Metal。Metal是苹果推出的专门针对iPhone和iPad中GPU编程高度优化的框架。目前Unity 5已经支持64位iOS Metal技术，导出Xcode项目时，可以进行选择。...而Metal则提供了更底层，更面向硬件的接口，这也是为何Apple给这个框架起名为“Metal”的原因。OpenGL ES3.1之前，GPU只能做图形渲染流水线，而不能直接做通用计算流水线。...现在iOS的Metal把这道门打开了。通过Metal，我们可以直接使用通用计算流水线，也就是GPU的Compute Shader。...当然，正因为Metal要求GPU得具有通用计算能力，因此一些老旧的GPU就不能支持了。目前支持Metal的GPU必须是Apple A7开始的，也就是至少为Power VR 6系列。...因为Metal中具体的类型是由运行的设备所决定的。这很好的鼓励了程序员选择面向接口编程而非面向实现，以降低程序的耦合。
前面发了一些关于 Shader 编程的文章，有读者反馈太碎片化了，希望这里能整理出来一个系列，方便系统的学习一下 Shader 编程。...Metal 是由苹果公司所开发的 GPU 编程接口，兼顾图形与计算功能，面向底层、低开销的硬件加速，用于代替 OpenGL ES ，OpenGL ES 在 iOS 12 已经被标记为 deprecated...OpenGL 的上下文与线程的绑定，Metal 是 线程安全 的； Metal 的性能优于 OpenGL； Metal 支持 Compute shaders，能让我们使用 GPU 来做一些更加复杂的...Shader 代码并不运行在 CPU 上，而是运行在GPU(图形处理器)上。 使用Shader程序，开发者可以充分发挥GPU的并行计算能力，提高图形渲染的效率和质量。...，可以查阅： Metal Shader 的编程语言是 MSL ，MSL 基于C++ 11.0 语言设计的，在 C++ 基础上多了一些扩展和限制，使用 Clang 和LLVM 进行编译处理，编译器对于在GPU
苹果在 iOS 5 里引入了 NSLinguisticTagger 来分析自然语言。iOS 8 出了 Metal，提供了对设备 GPU 的底层访问。...1、Metal Metal 是针对 iPhone 和 iPad 中 GPU 编程的高度优化的框架，Metal 与 OpenGL ES 相比最大的好处是显著降低了消耗。...为了提升效率和性能Metal在安全和效率方面选择了后者，Metal 并不复制资源，使用Metal编程需要开发者自己来保证数据安全，开发者需要负责在 CPU 和 GPU 之间同步访问。...使用 Metal 时仍然有些这方面的问题需要注意。 Metal 的另外一个好处是其预估 GPU 状态来避免多余的验证和编译。...如果你想要完全能够掌控机器学习的的各个layer输出以及决定是否运行在CPU还是GPU，那么你必须使用 Metal Performance Shader 或 Accelerate 框架来实现完成你的模型的运行
苹果在 Core ML 开发文档中如此介绍： 使用 Core ML，你可以将训练好的模型整合进自己开发的 APP 中。...CORE ML 相关技术 Metal 是针对 iPhone 和 iPad 中 GPU 编程的高度优化的框架，Metal 相较 OpenGL ES 能耗显著降低。...另外，Metal 可以预估 GPU 状态来避免多余的验证和编译 Metal Performance Shader 是苹果推出的一套借助 Metal 在 iOS 上实现深度学习的工具，它主要封装了 MPSImage...2017 年 3 月份左右，XMART LABS 在 GitHub 上开源了 Bender，它是一个基于 Metal 的机器学习框架，它允许你在 IOS APP 上轻松地定义和运行神经网络，该框架在底层使用了苹果的...MXNet 是一款开源的、轻量级、可移植的、灵活的深度学习库，它让用户可以混合使用符号编程模式和指令式编程模式来最大化效率和灵活性，目前已经是 AWS 官方推荐的深度学习框架。
