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iOS之深入解析Xcode 13正式版发布的40个新特性

、Vim 键绑定支持、Swift 包集合； 可以在命令行上使用 cktool 与 CloudKit 数据库架构和记录进行交互； 可以在命令行上使用 TextureConverter 将纹理压缩为所有 Metal...文件，这使您可以在应用程序中进行 Metal 着色器调试和分析，而无需在您的 metallib 中嵌入着色器源； Metal Debugger 中的 Apple GPU 可以使用 GPU 时间线，使用此时间线可视化和检查...Metal System Trace、Xcode 中的 Metal Debugger 以及全新的 Condition Inducer 中提供了新的一致 GPU 性能状态分析工作流； 现在可以在 Metal...枚举自定义如何将性能测试的自定义指标的测量值与设置的基线进行比较； XCTest 现在能够在受支持的 iOS 设备上的 UI 测试中合成指针交互； Xcode 现在为在运行测试时崩溃的进程收集代码覆盖率数据...这可用于将视图的颜色设置为每个轨道的不同颜色或匹配应用程序的外观。 三十、AVFoundation iPadOS 应用程序现在可以继续使用相机，同时呈现多个窗口并成为屏幕上唯一的应用程序。

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    深度学习落地移动端——Q音探歌实践(一)

    同时，也可以看到，随着时间的流逝，整体的算力是不断提升的。为了使所有的模型都能高效的运行，我们一直在研究和优化技术方案。 图1：国内的移动手机市场呈现出差异性很大的分布。...大约一半的SoC具有两个CPU集群：一个高性能内核集群和另一个节能内核集群。只有一小部分包含三个核心集群。不同群集中的核心可能在微体系结构，主频设置或缓存大小方面有所不同。...移动GPU在边缘神经网络推断中扮演类似的角色似乎很自然。但是，由于移动GPU的性能限制、碎片化问题以及可编程性限制，目前大多数的的Android设备都在移动CPU上运行推断。...因此，多通道卷积或矩阵乘法将需要多次读取相同的输入。计算模式类似于在CPU上的进行矩阵点积乘法。...可以看到在iOS上，使用Metal是主流，包括Tensorflow-Lite和Pytorch Mobile都使用了这种方案。而Android端的选择则要复杂的多。

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    更快的iOS和macOS神经网络

    原作者提供的服务之一是将神经网络转换为在iOS设备上运行。 因为神经网络本质上执行大量计算，所以它们在移动设备上尽可能高效地运行是很重要的。...一个高效的模型能够在实时视频上获得实时结果 - 无需耗尽电池或使手机变热，就可以在其上煎鸡蛋。 传统的神经网络，如VGGNet和ResNet要求太高，我通常建议切换到MobileNet。...有了这种架构，即使是超过200层的机型也可以在较旧的iPhone和iPad上以30 FPS运行。 ?...代码使用Metal和Metal Performance Shaders框架编写，以充分利用GPU。 还包括： 转换脚本。...该库与iOS 11兼容，可在具有A8处理器或更高处理器（iPhone 6及更高版本）的设备上运行。 注意：由于iOS的限制，当应用程序在后台时，无法使用GPU。

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    一文看完 WWDC 2022 音视频相关的更新要点丨音视频工程示例

    接收数据同时录制 4）在多任务场景使用相机 在 iPad 上，用户可以通过多种方式执行多项任务。...Metal Mesh Shader 则推出了另一种几何处理管线：用灵活的二阶段模型取代了传统的顶点阶段，支持对几何图形进行分层处理。第一阶段分析整个对象以决定是否在第二阶段扩展、收缩或细化几何。...首先，加速结构的构建时间更短，有更多的 GPU 时间来绘制和追踪光线；其次，由于新增了 Indirect Command Buffer 对光线追踪的支持，诸如剔除之类的 CPU 操作可以转移到 GPU；...TensorFlow 在 Mac Studio/M1 Ultra 上通过 GPU 加速与在 CPU 上的训练相比，在各种网络上达到了高达 16 倍的加速。...PyTorch 在 Mac Studio/M1 Ultra 上通过 GPU 加速与在 CPU 上的训练相比，可以将 BERT 模型的训练速度提高 6.5 倍，将 ResNet50 的训练速度提高 8.5

