Android GPU Inspector (AGI) 能够帮助我们洞悉 Android 设备上的 GPU 内部运行情况。对 GPU 来说,最具挑战性的任务之一就是在着色器中获取和过滤纹理数据。通过采集带宽 、缓存行为、滤镜渲染三个方面的数据,我们就可以使用 AGI 监视与纹理相关的 GPU 工作负载。
随着 Android 11 在 Pixel 上的推出,Android GPU Inspector (AGI) 得以从不公开测试的开发者预览版升级到开放的 Beta 测试版。在开发者预览版期间,AGI 帮助与我们合作的开发者们顺利发现了产品中的性能瓶颈。随着开放 Beta 版的到来,我们也期待听到大家的反馈。
随着ChatGPT的火爆,AGI(Artificial General Intelligence,通用人工智能)逐渐看到了爆发的曙光。短短一个月的时间,所有的巨头都快速反应,在AGI领域“重金投入,不计代价”。
Pascal是首个支持像素级图形优先的GPU架构,它可以让GPU以更快的速度和更小的性能完成抢占。简言之,为了使重要工作可以快速完成,GPU会选择关闭不太重要的工作,让重要工作优先处理。
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CUDA,Compute Unified Device Architecture的简称,是由NVIDIA公司创立的基于他们公司生产的图形处理器GPUs(Graphics Processing Units,可以通俗的理解为显卡)的一个并行计算平台和编程模型。
本文通过追溯Cesium的Scene.render,解释了Cesium 1.9如何使用其WebGL渲染器渲染每一帧。在Scene.render中放置一个断点,运行一个Cesium应用,然后继续。
市场调研公司MarketsandMarkets提供的数据显示,预计全球向量数据库市场的价值将从2020年的3亿2000万美元激增至2025年的10亿5000万美元,这一增长对应的年均复合增长率为26.8%。
G710、G510、G310分别定位旗舰、主流、入门级市场,依次取代现有的G78、G57、G31。
当Mali-G76相比,下一代Mali-G77设备将Arm的图形性能提高了40%。该数字考虑了流程以及体系结构方面的改进。Mali-G77可以配置7到16个着色器内核,每个内核的大小几乎与G76内核完全相同。这意味着高端智能手机可能会采用与今天相同的GPU核心数量。
据外媒The Information报道,微软和OpenAI正计划建设一个名为「星际之门」(Stargate)的特殊数据中心,为后者提供强大的计算支持。
https://opensource.googleblog.com/2019/05/google-and-binomial-partner-to-open.html
【导读】2024年3月18日,英伟达在美国硅谷的圣何塞会议中心举行了2024年度AI大会GTC(GPU Technology Conference)。在这场人工智能大会上,英伟达的新一代性能巨兽Backwell B200诞生了!
AI大模型的热潮不断,预计未来十年,AGI时代即将到来。但目前支撑AI发展的GPU和AI专用芯片,都存在各种各样的问题。
---- 新智元报道 编辑:桃子 好困 【新智元导读】「日日新SenseNova」大模型体系发布,商汤正式官宣入局! 商汤正式加入ChatGPT战局! 就在昨天,商汤在发布会现场一口气来了个全套的,大模型文生图、代码生成、做视频、2D/3D数字人.... 话不多说,直接上图。 一个人类站在非常有未来感的建筑面前,畅想平行宇宙种种可能。 只需5分钟真人视频素材,活灵活现的数字人就来了。 还有代码翻译实时演示,码农狂喜。 日日新,又日新 这些让所有人惊呆的大模型能力,便来自商汤的「日日新Se
最近,在《纽约时报》的年度DealBook峰会上,黄仁勋表示,如果把通用人工智能(AGI)定义为能以「相当有竞争力」的方式完成人类智能测试的计算机,那么在未来五年内,我们将看到AGI。
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-best-practices-guide/index.html 来阅读原文。
当今,包括推理应用程序和智能体在内的大多数LLM应用程序是用Python编写的,但这种形势即将发生改变。对于新一波开发人员来说,Python太慢了,太臃肿了,而且自相矛盾,非常笨拙。其实,LLVM的Chris Lattner,即Clang和Swift的发明者已经证实了Python比编译语言慢35,000倍——这也是为什么他发明了Mojo语言作为Python的替代品。
