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。
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
本文只是视频王小二图解Android【007】UI绘制篇的提纲和整理，建议配合视频学习
翻译 | 林椿眄 编辑 | 周翔 2017 年 8 月，华盛顿大学的陈天奇团队发布了 TVM，和 NNVM 一起组成深度学习到各种硬件的完整优化工具链，支持手机、CUDA、OpenCL、Metal、JavaScript 以及其它各种后端，而且用户可以针对这些目标平台用 Python 来进行调优。 那么到底什么是 TVM 呢？ 陈天奇在论文（https://arxiv.org/pdf/1802.04799.pdf）中解释到，TVM 其实是一个端到端优化堆栈，可以降低和调整深度学习工作负载，以适应多种硬件后
本来是很久以前的帖子了， 居然还有人需要， 所以又翻了出来， 重新整理并发布到 github 。
大家应该能感觉到，近些年来，CPU的发展速度远远跟不上GPU的发展速度，这里有很多因素，比如AMD的疲软，Intel主观上缺少动力，比如GPU更适合大计算量的应用，因此CPU没有太多必要提升计算能力。总之，一切都是由市场这个看不见的手来操纵。如下图，相比CPU，GPU计算能力更强，价格也更便宜。
近期又继续在I7+GTX950M的笔记本上折腾起了archlinux。想起去年在manjaro安装NVIDIA显卡的时候导致无法开机，当时驱动是在NVIDIA官网下载的，可能方法不对。近期又在笔记本上折腾archlinux，不打算使用manjaro了。archlinux的安装虽然繁琐，但对与喜欢折腾的人来说这也算是一种乐趣吧。写一篇文章用来记录自己操作的过程，方便后续安装使用。
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
移动AI与端上推理已经不是一个新鲜话题，阿里巴巴开源自家轻量级的深度神经网络推理引擎MNN（Mobile Neural Network），用于在智能手机、IoT设备等端侧加载深度神经网络模型，进行推理预测。出于实时性、保护用户隐私、降低服务器负载的需求，算法工程师会将服务端上由PyTorch/ TensorFlow / Caffe 训练的模型，转成端上推理引擎MNN所使用的格式，调用MNN在移动端上进行推理，也就是在移动端上部署。
GPU世界：这次非常感谢风辰大神能来到GPU世界来做专访。之前就听说风辰已经活跃于OpenGPU等专业的并行计算社区，对于并行计算领域也从事了好多年，在此是否能请您进一步介绍一下自己以及自己所属的这一行业？ 风辰：我叫刘文志，网名风辰，毕业于中科院研究生院，毕业后在英伟达干了近三年；之后在百度IDL异构计算组跟着吴韧老师；现在在一家深度学习创业公司做异构并行计算相关的内容。 在深度学习领域，无论是训练还是部署对计算能力的需求都非常大。一次训练使用单X86 CPU来做，可能需要一年，使用８核CPU来做，也需
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【GiantPandaCV导语】以卷积和im2col+gemm实现卷积操作举例,来图解深度学习中Tensor的NC4HW4(其实应该是N{C/4+C%4>0?1:0}HW4),写成NC4HW4方便阅读
【新智元导读】华盛顿大学陈天奇团队的深度学习自动优化代码生成器TVM发布更新，不需要写一行Javascprit代码，直接就能将深度学习模型编译到WebGL，然后在浏览器运行。 今天，华盛顿大学陈天奇团队开发的TVM发布了更新，不需要写任何JavaScript代码，直接就能把深度学习模型编译到WebGL/OpenGL，然后在浏览器运行。 深度学习离不开TensorFlow，MXNet，Caffe和PyTorch这些可扩展深度学习系统，但它们大多专门针对小范围的硬件平台（例如服务器级GPU）进行优化，要适应其他
http://www.ros.org/news/2014/09/microsoft-kinect-v2-driver-released.html
Qt是一个功能非常完善的c++跨平台图形库，其实与其说图形库倒不如说它是一个与MFC类似的应用框架。Qt本身就是使用c++语言实现。
