Loading [MathJax]/jax/output/CommonHTML/config.js
前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
社区首页 >专栏 >logback-spring.xml配置文件(最佳实践)

logback-spring.xml配置文件(最佳实践)

作者头像
全栈程序员站长
发布于 2022-11-17 09:55:17
发布于 2022-11-17 09:55:17
2.6K00
代码可运行
举报
运行总次数:0
代码可运行

logback-spring.xml配置文件

  • 如果你相关依赖弄好的话,直接复制粘贴即用
  • 启动时加参数(值随环境变):-Dspring.profiles.active=dev -Dlogging.file-location=<your logfile location>
  • 集成到springboot的yml格式配置文件的示例:
代码语言:javascript
代码运行次数:0
运行
AI代码解释
复制
logging:
  config: classpath:logback-spring.xml
  # 日志文件路径, 部署及运行时可改写以覆盖(中文注释在windows等运行时可能会出问题,这里只是写给大家看的注释)
  file-location: /var/log/myapp
  level:
    dao: debug
    org:
      mybatis: debug

Jetbrains全家桶1年46,售后保障稳定

  • 下面是具体logback配置:
代码语言:javascript
代码运行次数:0
运行
AI代码解释
复制
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!-- 日志级别从低到高分为TRACE < DEBUG < INFO < WARN < ERROR < FATAL,比如: 如果设置为WARN,则低于WARN的信息都不会输出 -->
<!-- scan:当此属性设置为true时,配置文档如果发生改变,将会被重新加载,默认值为true -->
<!-- scanPeriod:设置监测配置文档是否有修改的时间间隔,如果没有给出时间单位,默认单位是毫秒。当scan为true时,此属性生效。默认的时间间隔为1分钟。 -->
<!-- debug:当此属性设置为true时,将打印出logback内部日志信息,实时查看logback运行状态。默认值为false-->
<configuration scan="true" scanPeriod="10 seconds">
<contextName>logback</contextName>
<!-- name的值是变量的名称,value的值时变量定义的值。通过定义的值会被插入到logger上下文中。定义后,可以使“${}”来使用变量。 -->
<springProperty scope="context" name="myLogLocation" source="logging.file-location" default="/var/log/myapp"/>
<property name="log.path" value="${myLogLocation}"/>
<!--0. 日志格式和颜色渲染 -->
<!-- 彩色日志依赖的渲染类 -->
<conversionRule conversionWord="clr" converterClass="org.springframework.boot.logging.logback.ColorConverter" />
<conversionRule conversionWord="wex" converterClass="org.springframework.boot.logging.logback.WhitespaceThrowableProxyConverter" />
<conversionRule conversionWord="wEx" converterClass="org.springframework.boot.logging.logback.ExtendedWhitespaceThrowableProxyConverter" />
<!-- 彩色日志格式 -->
<property name="CONSOLE_LOG_PATTERN" value="${CONSOLE_LOG_PATTERN:-%clr(%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS}){faint} %clr(${LOG_LEVEL_PATTERN:-%5p}) %clr(${PID:- }){magenta} %clr(---){faint} %clr([%15.15t]){faint} %clr(%-40.40logger{39}){cyan} %clr(:){faint} %m%n${LOG_EXCEPTION_CONVERSION_WORD:-%wEx}}"/>
<!--1. 输出到控制台-->
<appender name="CONSOLE" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
<!--此日志appender是为开发使用,只配置最底级别,控制台输出的日志级别是大于或等于此级别的日志信息-->
<filter class="ch.qos.logback.classic.filter.ThresholdFilter">
<level>debug</level>
</filter>
<encoder>
<Pattern>${CONSOLE_LOG_PATTERN}</Pattern>
<!-- 设置字符集 -->
<charset>UTF-8</charset>
</encoder>
</appender>
<!--2. 输出到文档-->
<!-- 2.1 level为 DEBUG 日志,时间滚动输出 -->
<appender name="DEBUG_FILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
<!-- 正在记录的日志文档的路径及文档名 -->
<file>${log.path}/debug.log</file>
<!--日志文档输出格式-->
<encoder>
<pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{50} - %msg%n</pattern>
<charset>UTF-8</charset> <!-- 设置字符集 -->
</encoder>
<!-- 日志记录器的滚动策略,按日期,按大小记录 -->
<rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
<!-- 日志归档 -->
<fileNamePattern>${log.path}/debug-%d{yyyy-MM-dd}.%i.log</fileNamePattern>
<timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedFNATP">
<maxFileSize>100MB</maxFileSize>
</timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy>
<!--日志文档保留天数-->
<maxHistory>15</maxHistory>
</rollingPolicy>
<!-- 此日志文档只记录debug级别的 -->
<filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
<level>debug</level>
<onMatch>ACCEPT</onMatch>
<onMismatch>DENY</onMismatch>
</filter>
</appender>
<!-- 2.2 level为 INFO 日志,时间滚动输出 -->
<appender name="INFO_FILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
<!-- 正在记录的日志文档的路径及文档名 -->
<file>${log.path}/info.log</file>
<!--日志文档输出格式-->
<encoder>
<pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{50} - %msg%n</pattern>
<charset>UTF-8</charset>
</encoder>
<!-- 日志记录器的滚动策略,按日期,按大小记录 -->
<rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
<!-- 每天日志归档路径以及格式 -->
<fileNamePattern>${log.path}/info-%d{yyyy-MM-dd}.%i.log</fileNamePattern>
<timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedFNATP">
<maxFileSize>100MB</maxFileSize>
</timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy>
<!--日志文档保留天数-->
<maxHistory>15</maxHistory>
</rollingPolicy>
<!-- 此日志文档只记录info级别的 -->
<filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
<level>info</level>
<onMatch>ACCEPT</onMatch>
<onMismatch>DENY</onMismatch>
</filter>
</appender>
<!-- 2.3 level为 WARN 日志,时间滚动输出 -->
<appender name="WARN_FILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
<!-- 正在记录的日志文档的路径及文档名 -->
<file>${log.path}/warn.log</file>
<!--日志文档输出格式-->
<encoder>
<pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{50} - %msg%n</pattern>
<charset>UTF-8</charset> <!-- 此处设置字符集 -->
</encoder>
<!-- 日志记录器的滚动策略,按日期,按大小记录 -->
<rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
<fileNamePattern>${log.path}/warn-%d{yyyy-MM-dd}.%i.log</fileNamePattern>
<timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedFNATP">
<maxFileSize>100MB</maxFileSize>
</timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy>
<!--日志文档保留天数-->
<maxHistory>15</maxHistory>
</rollingPolicy>
<!-- 此日志文档只记录warn级别的 -->
<filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
<level>warn</level>
<onMatch>ACCEPT</onMatch>
<onMismatch>DENY</onMismatch>
</filter>
</appender>
<!-- 2.4 level为 ERROR 日志,时间滚动输出 -->
<appender name="ERROR_FILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
<!-- 正在记录的日志文档的路径及文档名 -->
<file>${log.path}/error.log</file>
<!--日志文档输出格式-->
<encoder>
<pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{50} - %msg%n</pattern>
<charset>UTF-8</charset> <!-- 此处设置字符集 -->
</encoder>
<!-- 日志记录器的滚动策略,按日期,按大小记录 -->
<rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
<fileNamePattern>${log.path}/error-%d{yyyy-MM-dd}.%i.log</fileNamePattern>
<timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedFNATP">
<maxFileSize>100MB</maxFileSize>
</timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy>
<!--日志文档保留天数-->
<maxHistory>15</maxHistory>
</rollingPolicy>
<!-- 此日志文档只记录ERROR级别的 -->
<filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
<level>ERROR</level>
<onMatch>ACCEPT</onMatch>
<onMismatch>DENY</onMismatch>
</filter>
</appender>
<!-- 2.5 所有 除了DEBUG级别的其它高于DEBUG的 日志,记录到一个文件 -->
<appender name="ALL_FILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
<!-- 正在记录的日志文档的路径及文档名 -->
<file>${log.path}/all.log</file>
<!--日志文档输出格式-->
<encoder>
<pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{50} - %msg%n</pattern>
<charset>UTF-8</charset> <!-- 此处设置字符集 -->
</encoder>
<!-- 日志记录器的滚动策略,按日期,按大小记录 -->
<rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
<fileNamePattern>${log.path}/all-%d{yyyy-MM-dd}.%i.log</fileNamePattern>
<timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedFNATP">
<maxFileSize>100MB</maxFileSize>
</timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy>
<!--日志文档保留天数-->
<maxHistory>15</maxHistory>
</rollingPolicy>
<!-- 此日志文档记录除了DEBUG级别的其它高于DEBUG-->
<filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
<level>DEBUG</level>
<onMatch>DENY</onMatch>
<onMismatch>ACCEPT</onMismatch>
</filter>
</appender>
<!-- <logger>用来设置某一个包或者具体的某一个类的日志打印级别、 以及指定<appender><logger>仅有一个name属性, 一个可选的level和一个可选的addtivity属性。 name:用来指定受此logger约束的某一个包或者具体的某一个类。 level:用来设置打印级别,大小写无关:TRACE, DEBUG, INFO, WARN, ERROR, ALLOFF, 还有一个特殊值INHERITED或者同义词NULL,代表强制执行上级的级别。 如果未设置此属性,那么当前logger将会继承上级的级别。 addtivity:是否向上级logger传递打印信息。默认是true<logger name="org.springframework.web" level="info"/> <logger name="org.springframework.scheduling.annotation.ScheduledAnnotationBeanPostProcessor" level="INFO"/> -->
<!-- 使用mybatis的时候,sql语句是debug下才会打印,而这里我们只配置了info,所以想要查看sql语句的话,有以下两种操作: 第一种把<root level="info">改成<root level="DEBUG">这样就会打印sql,不过这样日志那边会出现很多其他消息 第二种就是单独给dao下目录配置debug模式,代码如下,这样配置sql语句会打印,其他还是正常info级别: 【logging.level.org.mybatis=debug logging.level.dao=debug】 -->
<!-- root节点是必选节点,用来指定最基础的日志输出级别,只有一个level属性 level:用来设置打印级别,大小写无关:TRACE, DEBUG, INFO, WARN, ERROR, ALLOFF, 不能设置为INHERITED或者同义词NULL。默认是DEBUG 可以包含零个或多个元素,标识这个appender将会添加到这个logger。 -->
<!-- 4 最终的策略: 基本策略(root级) + 根据profile在启动时, logger标签中定制化package日志级别(优先级高于上面的root级)-->
<springProfile name="dev">
<root level="info">
<appender-ref ref="CONSOLE" />
<appender-ref ref="DEBUG_FILE" />
<appender-ref ref="INFO_FILE" />
<appender-ref ref="WARN_FILE" />
<appender-ref ref="ERROR_FILE" />
<appender-ref ref="ALL_FILE" />
</root>
<logger name="com.xusanduo.demo" level="debug"/> <!-- 开发环境, 指定某包日志为debug级 -->
</springProfile>
<springProfile name="test">
<root level="info">
<appender-ref ref="CONSOLE" />
<appender-ref ref="DEBUG_FILE" />
<appender-ref ref="INFO_FILE" />
<appender-ref ref="WARN_FILE" />
<appender-ref ref="ERROR_FILE" />
<appender-ref ref="ALL_FILE" />
</root>
<logger name="com.xusanduo.demo" level="info"/> <!-- 测试环境, 指定某包日志为info级 -->
</springProfile>
<springProfile name="pro">
<root level="info">
<!-- 生产环境最好不配置console写文件 -->
<appender-ref ref="DEBUG_FILE" />
<appender-ref ref="INFO_FILE" />
<appender-ref ref="WARN_FILE" />
<appender-ref ref="ERROR_FILE" />
<appender-ref ref="ALL_FILE" />
</root>
<logger name="com.xusanduo.demo" level="warn"/> <!-- 生产环境, 指定某包日志为warn级 -->
<logger name="com.xusanduo.demo.MyApplication" level="info"/> <!-- 特定某个类打印info日志, 比如application启动成功后的提示语 -->
</springProfile>
</configuration>

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

发布者:全栈程序员-用户IM,转载请注明出处:https://javaforall.cn/223013.html原文链接:https://javaforall.cn

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2022年10月29日,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 作者个人站点/博客 前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
暂无评论
推荐阅读
编辑精选文章
换一批
CUDA vs OpenCL:GPU 编程模型该如何选?