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    Flutter 渲染引擎详解 - iOS Metal 篇

    其中纯软件的方式仅限于特定的构建，需要在编译时开启 TARGET_IPHONE_SIMULATOR 宏，应该是用于在模拟器上的测试，实机运行只会使用 Metal 和 GL。...Flutter 会在运行时先判断是否能够使用 Metal，如果设备不支持，才会降级到 GL。iOS 10 以上的版本默认使用 Metal，GL 只用于兼容 iOS 9 的老旧设备。...这篇文章的主要内容是讲解在 iOS 上，Flutter 渲染引擎： 需要的 Metal GPU 上下文环境是如何完成初始化； 目标输出 Surface 的设置过程； 渲染流水线执行光栅化的调用过程。...到目前为止，我们已经完成了 Metal GPU 上下文环境的初始化，并创建了两个 Skia GrContext 分别用于后续的 Skia 光栅化和纹理上传。...被执行完毕； 最后调用 CAMetalDrawable::present 方法，提交绘制完成的像素缓冲器，并请求 iOS 重绘； 如果读者对更多的具体细节感兴趣的话，可以去阅读 Skia 内部的实现代码

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    iOS 11: CORE ML—浅析

    你还可以在 Vision 模型中包装任意的图像分析 Core ML 模型。由于这两个框架是基于 Metal 构建的，它们能在设备上高效运行，所以不需要把用户的数据发送到服务器。...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。...例如，你可以使用 Vision 来检测人脸的位置和大小，将视频帧裁剪到该区域，然后在这部分的面部图像上运行神经网络。...现在从文档上看，没有明确说是否线程安全，自己实验采样100个线程并行运行，没有发现异常情况，具体还需要等正式版发布后，再看看是否线程安全 六、遇到的一些问题 现在看模型的预测准确率还比较低，很多种情况都识别不了...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

    1.7K80

    ShareREC for iOS录屏原理解析

    由于 Unity 3D 或 Cocos2d两种引擎，在iOS设备上都是采用OpenGL ES这个底层库实现渲染，所以后面会将两者放在OpenGL中一起讨论。 Metal。...如果是基于越狱系统，开发者还可以通过调用系统的私有API方式，其中比较重要一个方法是UIGetScreenImage来实现录制功能，这种方式的优点是录制效率高且是无损画质，但同时也有一个致命的弱点，就是应用没办法上架...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。...因此，在目前的Metal框架中可以使用三种着色器——Vertex Shader、Fragment Shader以及Compute Shader。...当然也意味着需要冒着风险大量的在Objective-C 运行时来对Metal的类型添加继承和扩展类型。 其整个流程如下图所示： 但协议的这种方式，又无形中增加了我们钩子的复杂程度。

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    兼容并蓄——MNN异构计算设计与实践

    而如果推理引擎优化得更好，同样运算量的模型延时降低，算法工程师就有更多的选择空间。 端上推理引擎的主要任务，是在不同的资源受限的环境下使模型高效运行。...异构计算的使用需要标准，也就是一组API，这个标准在IOS和Android上面不一样，比如IOS上GPU的使用标准是Metal，而Android上面，由于历史原因，是OpenCL、OpenGL、Vulkan...，而小米6可以用OpenCL，我们就加载MNN-OpenCL，这样可以使MNN在保持轻量性的同时，支持更多的硬件。...加载完一个模型，在进行推理之前，MNN要做调度和预推理两个额外的准备过程，调度过程决定这个模型的算子的执行顺序以及运行硬件，预推理则进行资源准备。...在每个实例，也就是小方块之内，运行的是GPU的Shade代码，这个根据不同的标准各异，Metal是 .metal，OpenCL是 .cl，OpenGL 和 Vulkan 是 glsl。

