GPU CPU在绘图方面的差异

关于绘图和动画有两种处理的方式：CPU（中央处理器）和GPU（图形处理器）。在现代iOS设备中，都有可以运行不同软件的可编程芯片，但是由于历史原因，我们可以说CPU所做的工作都在软件层面，而GPU在硬件层面。总的来说，我们可以用软件（使用CPU）做任何事情，但是对于图像处理，通常用硬件会更快，因为GPU使用图像对高度并行浮点运算做了优化。由于某些原因，我们想尽可能把屏幕渲染的工作交给硬件去处理。问题在于GPU并没有无限制处理性能，而且一旦资源用完的话，性能就会开始下降了（即使CPU并没有完全占用）

从这里我们可以看出 使用GPU会提高我们APP的性能 但是过度使用还是会导致性能下降 那最优的方案肯定是智能分配GPU和CPU IOS中绘图Core Graphics 用的是CPU 而OpenGL ES用的GPU 鉴于本人才疏学浅 目前仅仅用到Core Graphics做2D绘图 但是还是应该知道这些

时间： 2024-12-09 15:01:55

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GPU & CPU编程

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C++ GPU && CPU

1 #include <amp.h> 2 3 #include <iostream> 4 5 #include <winbase.h> //操作系统的底层文件 6 7 8 9 using namespace concurrency; 10 11 using namespace std; 12 13 14 15 void main () { 16 17 18 19 20 21 int a [] = {1 ,2, 3,4 ,5, 6,7 ,8, 9,10 }; 22 23

Keras/Tensorflow选择GPU/CPU运行

首先,导入os,再按照PCI_BUS_ID顺序,从0开始排列GPU, import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" 然后就可以选择用哪一个或者那几个GPU运行: os.environ[”zCUDA_VISIBLE_DEVICES”] = "0" 用0号GPU,即'/gpu:0'运行: os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0,1” 用0号和1

CPU 和 GPU 的区别

作者:知乎用户链接:https://www.zhihu.com/question/19903344/answer/96081382来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. CPU和GPU之所以大不相同,是由于其设计目标的不同,它们分别针对了两种不同的应用场景.CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型,同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理.这些都使得CPU的内部结构异常复杂.而GPU面对的则是类型高度统一的.相互无依赖的大规模数据和不需要被

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假设我们只保存了模型的参数(model.state_dict())到文件名为modelparameters.pth, model = Net() 1. cpu -> cpu或者gpu -> gpu: checkpoint = torch.load('modelparameters.pth') model.load_state_dict(checkpoint) 2. cpu -> gpu 1 torch.load('modelparameters.pth', map_location=la

gpu和cpu区别

GPU的功耗远远超过CPUCache, local memory: CPU > GPU Threads(线程数): GPU > CPURegisters: GPU > CPU 多寄存器可以支持非常多的Thread,thread需要用到register,thread数目大,register也必须得跟着很大才行.SIMD Unit(单指令多数据流,以同步方式,在同一时间内执行同一条指令): GPU > CPU. 在计算机上运行的程序从性能的角度来说大致可分为三类:(1) I/O int

CorAnimation7-高效绘图、图像IO以及图层性能

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