近年来,GPU(图形处理单元)已从最初的图形渲染专用硬件,发展成为高性能计算领域的“加速器”,为各类计算密集型任务提供了强大的并行计算能力。GPU 编程,即利用 GPU 的并行架构来加速应用程序的执行,已成为推动科学计算、人工智能、大数据等领域快速发展的重要驱动力。
Luga Lee
2024/11/01
1.2K0
CUDA vs OpenCL:GPU 编程模型该如何选?
AMD发布APPML源码,构建clMath库
APPML(Accelerated Parallel Processing Math Library )和Bolt(C++ template library OPENCL)两大项目主要技术负责人Kent Knox(AMD任职已有15年)在AMD开发者博客上发表博文称,目前,AMD将加速并行处理数学库开源,内容包含了BLAS和FFT的OpenCL实现。APPML利用OpenCL编程并运行在AMP GPU上,同时也可以运行在CPU上支持程序调试和多核编程。项目托管在GitHub上,命名为clMath,
GPUS Lady
2018/03/30
9620
基于OpenCL的深度学习工具:AMD MLP及其使用详解
【编者按】深度学习是近年来迅速发展和突破的机器学习领域,具有非常广泛的应用前景。将服务器GPU应用到深度学习过程中,可以更好地推动深度学习技术研究和应用的发展。本文介绍AMD深度学习团队开发的MLP学习工具软件的使用,为深度学习研究人员和开发商提供一个高性能、高易用性的深度学习的软硬件平台方案。AMD-MLP基于OpenCL,支持不同类型的GPU平台,并能通过多GPU扩展学习速度。 深度学习神经网络简介 深度学习是人工智能的学科—机器学习的一个研究领域,是多种学习方法的集合。深度学习的各种学习方法都采用类似
用户1737318
2018/06/05
1.1K0
风辰:市场对异构并行计算领域人才的需求很大
GPU世界:这次非常感谢风辰大神能来到GPU世界来做专访。之前就听说风辰已经活跃于OpenGPU等专业的并行计算社区,对于并行计算领域也从事了好多年,在此是否能请您进一步介绍一下自己以及自己所属的这一行业? 风辰:我叫刘文志,网名风辰,毕业于中科院研究生院,毕业后在英伟达干了近三年;之后在百度IDL异构计算组跟着吴韧老师;现在在一家深度学习创业公司做异构并行计算相关的内容。 在深度学习领域,无论是训练还是部署对计算能力的需求都非常大。一次训练使用单X86 CPU来做,可能需要一年,使用8核CPU来做,也需
GPUS Lady
2018/03/30
1.8K0
AMD MLP:基于OpenCL的深度学习工具
AMD-MLP 深度学习技术 AMD-MLP是AMD中国异构计算部门开发的私有软件,其开发人员都是GPU计算和应用方面的专家,在使用异构计算技术提高软件性能方面有丰富的理解和实现经验,他们本着简单、实效、方便用户、注重性能的产品实现原则,为AMD-MLP带来了如下特点: 1) 完全的C++实现 全部的代码用C++类进行组织。用C++类的公共接口作为API,开发者用户无论是利用AMD-MLP进行数据学习,建立数据分类器;还是使用已产生的数据分类器开发识别型应用,编程都非常简单。 2) 基于开放标准实现
GPUS Lady
2018/03/30
1.8K0
FFmpeg 硬件加速方案概览 (下)
MediaCodec是Google在Android API 16之后推出的用于音视频编解码的一套偏底层的API,可以直接利用硬件以加速视频的编解码处理。MediaCodec的概念中,一般而言,编解码器处理输入数据并生成输出数据。它异步处理数据并使用一组输入和输出缓冲区。在简单的层面上,需要请求(或接收)一个空输入缓冲区,填充数据并将其发送到编解码器进行处理。编解码器使用数据并将其转换为其空的输出缓冲区之一。最后,你请求(或接收)一个填充的输出缓冲区,消耗其内容并将其释放回编解码器。
