如果我在ZoneMinder上打开三个摄像机，那么CPU的使用率总是100%，但是GPU的使用率是0%，而且我不能打开更多的摄像机。
在Jetson平台上不启用GPU支持的ffmpeg .我知道NVENC/NVDEC可以帮助ffmpeg硬件加速，但是这些硬件块现在正在CPU上执行，而不是在GPU</em
浏览 11提问于2020-08-19得票数 3
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GPU没有在CPU上加速
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我正在训练一个具有100*100个隐藏节点，4个输入/1个输出，批处理大小为32的神经网络，并且我没有看到使用GPU与CPU相比的速度提高。我只有一个有限的数据集(1067个样本，一开始都复制到GPU )，但我会认为33个批次可以并行运行，超过了复制到GPU所需的时间。我的数据集是否太小，或者可能存在其他问题？
浏览 22提问于2021-02-09得票数 0
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但是，我认为某些修改过的OpenMP版本将是最好的解决方案，我不认为GPU不应该运行线程的原因。我读到最近的OpenMP标准支持GPU，但是还没有一个实现。如果有一个实现，它会比OpenCL使用的“内核”模型更好还是更糟？
浏览 8提问于2015-04-17得票数 3
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我想为它制作一个GPU计算后端，同时保持只在CPU上运行和在可用时由MKL加速的能力。
问题：以尽可能多的代码共享CPU后端的方式添加了GPU计算后端。实现GPU加速的最简单的方法是使用本征岩浆，但是这是相当有限的，因为在每次操作中都有从主存到GPU内存的不必要的副本，这限制了从GPU获得的性能增益。知道我将不得不完全抛弃本征并重写应用程序，但是如果没有C
浏览 4提问于2014-09-23得票数 2
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如何为web浏览器启用硬件加速
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在Ubuntu中，有什么方法可以为web浏览器启用硬件加速吗？当我的GPU什么都不做的时候，看YouTube视频和让我的CPU做所有的工作是很烦人的。我知道这里有一个铬解决方案，如何在Ubuntu或Linux上启用铬中的硬件加速(VA-API修补程序PPA构建))
我试过了，但对我没用。我发现Chrome将允许您从标志中启用硬件加速，但是如果您在铬://媒体-内部设备中签入，用于解码视频的视频解码器不是MojoVideoDecoder ( G
浏览 0提问于2020-11-28得票数 2
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我是运行在英特尔的i7 2600K CPU与8个核心。应用程序必须处理数百万块物理工作，每一项工作都可以通过independently.完成。它目前与8进程一起运行，每个进程独立地通过其总量配额运行。假设我可以获得最好的NVIDIA消费者显卡(比如说泰坦)，我可以看到从CPU上的子弹转换到GPU上的Physx的物理引擎性能的大致改善是什么？我发现了几篇比较子弹和Physx结果质量的论文，但是没有发现任何关于性能比较的东西。
浏览 3提问于2013-05-22得票数 3
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我想加速GPU上的一些矩阵运算(矩阵是相当大的)，如果可能的话，我希望避免直接在CUDA C中编码。OpenCV 2.4.1具有许多GPU加速功能。他们在你的经验中表现如何？目前，我的GPU加速(和矢量化)实现在Matlab中使用并行计算工具箱(PCT)大约比我的C++实现的OpenCV快5-10倍。distance on GPU
浏览 6提问于2012-06-29得票数 7
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我是在问题集#2 (找到)，并有一个计算的渐近渲染时间的科赫雪花问题(问题1)。在我看来，CPU仍然需要计算坐标来渲染雪花(Theta(4^n)时间)，然后必须渲染图像。我真的很感激你们中的一个天才的回答:)
另外，我在玩蟒蛇海龟模块时也玩得很开心。
浏览 3提问于2015-12-30得票数 1
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由于我正在单个Tesla K40 GPU (与Intel Xeon E5 v2 CPU相比)上进行不同问题大小的加速测试，GPU通过增加问题大小显示出更高的加速比。例如，1百万元素的加速比为1.5倍，而1千万元素的加速比为11倍。
我不知道理论上是什么导致了大问题的高性能？实际上，这也是我在GPU上运行的许多科学(特别是流体力学)应用程序中看到的情况。PS:所谓加速</em
