GPU

Android GPU呈现模式分析

Android 包含一些设备上开发者选项,可帮助您直观地了解您的应用在何处出现界面渲染问题,如执行太多不必要的渲染工作,或执行长时间的线程和 GPU 操作。Profile GPU Rendering 工具以滚动直方图的形式直观地显示渲染界面窗口帧所花费的时间。在性能较低的 GPU 上,可用的填充率可能很低。 随着绘制帧所需的像素数增加,GPU 可能需要花较长时间来处理新命令......

为什么功率设计在汽车中如此重要?

汽车上的电子设施非常多,随着汽车变得更加智能并且逐步实现完全自动化,这些电子设备也会不断的增加。现在汽车上电子控制单元(ECU)的数量平均超过了40个,其中一些豪华汽车上集成了超过100个独立的计算单元。随着数字驾驶、先进驾驶辅助系统(ADAS)和自动驾驶汽车(AV)的出现,对于高质量的人机交互界面(HMI)和自动驾驶功能的需求也呈现指数级增长,这种对于功耗需求的增加亟待解决......

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CPU(中央处理器)和GPU(图像处理器)的区别

学习数据集训练时,电脑没有GPU,所以当时训练时用的是CPU,也没有意识到两者之间在训练数据集有什么差别,直到在一次训练过程中,着重看了一下训练过程,才发现,训练时间是真的差距大。接下来就给大家讲一下,这两个具体有什么差别。

译 | GPU加速是什么?如何开启GPU加速?

GPU加速:大多数设备的刷新频率是60次/秒,(1000 / 60 = 16.6ms)也就是说浏览器对每一帧的渲染工作要在16ms内完成,超出这个时间,页面的渲染就会出现卡顿现象,影响用户体验。浏览器在每一帧里面,会依次执行以下动作: js -> style -> layout ->paint -> composite。

GPU 并行优化的几种典型策略

如何对现有的程序进行并行优化,是 GPU 并行编程技术最为关注的实际问题。本文将提供几种优化的思路,为程序并行优化指明道路方向。

优化前准备

首先,要明确优化的目标 - 是要将程序提速 2 倍?还是 10 倍?100倍?也许你会不假思索的说当然是提升越高越好。

但这里存在一个优化成本的问题。在同样的技术水平硬件水平下,提升 2 倍也许只要一个下午的工作量,但提高 10 倍可能要考虑到更多的东西,也许是一周的工作量。提高 100 倍, 1000 倍需要的成本,时间就更多了。

然后,需要将这个问题进行分解。通常来说先对数据集进行分解,然后将任务进行分解。这里要从数据集这样的矩阵角度来分析数据,将输入集和输出集中各个格点的对应关系找出来,然后分派给各个块,各个线程。

策略一:识别代码中的瓶颈所在

为何GPU可以用于加速人工智能或者机器学习的计算速度?

一、Why GPU

其实GPU计算比CPU并不是“效果好”,而是“速度快”。

计算就是计算,数学上都是一样的,1+1用什么算都是2,CPU算神经网络也是可以的,算出来的神经网络放到实际应用中效果也很好,只不过速度会很慢罢了。

GPU的起源

GPU全称叫做graphics processing unit,图形处理器,顾名思义就是处理图形的。

电脑显示器上显示的图像,在显示在显示器上之前,要经过一些列处理,这个过程有个专有的名词叫“渲染”。以前的计算机上没有GPU,渲染就是CPU负责的。渲染是个什么操作呢,其实就是做了一系列图形的计算,但这些计算往往非常耗时,占用了CPU的一大部分时间。而CPU还要处理计算机器许多其他任务。因此就专门针对图形处理的这些操作设计了一种处理器,也就是GPU。这样CPU就可以从繁重的图形计算中解脱出来。

由于GPU是专门为了渲染设计的,那么他也就只能做渲染的那些事情。

GPU渲染流水线

GPU的渲染流水线的主要任务是完成3D模型到图像的渲染(render)工作。常用的图形学API编程模型中的渲染过程被分为几个可以并行处理的阶段,分别由GPU中渲染流水线的不同单元进行处理。GPU输入的模型是数据结构(或语言)定义的对三维物体的描述,包括几何、方向、物体表面材质以及光源所在位置等;而GPU输出的图像则是从观察点对3D场景观测到的二维图像。在GPU渲染流水线的不同阶段,需要处理的对象分别是顶点(vertex)、几何图元(primitive)、片元(fragment)、像素(pixel)。

如图1-6所示,典型的渲染过程可以分为以下几个阶段:

1.顶点生成

图形学API用简单的图元(点、线、三角形)表示物体表面。每个顶点除了(x,y,z)三维坐标属性外还有应用程序自定义属性,例如位置、颜色、标准向量等。

2.顶点处理

GPU图像处理的基本流程

现代GPU提供了顶点处理器和片段处理器两个可编程并行处理部件。在利用GPU执行图像处理等通用计算任务时,要做的主要工作是把待求解的任务映射到GPU支持的图形绘制流水线上。

通常的方法是把计算任务的输入数据用顶点的位置、颜色、法向量等属性或者纹理等图形绘制要素来表达,而相应的处理算法则被分解为一系列的执行步骤,并改写为GPU的顶点处理程序或片段处理程序,然后,调用3D API执行图形绘制操作,调用片段程序进行处理;最后,保存在帧缓存中的绘制结果就是算法的输出数据。

虽然数字图像处理算法多种多样,具体实现过程也很不相同,但是在利用GPU进行并行化处理时,有一些共性的关键技术问题需要解决,如:数据的加载,计算结果的反馈、保存等。

下面对这些共性的问题进行分析,并提出相应的解决思路。

1. 数据加载

嵌入式芯片要如何应对真正的AI本地化处理的挑战?

GPU和NNA(神经网络加速器)正在迅速成为AI应用的关键要素。随着不同企业开始挖掘神经网络在各种任务(比如自然语言处理、图片分类)中的潜力,集成人工智能元素的产品数量正在稳步的增长。与此同时,对于这些任务的处理也正在从传统的云端架构转移到设备本身上来,嵌入式芯片中集成了专用的神经网络加速器,可支持本地化AI处理。

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