UPA作为腾讯WeTest与Unity官方联合打造的客户端性能分析工具,为开发者提供了极大的便利和效能提升。产出的分析报告内容详尽,但您是否真的读懂了报告?是否了解每项数据的含义?此次就让我们的大咖来为您详细解读UPA的性能报告,让您瞬间秒懂。
AGI 的出现,给了我们一个新视角去审视我们做过的系统,尤其是研发效能平台。研发效能平台作为一个工具平台,本质就是提高公司整体产研的效率。AGI 的快速进步大家已经有目共睹,本文就是在项目协同,代码管理、测试、AIOps等方面来探讨 AGI 可以给研发效能平台带来的巨大变化效率提升。拥抱 AGI,吸纳 AGI 来改善和升级我们的研发效能平台。使用人工智能提高研发产能和效率是当下的重要趋势,AGI技术作为人工智能的前沿,必将成为推动研发效能新一轮飞跃的关键技术。
在过去几年里,深度学习方法在图像降噪领域取得了极大的成功。在这篇论文中,作者提出一种稠密自引导小波网络用于真实世界图像降噪。
背景与工程定位 背景 项目组基于深度学习实现了视频风格化和人像抠图的功能,但这是在PC/服务端上跑的,现在需要移植到移动端,因此需要一个移动端的深度学习的计算框架。 同类型的库 caffe-Android-lib 目前应该是最便于集成使用的深度学习框架库。 tensorflow和mxnet据说也有对应的android库,因时间原因暂未测试。 CNNdroid,网址https://zhuanlan.zhihu.com/p/25259452,这个是用 renderscript 作优化的深度学习框架,不过就
glReadPixels 是 OpenGL ES 的 API ,OpenGL ES 2.0 和 3.0 均支持。使用非常方便,下面一行代码即可搞定,但是效率很低。
2024 Q1全球大模型前沿手记:和李广密聊AGI大基建、马拉松和预言,腾讯科技,1小时21分钟#张小珺Jùn|商业访谈录6个内容
大家好,我是来自PPTV的王斌。接下来我将围绕以下几个话题,为大家分享有关全平台硬件解码的渲染与优化的实践经验。
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
原文链接:http://wetest.qq.com/lab/view/403.html
前言 本文阅读建议 1.一定要辩证的看待本文. 2.本文所表达观点并不是最终观点,还会更新,因为本人还在学习过程中,有什么遗漏或错误还望各位指出. 3.觉得哪里不妥请在评论留下建议~ 4.觉得还行的话
进入全民短视频时代,人像视频的拍摄也正在迈向专业化。随着固化审美的瓦解,十级磨皮的网红滤镜被打破,多元化的高级质感成为新的风向标,「美」到每一帧是人们对动态视频提出的更高要求。
作者:landonwang,腾讯 IEG 客户端开发工程师 本文简述了 GPU 的渲染管线和硬件架构,对一些常见问题进行了讨论和分析。特此分享出来,与君共勉。当然,由于本人并未从事过硬件开发的工作,文中有错漏之处在所难免,欢迎批评指正。另外本文内容量很大,总结下来有以下几点核心内容:(1)移动平台渲染管线 TBDR 的介绍; (2)GPU 缓存体系的介绍;(3)Warp 的执行机制;(4)常见的如 AlphaTest 或者分支对性能的影响。 序言 联发科的工程师团队在对我们游戏进行了性能分析之后,建议我们将
金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 国产ChatGPT之战,已然是大步迈进白热化阶段。 就在刚刚,商汤正式发布自研类ChatGPT产品,名曰商量(SenseChat)。 单单是这个名字,便值得说道一番。 商量的“商”,不仅体现了它是商汤自家“商字辈儿”的产品;从整体来看,更是具有商讨、交换意见的味道。 毕竟我们在使用类ChatGPT产品过程中,恰巧就是一种人机协同的过程:不应是一味的问与答,而是通过引导等方式让输出结果趋于理想。 在商量的背后,所依托的是商汤自研的千亿参数自然语言处理模型
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下面是第 19 期面试题精选,我们来介绍几种在 Android 开发中读取纹理数据的方法:
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。
在今年的 Google 游戏开发者峰会上,我们为开发者带来了各种工具和服务的更新和最新动态,这些工具和服务都旨在帮助您打造高质量的游戏体验,助力您的游戏业务稳步发展。本文将为您详细介绍如何使用它们,并帮助您的游戏取得成功。
