使其更好地支持不同的业务线成为当务之急。
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