我需要使用Chrome查明用户是否正在使用webgl黑名单上的显卡浏览网站:http://support.google.com/chrome/bin/answer.py?hl=en-GB&answer=1220892具体来说，我需要知道他们是否使用ATI显卡。当我在ATI卡上的Chrome中查看时，我使用THREE.js进行的项目会产生非常丑陋的渲染(线条没有抗锯齿)，我想提供一个替代方案。我知道有一个模糊线条的后期效果，但艺术指导的结果更糟。 最佳答案 试试这个:functionaa_test(){renderer.setSize
如何使用WebGL将大图像上传到GPU而不会卡住浏览器(想想高分辨率天空盒或纹理图集)？起初我想寻找是否有办法让texImage2D异步执行它的操作(将图像上传到GPU是IO-ish，对吧？)，但我找不到任何方法。然后我尝试使用texSubImage2D上传适合16毫秒时间窗口的小块(我的目标是60fps)。但是texSubImage2D仅当您传入ArrayBufferView时才采用偏移量和宽度/高度参数-当传入Image对象时，您只能指定偏移量并且它将(我是猜测)上传整个图像。我想象先将图像绘制到Canvas上(将其作为缓冲区获取)与将整个图像上传到GPU一样慢。这是我的意思的一个
GPU池化和虚拟化属于计算机体系结构的技术领域，它的本质是进行异构算力的解耦和共享。痛点分析：1.之前的做法，如果有一张卡，哪怕只用了1%的计算能力，剩下的99%也无法被利用了，所以算力有耦合不可分。2.虽然任何一张独立的卡无法满足需求，但是多张卡的算例总和是可以达到算力要求的。随着人工智能的发展，其对算例的需求呈现指数级增长，自从2012年以来，全球算力需求增长超过30万倍，以GPU为代表的人工智能芯片是支撑算力的核心部件。GPU服务器占据了50%以上的AI算力市场份额，且GPU芯片的价格占到整台服务器成本的80%以上，然而，大部分用户的GPU利用率都比较低，只有10%～30%.其核心原因在
1.跑ChatGPT体量模型，从此只需一块GPU在发展技术，让大模型掌握更多能力的同时，也有人在尝试降低AI所需的算力资源。最近，一种名为FlexGen的技术因为「一块RTX3090跑ChatGPT体量模型」而获得了人们的关注。虽然FlexGen加速后的大模型看起来仍然很慢——跑1750亿参数的语言模型时每秒1个token，但令人印象深刻的是，它已经把不可能变成了可能。传统上，大型语言模型（LLM）推理的高计算和内存要求使人们必须使用多个高端AI加速器进行训练。本研究探索了如何将LLM推理的要求降低到一个消费级GPU并实现实用性能。链接：https://mp.weixin.qq.com/s/Z
Pytorch是目前最火的深度学习框架之一，另一个是TensorFlow。不过我之前一直用到是CPU版本，几个月前买了一台3070Ti的笔记本（是的，我在40系显卡出来的时候，买了30系，这确实一言难尽），同时我也有一台M1芯片MacbookPro，目前也支持了pytorch的GPU加速，所以我就想着，在这两个电脑上装个Pytorch，浅度学习深度学习。Applesilicon首先是M1芯片，这个就特别简单了。先装一个conda，只不过是内置mamba包管理器，添加conda-forge频道，arm64版本。#下载wgethttps://github.com/conda-forge/minif
我需要提高一款分析XML文件并将其内容添加到大型SQL数据库的软件的性能。我一直在尝试查找有关是否可以在GPU上实现它的信息。我对CUDA和OpenCL的研究让我没有任何明确的答案，除了可以使用编译器指令以启用GPU处理的C/C++、FORTRAN和许多其他语言开发软件这一事实之外。这让我问这个问题:我真的需要为GPU加速编写的API或库，还是使用标准XML解析库用C/C++编写并使用CUDA/OpenCL编译器指令编译的程序会自动运行XMLGPU上的库函数？ 最佳答案 一般来说，GPU不适合XML处理加速......只有当预期任务
我打算编写一个Windows应用程序，如果该应用程序可以判断正在使用的显卡，那将会很有用。至少，看看GPU的制造商会有所帮助。到目前为止，我还没有设置编程语言。什么Windows库公开了这些信息？ 最佳答案 有关使用WMI的C#方法，请参阅此处。您几乎可以通过任何语言访问WMI:C#detectwhichgraphicscarddrivesvideoManagementObjectSearchersearcher=newManagementObjectSearcher("SELECT*FROMWin32_DisplayConfigu
我目前正在编写一些集成测试，这些测试应该在具有不同操作系统的不同物理机器和虚拟机上运行。对于一种类型的测试，我必须查明正在运行的机器上是否安装了nvidia显卡。我不需要任何其他信息-只需要供应商名称(如果我只知道它是否是NVIDIA显卡就可以了-对其他供应商不感兴趣)。我只能使用python标准库，所以我认为最好的方法是使用子进程和使用shell。是否有一些适用于Windows(Win10x64)和Linux(Fedora、CentOS、SUSE)的命令(无需安装任何工具或外部库)来查找gpu供应商？ 最佳答案 以下解决方案:在L
我正在使用我大学的GPU服务器，计算能力低于3.0，Windows7Professional，64位操作系统和48GBRAM。我之前尝试安装tensorflow但后来我知道我的GPU不支持它。我现在想在keras上工作，但由于tensorflow不存在，所以它是否可以工作，因为我也无法导入它？我必须进行视频处理，并且必须处理用于动态手语识别的大型视频数据集。谁能建议我如何使用这种GPU服务器进入深度学习领域？或者如果我只想在CPU上工作，那么在视频处理这个领域会有什么问题吗？我还有一台装有Windows10Pro的HPProbook440G4笔记本电脑，它是否比我拥有或没有的GPU服务
1.判断电脑是否具有GPU打开电脑任务管理器，进入性能选项，看是否有带有Nvidia的GPU的标识或者，在桌面点击鼠标右键，看见NVIDIA控制面板也是可以的2.安装Anaconda进入Anaconda的官方网站Anaconda官网网站会自动识别用户的系统，我的电脑是Windows系统，直接点击Download下载即可。下载完成后安装即可。👆安装路径建议使用全英文路径（所有软件的安装皆建议如此）安装完成👆检查是否安装成功👆，出现base标识代表基本虚拟环境已经安装完成。或者在AnacondaNAVIGATOR中的Environment看见base环境也是可以的👇3.创建虚拟环境3.1利用con