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    Metal_入门01_为什么要学习它

    其核心目的是尽可能的减少CPU开销，而将运行时产生的大部分负载交由GPU承担 感觉有点还蛮多的,姑且相信你,在交往过程中,再去体会吧!...同时访问这块内存,而反观Metal，就会发现它并无需这样的处理方式，开发者可以在CPU和GPU之间同步使用这些数据 2.是Metal能预判GPU的状态从而避免那些多余的校验和编辑。...你可以在多线程异步控制GPU,有效用于平行创建和提交命令缓冲区 2.描述了缓冲和纹理对象代表了GPU的内存分配。...Metal使得资源能够和runtime接口、图形着色器、并计算函数之间共享 4.metal 着色器可以和你的app代码一样在运行时加载,编译，这样的好处时能够更好的生成代码,以及编译调试 5.Metal...不能再后台执行命令代码,否则系统崩溃 命令提交模型深入学习 a.在Metal 的架构中,MTLDevice 协议定义了简单的代表GPU 的接口,此协议提供了方法去查询设备的属性,创建设备的特殊对象,比如缓冲区或者纹理

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    Flutter 1.17版本重磅发布

    此版本还包括Dart 2.8，您可以在Dart博客上阅读有关Dart 2.8的更多信息。 移动性能和尺寸改进 此版本的主要重点是在性能和内存方面进行改进。...但是，最广泛的性能改进是iOS中对Metal的支持。 Metal支持将iOS的性能提高50％ 苹果公司在iOS上对Metal的支持几乎可以直接访问底层GPU，并且是苹果公司推荐的图形API。...在完全支持Metal的iOS设备上，Flutter默认情况下使用它，从而使您的Flutter应用程序大多数时候运行得更快，平均使渲染速度提高约50％（取决于您的工作量）。...有关更多详细信息，请在Flutter Wiki上查看iOS上的Metal常见问题。...由于对Dart代码或素材资源的更改无需重新构建APK，因此可以使重复的flutter运行命令更快地启动。

    2.5K10

    陈天奇等人新作引爆AI界：手机原生跑大模型，算力不是问题了

    ，例如在 iPhone 上运行聊天机器人： 在 Web 浏览器上运行聊天机器人： 当然，在 Windows 和 Linux 上本地运行也是肯定可以的，聊天机器人应用程序能通过 Vulkan 平台在...GPU 上运行： MLC-LLM 推出不到两天，GitHub 的 Star 量已经接近一千。...具体来说，MLC LLM 支持的平台包括： iPhone Metal GPU 和英特尔 / ARM MacBook; 在 Windows 和 Linux 上支持通过 Vulkan 使用 AMD 和 NVIDIA...运行时（Runtime）：TVM 编译生成的库能够通过 TVM runtime 在设备的原生环境中运行，TVM runtime 支持 CUDA/Vulkan/Metal 等主流 GPU 驱动以及 C、JavaScript...通过改进 TVM 编译器和运行时，使用者可以添加更多支持，例如 OpenCL、sycl、webgpu-native。 MLC-LLM 的发布让我们再次感受到了陈天奇 TVM 的力量。

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    事实胜于雄辩,苹果MacOs能不能玩儿机器深度(mldl)学习(Python3.10Tensorflow2)

    现而今，无论是Pytorch框架的MPS模式，还是最新的Tensorflow2框架，都已经可以在M1/M2芯片的Mac系统中毫无桎梏地使用GPU显卡设备，本次我们来分享如何在苹果MacOS系统上安装和配置...使用tensorflow-metal可以显著提高在苹果设备上运行TensorFlow的性能，尤其是在使用Macs M1和M2等基于苹果芯片的设备时。...Tensorflow框架GPU和CPU测试     为什么一定要让Tensorflow支持GPU？GPU或图形处理单元与CPU类似，同样具有许多核心，允许它们同时进行更快的计算（并行性）。...简而言之，GPU可以以并行方式运行代码并获得简明的结果，同时由于能够处理高强度的计算，因此可以比CPU更快的获得计算结果。    ...上训练模型比在CPU上训练模型更快，因为GPU可以同时处理多个任务。

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    CUDA与OpenCL：并行计算革命的冲突与未来