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。
GPU 编程可以称为异构编程，最近由于机器学习的火热，很多模型越来越依赖于GPU来进行加速运算，所以异构计算的位置越来越重要；异构编程，主要是指CPU+GPU或者CPU+其他设备（FPGA等）协同计算。当前的计算模型中，CPU主要用来进行通用计算，其更多的是注重控制，我们可以通过GPU和FPGA等做专用的计算。
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
Vulkan是一个低开销、跨平台的适用于高性能的2D、3D图形与计算的API，最早由科纳斯（Khronos Group）在2015年游戏开发者大会（GDC）上发表
https://learnopengl-cn.github.io/01%20Getting%20started/04%20Hello%20Triangle/
不过从我对文档的理解来看，感觉更像是添加的一种硬件后端（代理我想应该只是调用调用层面，不是底层实现，另外在Hexagon DSP的委托代理部分，文档坦言说Hexagon DSP的代理就是为了补充NNAPI，特别是针对那些NNAPI不可用DSP加速的、老旧驱动的设备，毕竟这些老旧设备也没有NNAPI这个东西，但有DSP硬件），交给模型的子图来去执行。比方原始模型的CPU执行Graph如上图。交给GPU的委托代理后，原Graph变为下面这样：
OpenGL 深度测试是指在片段着色器执行之后，利用深度缓冲所保存的深度值决定当前片段是否被丢弃的过程。
有位大佬说，“这是全网最全的 Android OpenGL ES 教程”，哈哈，对于这种善意的“商业互吹”，当然是欣然接受，这无疑给了我更多的动力和激情来完善这几个系列的文章。
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。
cpu (central process) 是计算机的大脑，它提供了一套指令集，我们写的程序最终会通过 cpu 指令来控制的计算机的运行。
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。
OpenGL中的gl库是核心库，glu是实用库，glut是实用工具库； gl是核心，glu是对gl的部分封装，glut是OpenGL的跨平台工具库，gl中包含了最基本的3D函数，而glu似乎对gl的辅助，如果算数好，不用glu的情况下，也是可以做出同样的效果。glut是基本的窗口界面，是独立于gl和glu的，如果不喜欢用glut可以用MFC和Win32窗口等代替，但是glut是跨平台的，这就保证了我们编出的程序是跨平台的，如果用MFC或者Win32只能在windows操作系统上使用。选择OpenGL的一个很大原因就是因为它的跨平台性，所以我们可以尽量的使用glut库。
本文属于 OpenTK 入门博客，这是一项使用 C# 做底层调用 OpenGL 和 OpenAL 和 OpenCL 的技术。但值得一提的是，如果是想做渲染相关的话，当前是不建议使用 OpenGL 的，无论是从性能上还是其他方面，都不具备优势
在 QCon Plus 大会上，Juan Fumero 谈到了 TornadoVM，一种 Java 虚拟机（JVM）高性能计算平台。Java 开发人员可以通过它在 GPU、FPGA 或多核 CPU 上自动运行程序。
Pipeline： 开始绘制图形之前，我们必须先给OpenGL输入一些顶点数据,OpenGL不是简单地把所有的3D坐标变换为屏幕上的2D像素；OpenGL仅当3D坐标在3个轴（x、y和z）上都为-1.0到1.0的范围内时才处理它。所有在所谓的标准化设备坐标(Normalized Device Coordinates)范围内的坐标才会最终呈现在屏幕上. 定义这样的顶点数据以后，我们会把它作为输入发送给图形渲染管线的第一个处理阶段：顶点着色器。它会在GPU上创建内存用于储存我们的顶点数据，还要配置OpenGL如何解释这些内存，并且指定其如何发送给显卡。顶点着色器接着会处理我们在内存中指定数量的顶点。 通过顶点缓冲对象(Vertex Buffer Objects, VBO)管理这个内存，它会在GPU内存（通常被称为显存）中储存大量顶点。使用这些缓冲对象的好处是我们可以一次性的发送一大批数据到显卡上，而不是每个顶点发送一次。从CPU把数据发送到显卡相对较慢，所以只要可能我们都要尝试尽量一次性发送尽可能多的数据。 顶点缓冲对象是我们在[OpenGL]教程中第一个出现的OpenGL对象。就像OpenGL中的其它对象一样，这个缓冲有一个独一无二的ID，所以我们可以使用glGenBuffers函数和一个缓冲ID生成一个VBO对象：