：Siri回答我们的问题，并供我们娱乐；iPhoto能在我们的照片中进行人脸识别；Mail app能检测垃圾邮件。...该部分会得到更多的Metal吗？确实是的，因为第二个神经网络API是Metal Performance Shaders（MPS）框架的一部分。...Accelerate是在CPU上进行快速计算的框架，而Metal将GPU发挥了极致。Metal的特点是卷积神经网络（CNN，Convolution Neural Network）。...GPU通常首选各种机器学习所需的计算，而数据局部性可能会导致Metal CNN的运行性能比Accelerate BNNS版本要差。...如果神经网络对已存入GPU的图像进行操作，例如，使用MPSImage和新MPSTemporaryImage时，很明显，这时更适合用Metal。
苹果M1/M2芯片首个符合OpenGL ES 3.1标准的GPU驱动诞生了。 它来自Asahi Linux，就是那个专注于将Linux引入苹果芯片系统的开源项目。...但苹果的芯片自己专门开发了一套API（即Metal），导致无论是适用Vulkan、OpenGL还是OpenGL ES等“主流”标准的程序都没法在Mac上运行。...如果你已经是它的用户，直接使用dnf upgrade (Fedora) 或pacman -Syu (Arch) 命令升级系统，就可以获得这一最新驱动程序了。...一位网友列出两种可能： （1）苹果遵守OpenGL和Vulkan的现有标准，让电影和游戏制作商也获得足够大的动力； （2）苹果努力发挥自己的影响力，迫使开发者乃至全世界都支持他们的Metal标准； 随后又自问自答...Apple曾是Vulkan工作组的成员，知道游戏开发者更喜欢什么，这就是他们为什么后面离开并创建了Metal。 言外之意，他认为苹果应该坚持目前的做法。 你认为苹果有希望重回这些标准吗？
实现的图形渲染库。看下效果 ? Read More pbrt 如何对 diesel 写自动化测试数据 使用 diesel-factories。这个库参考 Ruby 的 factory_bot 设计。...，在嵌入式设备和工业上大面积使用。...Read More 重磅：使用 Rust 进行 GPU 编程的库 Emu 使用这个库，用 Rust 对 GPU 编程就非常方便了，这个库提供了一些宏，使得 GPU 编程也能充分利用 Rust 的生态。...chunk of Emu code and // generates Rust functions that can be called to perform computation on the GPU...这是各大 Linux 发行版中很基础的一个库，与resvg 比，两者性能上目前各有千秋。
它为整个生态系统带来了一种通用的编程语言。通过Python，人们在一个生态系统中不仅可以转换和操作数据，还可以建立强大的管道模型和机器学习的工作流。...除此之外，如果你想从事深度学习，在所有语言中，Python显然拥有最成熟的生态系统。 如果你因为数据科学而学习Python，该测试可以帮助你评估自己的 Python编程能力。...11 在使用numpy读一个csv文件时，你希望能用“01/01/2010”自动替换“Date_Of_Joining”一列中的缺失值。...，能填充表中的空值？...30 30)你要使用BeautifulSoup来读取这个网页的标题，请问哪一段代码能实现这个功能？
众所周知，在 Linux 系统下，只允许 Root 用户运行的程序才可以使用特权端口 ( 1024 以下的端口 )。如果在普通用户下使用特权端口将会报错。...，你可以使用以下命令来清除。...$ setcap -r /path/to/application 这个方法并不是所有 Linux 系统通用，Linux 内核在 2.6.24 之前的并没有提供此项能力，因此你需要检查要使用此方法所在系统是否支持...首先让程序运行在普通用户下，并绑定高于 1024 的端口。在确保能正常工作的时候，我们将通过端口转发将低端口的请求转到应用所在的高端口，从而实现普通用户启动的程序绑定到低端口。...通过 authbind 实现 authbind 是一个支持普通用户就能绑定系统特权端口的程序，你只需要使用 authbind 程序来调用需要使用特权端口的程序就可以了。