大家好,我是阿里巴巴闲鱼事业部的陈炉军,本次分享的主题是Flutter浪潮下的音视频研发探索,主要内容是针对闲鱼APP在当下流行的跨平台框架Flutter的大规模实践,介绍其在音视频领域碰到的一些困难以及解决方案。
Firefox Quantum 发布在即。它带来了许多性能改进,包括从 Servo 引入的的极速 CSS 引擎。
在OpenAI的许多项目中都使用域随机化技术。 最新版本的mujoco-py支持支持自动的(headless)GPU 渲染,与基于CPU的渲染相比,它的速度有40倍的提升,可以每秒产生数百帧的合成图像
来源:量子位 | 公众号 QbitAI 国产ChatGPT之战,已然是大步迈进白热化阶段。 就在刚刚,商汤正式发布自研类ChatGPT产品,名曰商量(SenseChat)。 单单是这个名字,便值得说道一番。 商量的“商”,不仅体现了它是商汤自家“商字辈儿”的产品;从整体来看,更是具有商讨、交换意见的味道。 毕竟我们在使用类ChatGPT产品过程中,恰巧就是一种人机协同的过程:不应是一味的问与答,而是通过引导等方式让输出结果趋于理想。 在商量的背后,所依托的是商汤自研的千亿参数自然语言处理模型。 而在此模型
去年5月,Arm发布了第一代基于64位ARMv9指令集的处理器IP:超大核心Cortex-X2、高性能大核心Cortex-A710,高能效小核心Cortex-A510。同时,Arm还发布了三款Mali GPU IP——ARM Mali GPU | G710、G610、G510、G310。
这个公众号会路线图式的遍历分享音视频技术:音视频基础 → 音视频工具 → 音视频工程示例 → 音视频工业实战。关注一下成本不高,错过干货损失不小 ↓↓↓
目前最好的大型多模态模型 GPT-4V 与大学生谁更强?我们还不知道,但近日一个新的基准数据集 MMMU 以及基于其的基准测试或许能给我们提供一点线索,如下排行榜所示。
Android MediaCodec 解码一般有两种方式:MediaCodec ByteBuffer(MCBB)、MediaCodec Surface(MCS)。
本文介绍了基于深度学习的图像超分辨率技术,该技术可以生成更高清晰度的图像,并可以应用于各种领域,例如视频处理、医学成像和自然语言处理等。该技术使用深度学习算法来学习图像的底层表示,并利用这些表示来生成更高质量的图像。该技术还可以使用基于注意力的方法来选择最相关的图像区域,从而进一步提高图像质量。本文还介绍了一种基于深度学习的图像超分辨率技术,该技术可以在手机端使用,并可以节省用户75%的流量。
前段时间敖丙在和腾讯云工作人员接触的时候,他们发现我骨骼惊奇还在对手工作过有丰富的经验,所以希望我跟他们共事,但是前提是希望我对向量数据库足够了解。
自9月15日首次发布LayaAir 2.0 引擎测试版以来,历时4个多月,推出了4个2.0 beta版本,其中修复BUG若干,2D引擎与IDE优化与新增功能37项,3D引擎与插件优化与新增功能26项。在引擎组团队的不懈努力下,终于为开发者带来了2.0的稳定正式版。在此,也感谢大量参与测试和反馈BUG的开发者。
前些时间,我在知识星球上创建了一个音视频技术社群:关键帧的音视频开发圈,在这里群友们会一起做一些打卡任务。比如:周期性地整理音视频相关的面试题,汇集一份音视频面试题集锦,你可以看看《音视频面试题集锦 2022.04》。再比如:循序渐进地归纳总结音视频技术知识,绘制一幅音视频知识图谱。
文:shirly(腾讯云前端开发高级工程师) 在《Web端AR美颜特效技术实现》一文中,我们探讨了Web端AR功能的一些技术实现。 Web技术在XR领域最多被诟病的缺陷在于其性能瓶颈,我们在实际的开发过程中也遇到了一些性能问题。在本文中将以这些技术为基础探讨如何在Web端的AR应用里进行性能优化,以实现更快的渲染速度、更高的渲染帧率。 瓶颈分析 线程阻塞 JavaScript是单线程语言,所有的任务都在一个线程上完成,一个任务排着一个任务执行。这就意味着,当线程繁忙时,很多任务都会被阻塞,在前端的体验上就
当2020年10月份,NVIDIA在其GTC 2020大会上大张旗鼓的宣传DPU之后,整个行业热了起来,大家都在问:什么是DPU?DPU到底能干什么?DPU和GPU有什么区别?号称数据中心三大处理器之一的DPU,“何德何能”与CPU、GPU并驾齐驱?
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