LiveVideoStack
2021/09/01
1.9K0
OpenCV 图像处理学习手册:6~7
计算摄影是指使您能够扩展数字摄影的典型功能的技术。 这可能包括硬件附加组件或修改,但主要指基于软件的技术。 这些技术可能会产生“传统”数码相机无法获得的输出图像。 本章介绍了 OpenCV 中用于计算摄影的一些鲜为人知的技术:高动态范围成像,无缝克隆,脱色和非照片级渲染。 这三个位于库的photo模块中。 注意,在前面的章节中已经考虑了该模块内部的其他技术(修复和去噪)。
ApacheCN_飞龙
2023/04/27
1.5K0
OpenCV 图像处理学习手册:6~7
CUDA编程之认识CPU与GPU
总的来说,CPU擅长处理逻辑复杂、串行的计算任务;而GPU擅长的是大规模的数据并行(data-parallel)的计算任务。
AI异构
2020/07/29
9250
CUDA编程之认识CPU与GPU
GPU 编程相关 简要摘录
GPU 编程可以称为异构编程,最近由于机器学习的火热,很多模型越来越依赖于GPU来进行加速运算,所以异构计算的位置越来越重要;异构编程,主要是指CPU+GPU或者CPU+其他设备(FPGA等)协同计算。当前的计算模型中,CPU主要用来进行通用计算,其更多的是注重控制,我们可以通过GPU和FPGA等做专用的计算。
西湖醋鱼
2020/12/30
7360
GPU 编程相关 简要摘录
AMD发布新版ROCm 成为GPU计算方面通用的开源平台
在2016全球超算大会(SC16)上, AMD(纳斯达克股票代码:AMD)宣布推出新版Radeon开放计算平台(ROCm),其中包括对全新Radeon GPU硬件的软件支持,全新数学库和基础雄厚的现代编程语言,旨在加速高性能,高能效异构计算系统开发。AMD还宣布计划在即将发布的ROCm当中支持OpenCL™和各种CPU,包括支持AMD即将推出的“Zen”架构CPU,CaviumThunderX CPU和IBM Power 8 CPU,巩固了ROCm作为GPU计算通用开源平台的地位。 AMD高级副总裁、
GPUS Lady
2018/04/02
2.2K0
AMD发布新版ROCm 成为GPU计算方面通用的开源平台
CUDA与OpenCL:并行计算革命的冲突与未来
本文翻译自:《CUDA vs OpenCL vs Metal : The Battle for GPU Acceleration Supremacy》
GPUS Lady
2024/05/17
2.4K0
CUDA与OpenCL:并行计算革命的冲突与未来
Codeplay开源为Nvidia GPU提供DPC ++版本
编写软件以便在当今的异构计算体系结构上高效运行是一个持续的挑战,而越来越多的处理器和加速器的选择使这一挑战变得越来越困难。帮助减轻这一挑战的一个努力是由Khronos行业协会开发的高级编程模型SYCL。SYCL构建在OpenCL(开放计算语言)之上,并且“允许使用完全标准的c++以单源代码风格编写异构处理器的代码”。
GPUS Lady
2020/02/18
2K0
如何成为一名异构并行计算工程师
作者 | 刘文志 责编 | 何永灿 随着深度学习(人工智能)的火热,异构并行计算越来越受到业界的重视。从开始谈深度学习必谈GPU,到谈深度学习必谈计算力。计算力不但和具体的硬件有关,且和能够发挥硬件能力的人所拥有的水平(即异构并行计算能力)高低有关。 一个简单的比喻是:两个芯片计算力分别是10T和 20T,某人的异构并行计算能力为0.8,他拿到了计算力为10T的芯片,而异构并行计算能力为0.4的人拿到了计算力为20T的芯片,而实际上最终结果两人可能相差不大。异构并行计算能力强的人能够更好地发挥硬件的能力,而
用户1737318
2018/06/05
2.9K0