解压缩后，直接打开，就可以使用 image 2）准备 SQL Server 测试环境 这就要自己准备了，到微软的官方网站下载180天的试用版，即可 3）复现 Power Test 由于这次模拟的是 SQL...，HammerDB会自动报告，数据装载是否完成： image 由于装载时间非常长，所以一旦数据库建立成功，我们就要对它进行备份: image 接下来，我们就要试着运行一次 Power Test: 首先配置...此时，并发数是10，Throughput 也是10，但你能不能说数据库并发度不够呢？不能。因为此时这并发的10个用户，都对速度感到满意，说明完全可以再容纳更多的人来数据库查询。...此时90%以上的人，对速度满意，那么就可以说，数据库的吞吐量在 150左右了。 这，就是 TPC-H 测试标准报告中，要体现的内容了。不过，人家更标准，使用的是 QphH@Size....所以，我们要使用 hammerDB来模拟这个操作： 首先设置4个并发用户，第一个用户会模拟写入的操作： image 开启 QphH@Size 的统计功能： image 等待测试完成 image 理论上，
当然，苹果没有明说的是，这个起售价买的是「残血版」M2，GPU只有8核，要想上10核GPU的满血版，得加钱。...所以，库克的意思再明白不过，继续加钱吧，果粉们！只要加150，直升67w快充。 当然，这说的是丐版。如果你已经加钱上了满血版的10核GPU版本，可以不用加钱选配67w的充电器，单口的那种。...支架的作用就是让用户能更方便的把iPhone固定在MacBook显示屏的上方。 用户也不需要任何别的新硬件，现有的设备将通过软件进行更新。...还有游戏宅抱怨良久的「苹果芯片功能很强，但跑游戏很渣」难题，这次苹果也有处理。 苹果在本次macOS的更新中，强调了支持游戏运行与开发的自主软件Metal 3的更新。...Metal 3的快速加载资源API，也方便了游戏开发者，让苹果电脑上做的、和跑的游戏软件资源能被芯片更快调用。
一、Metal Metal 是一个和 OpenGL ES 类似的面向底层的图形编程接口，可以直接操作GPU；支持iOS和OS X，提供图形渲染和通用计算能力。（不支持模拟器） ?...有时候，纹理的坐标会超过1，采样器会根据事前设置的mag_filter::参数进行计算。 通用计算 通用图形计算是general-purpose GPU，简称GPGPU。...GPU可以用于加密、机器学习、金融等，图形绘制和图形计算并不是互斥的，Metal可以同时使用计算管道进行图形计算，并且用渲染管道进行渲染。...常见的图形渲染管道 二、Metal Shader Language Metal Shader Language的使用场景有两个，分别是图形渲染和通用计算；基于C++ 14，运行在GPU上，GPU的特点：...为了更好利用GPU，苹果设计了Metal。
Geekbench使用GPU上的Metal API的计算性能，在Geekbench 4和Geekbench 5中都快了40％。...我们进行的3DMark Fire Strike测试速度提高了50％到60％（这是现代高端3D游戏性能的良好衡量标准）。...不管是什么原因，Apple都实现了比承诺的GPU性能提高20％。 Better power efficiency 与A13 Bionic的性能改进一样令人印象深的就是能效的提高。...目前尚不清楚如何精确地访问此硬件（它们是ARMv8指令集的扩展，例如Intel的AVX是x86的扩展吗？），但是对于像机器学习（ML）这样使用大量矩阵运算的任务，CPU是强大的工具。...苹果公司称GPU是“metal optimized”，GPU可能是也可能不是新设计，但在我们的测试中使用Metal API可以提供更快的计算性能。
Metal 2 与 Core ML 计算力 我们知道人工智能发展一大核心是计算力。在 WWDC 2017 上，苹果宣布的 Metal2 与新硬件平台能提供机器学习所需的强大计算力。...苹果开放了 Metal 2 外部图开发者 Kit 的指令，包括允许外部 GPU 附件的 Thunderbolt 3，以及一个 AMD Radeon RX 580 图显。...意味着开发者能够尝试各种应用外部 GPU 的最好方式，在计算力上这会提供极大的支持。 Federighi 介绍说，Metal 2 不只是用于图，也可以用来进行机器学习。...在这部分演示中，苹果着重强调的是在 GPU 性能方面的提升，Apple 为展示 GPU 性能的提升，在现场演示了使用 iMac 进行 VR 处理。...值得一提的是，2014 年苹果将 Siri 的语音识别移植到了基于神经网络的系统上，使用深度学习对它进行了极大的增强。这里面使用到了一些早期技术，包括隐马尔可夫模型。