在计算机视觉项目的开发中，OpenCV作为最大众的开源库，拥有了丰富的常用图像处理函数库，采用C/C++语言编写，可以运行在Linux/Windows/Mac等操作系统上，能够快速的实现一些图像处理和识别的任务。此外，OpenCV还提供了java、python、cuda等的使用接口、机器学习的基础算法调用，从而使得图像处理和图像分析变得更加易于上手，让开发人员更多的精力花在算法的设计上。
大家好，今天与大家分享的主题是FFmpeg在 Intel GPU上的硬件加速与优化。
平时有很多碎片化时间，比如下班的地铁上，或者等待的时间，我们总喜欢拿出手机玩，这个时间也可以用来学习呢，当然佳爷自己也想学习英语，所以上下班的时间看看。
存在问题： 安卓平台下如何使用opengl？ 解决方案： 1、GLSurfaceView GLSurfaceView是Android应用程序中实现OpenGl画图的重要组成部分。GLSurfaceView中封装了一个Surface。而android平台下关于图像的现实，差不多都是由Surface来实现的 2、Renderer 有了GLSurfaceView之后，就相当于我们有了画图的纸。现在我们所需要做的就是如何在这张纸上画图。所以我们需要一支笔。 Renderer是GLSurfaceView的内部静态接口
OpenGL在设置场景时，要用到两个矩阵：投影矩阵 和 模型视图矩阵通过glMatrixMode来指定下面的矩阵操作是针对哪一个矩阵进行的。
IDO-EVB3829 智能主板，配备 RK3288 四核 Cortex-A17 处理器，主频高达1.8GHz，共享 1MB 二级缓存，双通道 64 位 DDR3/LPDDR2/LPDDR3 控制器，提供了高性能和高分辨率的应用程序所需要的内存带宽。超过 32 位的地址位,可以支持高达 8GB 存取空间。同时，芯片内嵌的新一代和强大的 GPU(Mali-T764)能顺利支持高分辨率(3840X2160)显示和主流游戏。支持 OpenVG1.1,OpenGL 的ES1.1/2.0/3.0,OpenCL1.1,RenderScript 以及 DirectX11 等,在 3D 效果方面相对同类产品有较大的提升。
来自MonoMac 1.0 的发布公告：大约一年前，我们开始为建设中的本地MacOS X 应用打造一套Mono绑定。我们原来的目标不大：绑定足够的AppKit，这样你可以对OS X使用C#或者你最爱的.NET 语言来建设本地应用。我们利用了大量结合CocoaTouch API构建MonoTouch时的代码。 MonoMac是面向Mac OSX API的C#绑定，其API设计主要受到了MonoTouch的启发，后者可以基于Mono开发原生的iOS应用程序。MonoMac套件的目标之一，也 是发布独立的 .ap
简介 Android是基于Linux系统的开源操作系统，是由Andy Rubin于2003年在美国加州创建，后被Google于2005年收购。在2008年的时候发布了第一部Android智能手机，随后Android不断发展更新，占据了全球大部分的手机市场。 Android每一个版本都会用一个按照A-Z开头顺序的甜品来命名，但从Android P之后Google改变了这一传统的命名规则，可能是没有那么多让人熟知的甜品代号供使用以及甜品名字并不能让人直观的了解到哪一个甜品有什么特性，于是Google直接采用数字来命令系统，并且加深了logo的颜色，不再使用甜品作为代号。
IDO-SBC5706 智能主板，配备全志 T507 四核 Cortex-A53 车规级处理器， 主频高达 1.5GHz，同时支持 OpenGL ES 3.2/2.0/1.0, Vulkan 1.1,以及 OpenCL 2.0 等，配备高性能 LPDDR4 内存，可以支持高达 4GB 存取空间。具备 4G 工业路由 器、4GDTU 和工业 HMI 三大功能于一体。支持 WIFI 蓝牙模块和 4G 全网通模块 无线通信方式，提供双以太网接口、RS-485、RS-232、USB OTG、TF 卡、SIM 卡、 HDMI、LVDS、TP 和音频等多种功能接口，可以广泛应用于各种工业物联网网关 及工控设备，为数据采集和数据分析提供全方位软硬件支持。
