【转】: here 从后缓存到显示器 最近在看D3D的架构，在这过程中对帧率这个一直认为很简单的东西有了更多的理解。在过去看来，帧率就是显卡渲染一帧所用时间的倒数，现在看来远远不是这个样子。 要真正理解这个问题要从绘制数据从显存中到屏幕的这一个过程来说起，下图就是这个过程 显存中存在前后缓存，前缓存 ...
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2018-01-28 13:48:21
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0.背景 显存：帧缓存，它的作用是用来存LCD控制器处理过或者即将提取的RGB数据。（嵌入式设备） LCD控制器读/写显存 的数据是16位数据，为了节省显存空间（或者提高程序的兼容性），增加了调色板功能。 个人理解这种情况对色彩要求不高。 1.原理 显存里实际只存储8位数据，LCD控制器读写显存的时 ...
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2018-01-02 23:15:50
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渲染流水线的起点是CPU，即应用阶段。 1)把数据加载到显存中 2)设置渲染状态,通俗说这些状态定义了场景中的网格是怎样被渲染的。 3)调用DrawCall，一个命令，CPU通知GPU。（这个命令仅仅会指向一个需要被渲染的图元列表，并不会包含材质信息，因为在上一阶段已经完成） CPU流水线 GPU从 ...
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2017-12-21 17:21:57
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默认开启Tensorflow的session之后，就会占用几乎所有的显存，进行如下设置即可： 指定GPU编号： import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" 或者在脚本或者命令行中指定 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 ...
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2017-12-16 21:15:06
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12月11日，小段和小郑向小组全体成员介绍了他们选择出来的风险最高的模块：集团化资产管理系统人员管理模块。理由有下：该模块代码书写规范欠佳，存在业务逻辑复杂等问题；该模块的增删改查功能明显存在问题；代码量相对其他模块较多，风险更甚。经小组大多数成员同意。确定该模块为被测模块。 12月12日~12月1 ...
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2017-12-14 03:16:18
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Jupyter notebook 每次运行完tensorflow的程序，占着显存不释放。而又因为tensorflow是默认申请可使用的全部显存，就会使得后续程序难以运行。暂时还没有找到在jupyter notebook里面自动释放显存的方法，但是我们可以做的是通过指定config为使用的显存按需自动 ...
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2017-12-13 11:49:28
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这部分演示32位代码段与16位代码段之间的切换。实现的功能是以十六进制和ASCII码字符两种形式显示从内存地址100000H开始的16个字节的内容。具体步骤包括：作切换到保护方式的准备、切换到保护方式一个32位代码段拷贝数据、切换到16位段代码、把源数据直接作为ASCII码填入显存、切回实模式等。 ...
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2017-11-19 15:35:39
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2017 2018 1 20155305 《信息安全系统设计基础》第七周学习总结 教材内容总结 1.了解常见的存储技术（RAM、ROM、磁盘、固态硬盘等） ram，掉电数据全部丢失，内存，显存都是ram； rom，掉电不易失，bios就是一种rom，这里注意，目前闪存也是掉电不易失，但本质属于nan ...
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2017-11-19 14:50:30
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B.G 至2017.11 GPU选型：（参考知乎、CSDN） 高性价比的两款：GTX1080ti, Titan X --通常调试算法 i7CPU+32G内存+SSD+2*GPU(单块显存>6G)，总计成本2.7 - 4w+RMB 土豪系列：Tesla K80, M40 云：（每小时成本高于物理机，优 ...
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2017-11-08 16:01:33
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转载请注明出处： http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/7608916.html 参考网址： https://stackoverflow.com/questions/39758094/clearing-tensorflow-gpu-memory-after-mo ...
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2017-09-29 00:27:57
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