实际上，作为全球软硬件生态最完善的巨头之一，苹果当然懂得GPU加速对深度学习计算任务的支持有多重要。 早在2014年，苹果就推出了兼顾图形与计算功能，面向底层的硬件加速应用接口 Metal。...不过，虽然Metal经历两次大的版本更新，但对于苹果用户来说，没有框架的原生支持，要想在主流框架下调用GPU实现加速，还是要「曲线救国」。...有开发者甚至表示，因为PyTorch对苹果GPU的支持不够好，自己一度被迫转用TensorFlow，在TensorFlow环境下通过Metal插件实现GPU加速。...最后他表示，「若Apple Silicon的GPU能获得pytorch的原生支持，将是一个让人欣喜的消息。期待！」 今天，这位网友的期待终于成真了。...最终，他通过在github上的release进行安装，解决了这个问题。 然后，在按照官方的方法安装Tensorflow的插件，就可以获得GPU加速了。
Metal系列教程的代码地址； OpenGL ES系列教程在这里； 你的star和fork是我的源动力，你的意见能让我走得更远。...Metal渲染回调时读取CMSampleBuffer，然后获取其CVPixelBufferRef，再用CoreVideo提供的方法进行处理，得到Y和UV的纹理。...从DMA的资料可以看出，苹果会创建一块与GPU高速交流的内存，再把这块内存和视频渲染用的缓存进行关联。...Device模式是比较通用的访问模式，使用限制比较少，而Constant模式是为了多次读取而设计的快速访问只读模式，通过Constant内存模式访问的参数的数据的字节数量是固定的，所以LYConvertMatrix...总结 Metal是今年学习的一个重点，如何使用API是其次，重点是学习苹果如何设计Metal这个语言。 Demo的地址在Github 引用：OpenGL下的同步与异步操作
Metal简述 Metal是苹果公2014年推出的一套取代OpenGLES的渲染应用程序编程接口,支持到iOS8以上。...Metal不单延续了OpenGLES中的渲染高级3D图形,还可以使用GPU高效完成数据并行计算。 Core Image, SpriteKit, 和 SceneKit已经在使用了。...最大程度的降低了CPU的相关开销 最大程度的使用GPU的性能 最大限度的提高了CPU、GPU的并行能力 最大限度的进行系统资源的有效管理 graphics pipeline（图形管道） ?...GLKView初始化时需要提供GLKContent，而MTKView需要确定MTLDevice MTLDevice Metal是直接操作GPU的，所以需要获取GPU的使用权限。...也可以使用MTLCopyAllDevices()来获取系统中所有Metal设备对象的引用数组。
所以，我让chatGPT帮我罗列了最常见的10个使用R语言进行的统计检验例子，如下所示，以供参考： t检验：比较两组样本均值是否显著不同，例如比较两组学生在某一门考试成绩的差异。...Wilcoxon符号秩检验：用于比较配对样本的差异，例如比较患者治疗前后的生物标记物水平。 Fisher精确检验：用于比较两个分类变量的分布是否相关，例如比较两种治疗方法对疾病治愈率的影响。...生存分析：用于比较不同组的生存时间，例如比较两组患者在治疗前后的生存曲线。 McNemar检验：用于比较配对二分类变量的分布是否存在差异，例如比较两种诊断方法的准确性。...秩和检验：用于比较多组样本的分布是否存在差异，例如比较不同城市的气温差异。...在使用这些检验前，请确保对统计检验有足够的理解，并根据实际情况进行适当的数据处理和分析。另外，R语言中有许多相关的包和函数可以实现更多类型的统计检验，您可以根据具体需求搜索相关文档和资料。
丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 一直以来，Pytorch在Mac上仅支持使用CPU进行训练。 就在刚刚，Pytorch官方宣布，其最新版v1.12可以支持GPU加速了。...它使用Apple的Metal Performance Shaders(MPS) 作为PyTorch的后端来启用GPU加速训练。...为了优化计算性能，MPS还针对Metal GPU系列的独特特性对每个内核进行了微调。...MPS就是一套基于Metal框架的库，直接调用即可使用GPU的高性能进行图形处理、构建卷积神经网络等工作。...苹果官方在搭载了M1 Ultra、20核CPU、64核GPU、128GB RAM和2TB SSD的Mac Studio上进行了测试。 （这阵容差不多能算是豪华配置了）。
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