在上一章中，我们了解了光学字符识别（OCR）技术。 我们借助 Tesseract 库和预训练的深度学习模型（EAST 模型）来识别扫描文档和照片中的文本，该模型已随 OpenCV 一起加载。 在本章中，我们将继续进行对象检测这一主题。 我们将讨论 OpenCV 以及其他库和框架提供的几种对象检测方法。
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。
数说君导读：MNN，Mobile Neural Network，用于在智能手机、IoT设备等端侧加载深度神经网络模型，进行推理预测。支持 Tensorflow、Caffe、ONNX 等主流模型格式，支持 CNN、RNN、GAN 等常用网络。这是阿里开源的首个移动AI项目，已经用于阿里手机淘宝、手机天猫、优酷等20多个应用之中。覆盖直播、短视频、搜索推荐、商品图像搜索、互动营销、权益发放、安全风控等场景。在IoT等移动设备场景下，也有若干应用。
疑惑一 面向对象和面向过程语言的区别？ 面向过程就是把一个复杂的事情，划分为N多的步骤，然后每个对应函数来实现，面向对象不是划分步骤，而是把这些事情对应成相应对象属性，或者行为。下面说下简单的几点区别 (1).面向过程采用函数来描述对数据的操作，其实函数和真正操作的数据不是浑然一体的，面向对象在封装类的使用方法和数据在绑定在一起的 (2).面向过程是以功能来设计模块，维护起来不是那么方便，面向过程是类为基本单位，维护成本相对较低 (3).面向过程的控制流程，是由程序中预定顺序来决定，面向对象程序的控制流程由
本文告诉大家如何使用 Silk.NET 创建 OpenGL 空窗口项目。在 dotnet 基金会下，开源维护 Silk.NET 仓库，此仓库提供了渲染相关的封装逻辑，包括 DX 和 OpenGL 等等的封装，利用此封装可以用来代替原有的 SharpDx 等库。这是一个全新写的项目，使用上了 dotnet 和 C# 很多新的特性，相对来说也很活跃，我准备开始入坑这个项目
所以对应的服务应该是 systemd-nspawn@archlinux.service
MNN 是一个轻量级的深度学习端侧推理引擎，核心解决深度神经网络模型在端侧推理运行问题，涵盖深度神经网络模型的优化、转换和推理。目前，MNN 已经在手淘、手猫、优酷、聚划算、UC、飞猪、千牛等 20 多个 App 中使用，覆盖直播、短视频、搜索推荐、商品图像搜索、互动营销、权益发放、安全风控等场景，每天稳定运行上亿次。此外，菜鸟自提柜等 IoT 设备中也有应用。在 2018 年双十一购物节中，MNN 在天猫晚会笑脸红包、扫一扫明星猜拳大战等场景中使用。
Python现在非常火，语法简单而且功能强大，很多同学都想学Python！所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍，欢迎前来领取！
开发基于 OpenGL 的应用程序，必须先了解 OpenGL 的库函数。它采用 C 语言风格，提供大量的函数来进行图形的处理和显示。OpenGL 库函数的命名方式非常有规律。所有 OpenGL 函数采用了以下格式： . <库前缀><根命令><可选的参数个数><可选的参数类型> 库前缀有 gl、glu、aux、glut、wgl、glx、agl 等等，分别表示该函数属于openGL 的哪个开发库，从函数名后面中还可以看出需要多少个参数以及参数的类型。I 代表 int 型，f 代表 float 型，d 代表 double 型，u 代表无符号整型。 例如： glVertex3fv()表示了该函数属于 gl 库，参数是三个 float 型参数指针。我们用glVertex*()来表示这一类函数。
本文摘选和整理自 De Programmatica Ipsum 月刊的一篇由 Adrian Kosmaczewski 于 2021 年 3 月 3 日发表的文章 The Great Rewriting
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