浏览 3提问于2016-07-07得票数 1
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在CIFAR-10教程中，我注意到变量被放置在CPU内存中，但是在中它是用一个GPU训练的。
我很困惑..。层/激活是否存储在GPU中？或者，梯度是否存储在GPU中？否则，似乎CPU上存储的变量根本就不会使用GPU --所有的东西都存储在CPU内存中，所以只有CPU用于向前/向后传播。如果GPU</e
浏览 7提问于2015-12-23得票数 6
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所以我一直在摆弄OpenCL内核，我试图更好地理解GPU加速，我很好奇人们将如何找到使用GPU加速来代替传统的CPU计算在计算效率上更高的点
浏览 53提问于2021-06-25得票数 0
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有一个声称，对于使用大数组的数字计算，金属可能比加速框架更快。
在查看了Metal的着色器语言的文档之后，我意识到不支持双精度浮点数或64位整数数组。我是不是忽略了什么？
浏览 4提问于2014-12-18得票数 2
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用GPU建立基于Tensorflow的ML图像分类模型
我理解tensorflow-gpu在gpu上使用RAM，如果可能的话，可以将参数作为默认存储。但是对于输入数据在传递给tf.placeholder之前，它是存储在哪个内存中的，是用于CPU的，还是用于GPU的？
浏览 0提问于2019-05-03得票数 0
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Adobe硬件加速和渲染模式
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Shell运行在android设备上，并加载内容.swf。在它们之间，我有三组硬件加速选项：
..。壳牌的“硬件
浏览 1提问于2014-01-22得票数 0
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我正在尝试移植一个C++ AMP应用程序，以便在Surface 2平板上运行。由于C++ AMP在平板电脑上使用WinRT，而且它使用DirectX加速GPU，而且Tegra处理器确实与DirectX一起工作，所以我希望在平板上使用C++ AMP而不是使用"cpu“来提高性能。我在桌面上看到了大约80x的加速，与使用单个CPU内核相比，在GPU上
浏览 2提问于2014-03-02得票数 2
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希望你们能在这个话题上帮我：
参考这个，对于一些简单的图像处理任务，只有很小的加速比，例如，当调整图像大小时，最大加速比约为2倍(CPU程序的总时间与GPU程序的总时间)。他们使用PC (处理器: Intel(R) Core(TM) i7-6700 CPU @3.40GHz (8 CPU )、16 GPU内存、DirectX11和NVIDIA GeForce GTX 970和1664 CUDA-Core @1050 MHz)运行两种代码:一种使用CPU
浏览 1提问于2022-04-04得票数 -1
在我的研究中。我在神经网络中写了两层，底层的第一层是运行在GPU上的RNN，第二层是CPU (算法模型性质更适合CPU)，我是在chainer自定义链路中在CPU中实现的。但是，CPU层太慢了，我等不及论文提交的截止日期了。所以我想使用这个层的并行计算。
实现并行链接的最佳实践和快速方法是什么？
浏览 3提问于2017-10-24得票数 0
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我可以使用我的GPU的核心来加速这个问题并加快速度吗？如果是的话，我该如何做？在我的CPU中，大约有10万亿个线程做不到，这就是为什么我想用GPU加速它。我也有兴趣看到任何多线程CPU的答案，但我真的很想看到它在GPU上完成。理想情况下，我希望答案尽可能简单。
浏览 5提问于2022-06-23得票数 1
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我想加速我的算法，因为我需要在数百张图像上运行它，所以我尝试使用未矢量化的GPU代码，在GPU上运行相同的代码，我有nvidia Geforce GT 650 m，我的PC上有2GB，但是它比CPU版本慢在搜索之后，我确信可以使用批处理传递到矢量化的GPU代码(pagefun，bsxfun)，我在没有解决方案的情况下试图解决这个问题。有人能帮我处理一下这个代码吗？log(B(i,j,c)));
浏览 0提问于2016-08-24得票数 0
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