iOS GPU、cpu、显示器的协作

在 iOS 系统中,图像内容展示到屏幕的过程需要 CPU 和 GPU 共同参与。

CPU 负责计算显示内容,比如视图的创建、布局计算、图片解码、文本绘制等。

随后 CPU 会将计算好的内容提交到 GPU 去,由 GPU 进行变换、合成、渲染。

之后 GPU 会把渲染结果提交到帧缓冲区去,等待下一次 VSync 信号到来时显示到屏幕上。

由于垂直同步的机制,如果在一个 VSync 时间内,CPU 或者 GPU 没有完成内容提交,则那一帧就会被丢弃,等待下一次机会再显示,而这时显示屏会保留之前的内容不变。这就是界面卡顿的原因。

作者:hi_xgb
链接:https://www.jianshu.com/p/1b5cbf155b31
来源:简书
简书著作权归作者所有,任何形式的转载都请联系作者获得授权并注明出处。

原文地址:https://www.cnblogs.com/feng9exe/p/10898875.html

时间: 2024-10-29 20:38:46

iOS GPU、cpu、显示器的协作的相关文章

TensorFlow指定GPU/CPU进行训练和输出devices信息

TensorFlow指定GPU/CPU进行训练和输出devices信息 1.在tensorflow代码中指定GPU/CPU进行训练 with tf.device('/gpu:0'): .... with tf.device('/gpu:1'): ... with tf.device('/cpu:0'): ... 2.输出devices的信息 在指定devices的时候往往不知道具体的设备信息,这时可用下面的代码查看对应的信息 进入Python环境 from tensorflow.python.c

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

iOS --- 通过CPU实现的简单滤镜效果

iOS中使用CPU实现滤镜效果的原理很简单, 即将图片转换成像素数据, 然后对每一个像素进行相应的滤镜效果计算, 然后重新得到过滤后的图片. CPU滤镜效果代码如下: 头文件 // CPUImageFilterUtil.h #import <Foundation/Foundation.h> #import <UIKit/UIKit.h> #import <OpenGLES/ES1/gl.h> #import <OpenGLES/ES1/glext.h> //

GPU &amp; CPU编程

GPU除了用处图形渲染领域外,还可以用来做大规模的并行运算,这里我们称其为GPGPU(General Purpose GPU):GPGPU计算通常采用CPU+GPU异构模式,由CPU负责执行复杂逻辑处理和事务管理等不适合数据并行的计算,由GPU负责计算密集型的大规模并行计算.比如医学上对图像进行重建.解大规模方程组等,接下来让我们进入GPU高性能运算之CUDA的世界吧! CUDA编程: CUDA编程中,习惯称CPU为Host,GPU为Device.Grid.Block和Thread的关系 Ker

C++ GPU &amp;&amp; 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

OpenGL ES 3.0 支持的设备和模拟器

最近自己写的引擎想要做OpenGL ES 3.0,因为现在市场大部分是是 OpenGL ES 2.0,首先要找一个支持OpenGL ES 3.0的设备或者模拟器,所以顺带着对市面上支持的设备做了一些调查. 1.支持OpenGL ES 3.0设备 IOS从IOS7以上版本开始支持ES 3.0 *IOS                             GPU                                       CPU (1) iphone 5s            

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

pytorch将cpu训练好的模型参数load到gpu上,或者gpu-&gt;cpu上

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