一般2D游戏使用SurfaceView足够,所以不要认为什么都要使用GLSurfaceView(openGL),而且 GLSurfaceView的弊端在于适配能力差,因为很多机型中是没有GPU加速的。 ...
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2016-08-19 18:56:14
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在桌面端和移动端用CSS开启硬件加速 CSS animations, transforms 以及 transitions 不会自动开启GPU加速,而是由浏览器的缓慢的软件渲染引擎来执行。那我们怎样才可以切换到GPU模式呢,很多浏览器提供了某些触发的CSS规则。 现在,像Chrome, FireFox ...
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2016-07-24 17:39:52
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最近重装完chrome总是忘记改了哪些设置,所以这里做一下备份。 有卡顿问题可以关闭GPU加速 使用https的方式访问Google,Chrome下强制Google使用https的方法如下: 打开Chrome,在地址栏输入chrome://net-internals/#hsts 在Domain中输入 ...
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2016-07-23 23:01:07
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Facebook 开源 AI 所使用的硬件平台 'Big Sur' Facebook 今开源其 AI 所使用的硬件平台 'Big Sur'。'Big Sur' 是兼容开放机架的 GPU 加速硬件平台。 人们经常会忽略 Facebook 的人工智能,但是 Facebook 在很多时候都使用了大量的人工 ...
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2016-07-01 13:37:39
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搞深度学习如何能够不与浑身是“核”的显卡打交道呢? 人工智能的兴起除了数据量的大量提升,算法的不断改进,计算能力的逐步提高,还离不开软件基础设施的逐步完善。当下的主流的深度学习工具软件无论是Caffe还是Theano或者是Tensorflow全部都离不开GPU显卡加速技术的支持。当下的基于GPU加速 ...
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2016-06-30 23:08:17
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使用神经网络训练,一个最大的问题就是训练速度的问题,特别是对于深度学习而言,过多的参数会消耗很多的时间,在神经网络训练过程中,运算最多的是关于矩阵的运算,这个时候就正好用到了GPU,GPU本来是用来处理图形的,但是因为其处理矩阵计算的高效性就运用到了深度学习之中。Theano支持GPU编程,但是只是对英伟达的显卡支持,而且对于Python编程而言,修改一些代码就可以使用GPU来实现加速了。
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2016-05-07 10:55:44
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caffe的大多数层是由c++写成的,借助于c++的高效性,网络可以快速训练。但是我们有时候需要自己写点输入层以应对各种不同的数据输入,比如你因为是需要在图像中取块而不想写成LMDB,这时候可以考虑使用python直接写一个层。而且输入层不需要GPU加速,所需写起来也比较容易。python层怎么用先看一个网上的例子吧(来自http://chrischoy.github.io/research/caf...
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2016-04-29 16:20:05
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系统版本:Red Hat 4.4.6-4 一. 未联网情况下,选择本地安装。 首先安装theano的依赖库,包括:scipy-0.16.1numpy-1.9.2nose-1.3.7 (optional)lapack-3.5.0atlas-3.10.2sklearn-0.16.1 (optional) ...
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2016-04-26 19:15:02
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近年来,深度学习可谓是机器学习方向的明星概念,不同的模型分别在图像处理与自然语言处理等任务中取得了前所未有的好成绩。在实际的应用中,大家除了关心模型的准确度,还常常希望能比较快速地完成模型的训练。一个常用的加速手段便是将模型放在GPU上进行训练。然而由于种种原因,R语言似乎缺少一个能够在GPU上训练 ...
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2016-04-18 13:33:18
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大家都把GPU&CUDA说的很NB狠NB,于是,下一步想通过GPU加速程序运行。这一个星期,都在配置OpenCV的CUDA环境,今天终于以失败告终,原因是实验室的机器显卡不支持CUDA。。。伤不起啊,一星期啊!!! 支持CUDA的GPU:http://developer.nvidia.com/cud ...
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2016-04-17 20:45:50
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