如果CPU够强,需要GPU渲染吗?
demi 在 周一, 12/23/2019 - 16:13 提交
GPU提供非通用计算能力,在3D图形处理时,GPU所采用的核心技术有:硬件T&L(几何转换和光照处理)、立方环境材质贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图、双重纹理四像素256位渲染引擎等。
GPU提供非通用计算能力,在3D图形处理时,GPU所采用的核心技术有:硬件T&L(几何转换和光照处理)、立方环境材质贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图、双重纹理四像素256位渲染引擎等。
本文整理了图像处理初学者应该需要了解的100个基础问题,涉及读取、显示图像、操作像素、拷贝图像、保存图像、灰度化、二值化、大津算法、HSV 变换、减色处理、平均池化、最大池化、高斯滤波、中值滤波、仿射变换等100多个知识点。
北京时间12月20日,《Science》公布了今年的十大突破。“直视”黑洞;与丹尼索瓦人“面对面”;“量子霸权”;肠道微生物对抗营养不良;陨石的冲击;最遥远天体的特写;“缺失环节”的微生物?;第一次,有药物可以治疗大多数囊性纤维化病例;埃博拉患者终于有了希望;AI战胜多人扑克。
5G将成为创建真正智慧城市的催化剂。在不久的将来,5G和智慧城市将变得相互依赖,甚至成为彼此的代名词。
CPU就是机器的“大脑”,是完成布局谋略、发号施令、控制行动的“总司令官”。CPU的结构主要包括运算器、控制单元、寄存器、高速缓存器和它们之间通讯的数据、控制及状态的总线。GPU,就如其名字一样,GPU最初是用在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备(如平板电脑、智能手机等)上运行绘图运算工作的微处理器。
在本文中,我们将介绍所有这些问题。我们还将探讨AI如何帮助改进自动驾驶汽车,AI开发人员在这场革命中的作用以及人工智能在汽车行业的未来。
智能手机之所以智能,离不开各种各样的智能传感器。现在智能手机中比较常见的智能传感器有距离传感器、光线传感器、重力传感器、指纹识别传感器、图像传感器、三轴陀螺仪和电子罗盘等。
2019年12月18-19日由国际测试委员会(BenchCouncil)主办的国际芯片大会在北京怀柔中国科学院大学国际会议中心成功举办。Imagination市场及生态高级总监时昕博士在领域芯片及生态分论坛做了题目为“适用于所有场景的统一架构GPU及生态 ”的主题演讲。
人工智能在安全方面的应用为人们提供了四个独特的安全优势,本文我们就将详细了解机器学习的进步是如何改变传统的威胁检测和预防方法的。
为了改善人类的生活品质,或是解决某些世界性的难题,来自全球的无数科研工作者都在日以继夜、年复一年地努力着。在每一年,我们都会听到它们的研究进展和成果,当中有的近在咫尺,也有的距离实际应用仍然遥不可及。那么在即将结束的2019年,这些科研工作者都为我们呈现了哪些新技术?又有哪些人的生活能够从中获益、甚至被彻底改变?我们一起来看一下吧。