    另一种选择是使用转译器或源到源编译器，它们可以将 JavaScript 代码转换为 CUDA 或 OpenCL 代码，从而为 JavaScript 开发人员提供更熟悉的编程体验，同时仍利用 GPU 加速...它的广泛采用和供应商中立的性质使其成为图形编程生态系统的基石，使开发人员能够创建可以在各种硬件配置上运行的跨平台应用程序。...许多现代 GPU 支持两个 API 之间的互操作性，使开发人员能够在单个应用程序中利用每种技术的优势。...AMD 的 HIP（异构可移植性接口）提供了一个用户模式编译器，可以将 CUDA 代码转换为跨 AMD 和 NVIDIA GPU 运行，从而为现有 CUDA 代码库提供代码可移植性的潜在途径。...开放标准和供应商中立性：编写可以在多个供应商的硬件上无缝运行的代码，而不被锁定在单个专有生态系统中，这将是一个关键的成功因素。

    2.2K22

    AI 开发者看过来，主流移动端深度学习框架大盘点

    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...Core ML+Vision 应用场景如下所示： 在相机或给定图像中检测人脸 检测眼睛和嘴巴的位置、头部形状等人脸面部详细特征 录制视频过程中追踪移动的对象和确定地平线的角度 转换两个图像，使其内容对齐...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...大小：340k+（在 arm v7 上） 速度：对于 iOS Metal GPU Mobilenet，速度是 40ms，对于 Squeezenet，速度是 30ms 特征 一键部署，可以通过修改参数在...它上层的计算图优化算法可以让符号计算执行得非常快，而且节约内存，开启 mirror 模式会更加省内存，甚至可以在某些小内存 GPU 上训练其他框架因显存不够而训练不了的深度学习模型。

    2.3K30

    谷歌 Flutter 1.17 发布

    Metal支持可将iOS的性能提高50％ 苹果公司在iOS上对Metal的支持几乎可以直接访问底层GPU，并且是苹果公司推荐的图形API。...在完全支持Metal的iOS设备上，Flutter现在默认情况下使用它，这使您的Flutter应用程序大多数时候运行得更快，平均将渲染速度提高了约50％（取决于您的工作量）。...有关更多详细信息，请在Flutter Wiki上查看iOS上的Metal常见问题。 材质小部件：NavigationRail，DatePicker等 改进了Flutter中实施的材料设计系统。...此选项将安装仅依赖于您的插件代码（不包括任何Dart代码或资产）的通用Android应用。这允许重复flutter run命令的启动速度更快，因为对Dart代码或资产的更改不需要重新构建APK。...在进行此更改之前，如果您有任何分析错误，“热重装”将不会重装您的代码。如果分析错误不会影响您当前正在运行的代码（例如在单元测试中），那么这可能会令人沮丧。

    3.5K10

    Unity图形系统

    它支持无内存渲染目标（memoryless render targets），可以显著减少CPU开销，并且在多GPU系统上实现更好的GPU控制。Metal还提供了多种优化选项来提高应用性能。...性能优化 HDRP：通过优化GPU性能，能够在游戏主机上以4K分辨率运行光线追踪或在PC上快速渲染路径追踪帧，从而提高高保真3D游戏的性能。...为了实现平滑过渡，Unity还提供了淡化（Fading）模式，允许相邻两个LOD之间的几何体逐渐混合，以避免视觉上的突兀。...这种方案可以大幅降低用户设备的硬件要求，使得高质量的游戏和应用可以在各种设备上运行，包括性能较低的设备。...高效代码优化：为了实现低延迟，需要确保代码是高效的，可能涉及到使用多线程来处理流数据，以及使用GPU加速来进行颜色空间转换。

    10110

    Caffe2正式发布！新框架有何不同？贾扬清亲自解答

    同时，在移动设备上部署这些模型，使其快速有效地运行，也是一项艰巨的任务。 克服这些挑战需要一个强大、灵活和轻便的深度学习框架。Facebook一直试图建立一个这样的框架。...Caffe2的特性： - Caffe2框架可以通过一台机器上的多个GPU或具有一个及多个GPU的多台机器来进行分布式训练。...- 也可以在iOS系统、Android系统和树莓派（Raspberry Pi）上训练和部署模型。 - 只需要运行几行代码即可调用Caffe2中预先训练好的Model Zoo模型。...虽然Caffe2新增了支持多GPU的功能，这让新框架与Torch具有了相同的GPU支持能力，但是如前所述，Caffe2支持一台机器上的多个GPU或具有一个及多个GPU的多台机器来进行分布式训练。...有人问Caffe2是否用了Torch的代码库，以及CUDA等相关支持的问题。

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