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win7 64位下自行编译OpenCV2.4.10+CUDA toolkit 5.5的整个过程以及需要注意的问题(opencv+cuda并行计算元素的使用)

       首先说明的是,这个帖子是成功的编译了dll,但是这个dll使用的时候还是很容易出现各种问题的。 发现错误可能是由于系统安装了太多版本的opencv,环境变量的设置混乱,造成dll版本加载不对的问题。

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CUDA跟OpenCV的混合编程,注意OpenCV需要重新编译

1.注意事项 编译的办法参见: http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/39997113   以下是程序代码,网上搜的例子: 注意事项:32位工程添加64位的支持(主要取决于你编译的版本),配置好cuda的项目路径include 2.

函数 c++ 配置 Image cpp stream 编程 void GPU

基于opencv的gpu与cpu对比程序,代码来自opencv的文档中

  原文链接: http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/gpu/gpu-basics-similarity/gpu-basics-similarity.html   代码中有错误,关于GpuMat OpenCV代码中没有对其进行操作符运算的重载,所有编译的时候有错误。

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OpenCV进行图像相似度对比的几种办法

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/43853435, 来自:shiter编写程序的艺术 对计算图像相似度的方法,本文做了如下总结,主要有三种办法: 1.PSNR峰值信噪比 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio),一种全参考的图像质量评价指标。

Image string stream GPU

CUDA Cuts: Fast Graph Cuts on the GPU

    原文出处: http://lincccc.blogspot.tw/2011/03/cuda-cuts-fast-graph-cuts-on-gpu_03.html 现在需要代理才能访问,所以就转载了。

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深度学习入门:投身深度学习你需要哪些准备?

当你想要进入深度学习这个领域时,需要准备什么呢?本文将会给你解答

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Chormium线程模型及应用指南

核心概念 设计上遵循以下原则: 1 不要在UI线程做任何阻塞式的I/O操作,以及其它耗时的操作,通过消息传递把各种操作传给相应用途的线程去做。 2 不鼓励线程加锁机制和线程安全对象。

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基于全志A10\A20产品跑分测试结果对比

         笔者通过两个分别基于A10\A20的产品跑分测试来对比性能,A20双核处理能力、DRAM访问速度明显提高,但是绘图功能跑分没有怎么提高,是不是跑分软件的问题,A20是双GPU,按理说应该会快很多的,整体来说A20比A10还是强很多,但是感觉不是非常理想,差距不是很大似的。

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AS2.0大步更新 Google强势逆天

AS2.0大步更新 Google强势逆天 就在不久前,Google高调发布了Android Studio 2.0,是的,他19号才发布了Android Studio 1.5,才过了一个礼拜,很多人都是昨天才更新了1.5,一看今天就2.0了,步子跨的太大,不会疼嘛。

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移动设备上的实时深度学习

2017年,在移动应用的深度学习方面取得了一些重大进展。2017年4月,谷歌发布了轻量级神经网络MobileNets。2017年6月,苹果公司发布了Core ML,支持在移动设备上运行机器学习模型。

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【黄教主再放核弹】英伟达超级计算机SaturnV升级,有望杀入Top500榜单前五

最新一期国际超算权威榜单Top500发布,英伟达的DGX SaturnV 排名第36。就在昨天,英伟达宣布,使用最新的Volta升级该集群,一个DGX SaturnV里组装了660个DGX-1节点(每个节点8个V100芯片)。如果你把GPU从SaturnV中拿出来一个一个挨着放,差不多能排上一公里。

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Cocos2d-x android项目移植——各类bug及常见问题解决方案全集

在学习IOS项目如何移植到Android的项目过程中,相信很多初学者会遇到各种各样的问题。特别是移植从事C++语言编程的。在大家学过java,考试还考的不错。

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学习笔记TF067:TensorFlow Serving、Flod、计算加速,机器学习评测体系,公开数据集

TensorFlow Serving https://tensorflow.github.io/serving/ 。 生产环境灵活、高性能机器学习模型服务系统。适合基于实际数据大规模运行,产生多个模型训练过程。

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阿里云竞价实例发布,GPU云服务器低至1折

深度学习,多媒体处理,科学计算“ 成为当前红眼的热门领域。大量的公司开始进行自己的人工智能业务,但是由于GPU实例硬件成本偏高,在大规模普惠开发者。阿里云想开发者所想,推出竞价型GPU云服务器,在维持甚至提升计算能力的基础上,降低了GPU云服务器的使用成本,助力人工智能。

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从高性能计算到人工智能—GPU的加速能力得到广泛认同

GPU开始在超算领域崭露头角。在最新公布的2017中国高性能计算TOP 100排行榜中,已经有28套采用NVIDIA Tesla GPU,其中22套为Tesla P100。中国工程院院士廖湘科表示,今天人们借鉴GPU在超算领域的经验,已经将其引入人工智能领域。

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阿里云异构计算产品家族亮相 覆盖全场景AI和高性能计算需求

计算正推动着人工智能产业更大规模的爆发。9月12日,阿里云宣布推出全新一代异构加速平台,为人工智能产业提供多场景化的全球加速能力。这是阿里云异构计算家族首次亮相,涵盖GPU、FPGA在内等6款异构实例,可满足从图形渲染到高性能计算及人工智能等复杂应用的计算需求。

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未雨绸缪,迎接运维新时代—— Tech Neo第十六期技术沙龙

运维发展历程与工业革命异曲同工,工业的三次革命分别是机械化、电气化与信息化,运维则是原始手工、脚本与自动化工具。那么工业4.0悄然来临的今天,智能化又将会给运维带来哪些影响?坦白讲,AIOps是新概念,目前并没有准确且广泛使用的定义,对AIOps的认知也会随实践、反思和讨论的不断积累发生演变。

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一文看懂人工智能芯片的产业生态及竞争格局

近日,国内人工智能芯片公司寒武纪科技(Cambricon)获得了一亿美元A轮融资,是目前国内人工智能芯片领域初创公司所获得的最高融资记录,如果要说这桩融资对人工智能领域的最直接意义,或许是让人工智能芯片逐渐走入了更多人的视野。

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阿里云异构计算产品集结完毕 覆盖全场景AI与高性能计算需求

科幻小说《三体》里,世界上最快的计算机,运算速度达到100万亿次。而如今的机器计算力,已达到500万亿次,阿里云高性能计算研发负责人何万青博士表示,由此可见,科学幻想在机器计算方面,已经是很落后的了。

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使用D3D渲染YUV视频数据

源代码下载 在PC机上,对于YUV格式的视频如YV12,YUY2等的显示方法,一般是采用DIRECTDRAW,使用显卡的OVERLAY表面显示。OVERLAY技术主要是为了解决在PC上播放VCD而在显卡上实现的一个基于硬件的技术。

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