AMD FirePro GPU的DirectGMA 功能
利用Direct Graphic Memory Access(DirectGMA)有效地在AMD FirePro GPU卡之间交换数据 在视觉计算领域中,在应用里使用各种类型的加速器是非常普遍。而如何在加速器之间进行数据交换和通讯是非常关键的。 为了能够高效率、低延迟地实现这一点,比如流(Stream),我们需要加速器间可以直接进行通讯。这就是为什么AMD,异构计算架构领导者为AMD FirePro W5X00以上的FirePro卡和一些嵌入式产品引入DirectGMA技术,可以在
GPUS Lady
2018/03/30
4.1K0
基于Spark的异构分布式深度学习平台
文/张伟德,曲宁,刘少山 导读:本文介绍百度基于Spark的异构分布式深度学习系统,把Spark与深度学习平台PADDLE结合起来解决PADDLE与业务逻辑间的数据通路问题,在此基础上使用GPU与FPGA异构计算提升每台机器的数据处理能力,使用YARN对异构资源做分配,支持Multi-Tenancy,让资源的使用更有效。 深层神经网络技术最近几年取得了巨大的突破,特别在语音和图像识别应用上有质的飞跃,已经被验证能够使用到许多业务上。如何大规模分布式地执行深度学习程序,使其更好地支持不同的业务线成为当务之急。
用户1737318
2018/06/06
1.9K0
AMD GCN 微架构之超算细节详解
在 2012 年,AMD 正式推出了代号为的 Tahiti 的新 GPU,这个 GPU 的特别之处在于采用了名为 Graphics Core Next 的全新架构,指令集由 VLIW5/VLIW4 改为通用计算效率更好的标量指令(硬件隐式 SIMD),从那时起到现在,AMD 的所有新 GPU 都采用了 SIMD16 的 GCN 微架构,特别是在通用计算领域,GCN 的问世让 AMD 在这个领域得以和竞争对手一较高下。 GCN 发布至今,按照 AMD 的划分,经过了 1.0、1.1、1.2
GPUS Lady
2018/03/30
1.5K0
Rust 与 GPU 编程的现状与前景探究
话说,程序员三大浪漫,操作系统、编译器和图形处理。Rust 语言已经攻陷了其中两大浪漫,操作系统和编译器,那么图形处理呢?Rust 语言还能“浪”起来吗?
张汉东
2023/11/20
4K0
Rust 与 GPU 编程的现状与前景探究
异构计算综述
异构计算(Heterogeneous computing)技术从80年代中期产生,由于它能经济有效地获取高性能计算能力、可扩展性好、计算资源利用率高、发展潜力巨大,目前已成为并行/分布计算领域中的研究热点之一。本文主要介绍了CPU+GPU基础知识及其异构系统体系结构(CUDA)和基于OpenCL的异构系统,并且总结了两种结构的特点,从而对异构计算有了更深的理解。
碎碎思
2022/01/10
3.9K0
异构计算综述
GPU加速——OpenCL学习与实践
参考刘文志等所著《OpenCL异构并行计算》,结合自身实践所做的总结,在此,特别感谢蒋工给予的指导。由于作者认知水平有限,文中如有不到的地方,欢迎大家批评指正。
3D视觉工坊
2020/12/11
3.9K0
GPU加速——OpenCL学习与实践
AI 安防芯片 IP 这门生意该怎么做?
随着AI在安防行业的落地,各类玩家也纷纷进入这一市场。如何实现差异化竞争,其中一个关键因素就是IP的选择。
AI掘金志
2019/09/24
3630
AI 安防芯片 IP 这门生意该怎么做?
推荐阅读
相关推荐
CUDA vs OpenCL:GPU 编程模型该如何选?
更多 >
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档
本文部分代码块支持一键运行,欢迎体验
本文部分代码块支持一键运行,欢迎体验