写在最前 因为华为项目的原因，最近开始了解Arm 的 GPU，也就是Mali。...同样的，各个core共享L2 cache，通过一个类似总线的GPU Fabric相连。 ? Shader Core架构 对于每个Shader Core的架构如下。...Execution Engine 下图就是主要的架构，每个计算单元能够承载4个线程（在G76中可以承载8个线程）操作，也就是说对于mali GPU的warp大小是变化的，这warp对于内存还有什么调度都是相同的
三星Exynos中常见的12核配置为Arm的最新GPU带来了巨大优势。当然，真正的基准测试将取决于其他因素，包括进程节点，GPU缓存，LPDDR内存配置以及要测试的应用程序类型。...得益于INT8点产品的支持，机器学习应用程序也获得了60％的巨大提升，游戏性能预期提高20％至40％。 为了确切地了解Arm如何实现这种性能提升，让我们更深入地研究架构。...Bifrost的继任者Valhall Vahall是Arm的第二代标量GPU架构。它是一个16宽warp执行引擎，从本质上讲意味着GPU每个周期，每个处理单元，每个内核并行执行16条指令。...其他功能包括对Arm的AFBC1.3压缩格式，FP16渲染目标，分层渲染和顶点着色器输出的支持。...Arm已经从每个GPU内核的三个执行单元过渡到只有一个执行单元，但是G77内核现在有两个处理单元。 此外，每个处理单元都包含两个新的数学功能块。
ARM主要有armv7和aarch64(armv8)，SRS支持了aarch64的编译和docker镜像，支持了ARM的交叉编译，大概八成的ARM场景都能支持了吧。...Why 为什么要支持ARM？因为现在八成的编译问题，都是大家在捣腾ARM时引起的。常见的误区： •在ARM服务器（RaspberryPi和鲲鹏等）上跑SRS使用交叉编译，扑街。...Note: MIPS似乎是支持的，龙芯好像有朋友试了没问题。 重要的事情强调十遍： 1.一般不需要交叉编译，直接在ARM服务器或Docker上编译即可。...Roadmap 目前SRS对ARM的支持非常完善了，按照大家常用的顺序列在下面： 1.直接在ARM Server上编译，和CentOS7一样的，不需要交叉编译，参考ARM Server[3]，比如RaspberryPi...•看起来MIPS是支持的，但可以做更好，比如MIPS的Docker镜像。•支持更多的芯片，有需求论坛[10]留言吧。
需要使用GPU的继续往下。...四、GPU支持 1、添加nvidia-docker支持 我们执行如下命令可以查看展示 nvidia-container-runtime 包的全部依赖： yum deplist nvidia-container-runtime
前言 GPU Mounter 是一个支持动态调整运行中 Pod 可用 GPU 资源的 Kubernetes 插件，已经开源在 GitHub[1]： 支持 Pod 可用 GPU 资源的动态调整 兼容 Kubernetes...、k8s-deivice-plugin 等，支持在 Docker 和 Kubernetes 环境下使用 Nvidia GPU 资源 Docker 从 19.03 版本开始原生支持--gpus参数对接 nvidia-container-runtime...Kubernetes 从 1.8 版本开始提供 Device Plugin 接口，解耦源代码中对 Nvidia GPU 的原生支持 因为有了上述工作，我们在 Docker 或 Kubernetes 环境中想要使用...也许正处于这一限制，当前各大深度学习云平台均无法支持调整一个运行中实例的 GPU 资源的特性。...GPU Mounter - 支持 GPU 热挂载的 Kubernetes 插件 出于上面的原因，我开源了一个 Kubernetes 插件支持 GPU 资源的热挂载。
Mac mini支持最高16GB内存以及最高2TB存储，在该网站的测试得分是单核1682，多核得分是7097。...而在苹果发布了Apple M1芯片后的几个小时，我们腾讯云即时通信 IM 在双十一当天也同步发布了支持Apple M1芯片的SDK！妥妥快准狠！ ?...这次如此快速的支持 SDK 更新少不了开发小哥哥加班加点的努力！在看完发布会后的几个小时立马开发支持并快速上新！动作如此神速也反应了我们对待产品的认真态度！值得加鸡腿！...欢迎各位用户下载体验支持 Apple M1芯片的 SDK！同时也欢迎各位用户在使用的过程中出给我们提意见或者建议！ ?
背景 上一篇文章《浅析GPU通信技术（上）-GPUDirect P2P》中我们提到通过GPUDirect P2P技术可以大大提升GPU服务器单机的GPU通信性能，但是受限于PCI Expresss总线协议以及拓扑结构的一些限制...首先我们简单看下NVIDIA对NVLink的介绍：NVLink能在多GPU之间和GPU与CPU之间实现非凡的连接带宽。带宽有多大？...显卡核心和显存之间的数据交换通道已经达到如此高的带宽，但是GPU之间以及GPU和CPU之间的数据交换确受到PCIe总线的影响，成为了瓶颈。...3）CPU连接： 实际上，NVLink不但可以实现GPU之间以及GPU和CPU之间的互联，还可以实现CPU之间的互联。从这一点来看，NVLink的野心着实不小。...NVSwitch作为首款节点交换架构，可支持单个服务器节点中 16 个全互联的 GPU，并可使全部 8 个 GPU 对分别以 300 GB/s 的惊人速度进行同时通信。
而国产硬软件一般也就是代指arm64硬件架构及在此基础上的linux定制发行版，最近一周刚好完成了一些支持arm64硬件架构的工作，这里总结一下。...其实很多常用软件都有arm64的软件源，看看https://opsx.alibaba.com/mirror，软件源里有aarch64之类的目录，就是支持arm64硬件架构的软件源。...k8s支持arm64架构 其实k8s要支持arm64还算是比较简单，由于Go语言里进行跨平台交叉编译很简单，所以k8s核心的一些二进制文件及docker镜像均有arm64架构的，将正常部署的k8s集群中这些二进制文件都替换成...c++程序支持arm64架构 系统中还有一些c++写的程序，需要在arm64架构的服务器上重新编译一下，编译方法也比较简单，就是用如下这些命令： sudo apt-get install xxxx-dev...总结 整个arm64硬件架构支持的调整工作并不是太难，不过在编译c++程序时还是遇到了一些困难，这时才发现这一块过度依赖公司内部框架及编译工具，开发人员并没有深入理解框架及编译工具的实现原理，当发现要为其它平台做一些适配工作时
这些年随着GPU算力的不断发展，不少机构在尝试利用GPU加速当前的数值天气预报模式。至少到目前为止还没看到官方发布的完整支持GPU版本的数值预报模式。 ?...报告中提到了利用GPU加速数值模式，PPT里给出了WSM6等微物理参数化的GPU和CPU对比。那今天就给大家介绍一下当前已经发布的社区版GPU加速的WRF模式-WRFg。...WRFg是利用GPU加速的社区版中小尺度WRF模式，包含了完整的WRF动力核及一些微物理选项，可以利用GPU、OpenACC和CUDA加速WRF模式的运行。...以下是当前已经移植到GPU的一些子模块信息。 ? ? 官方指出，WRFg可以部署在NVIDIA P100或V100的系统上。感兴趣的可以去网站下载安装包，尝试一下。当然，前提是你要有可用的GPU。...后面有时间再详细介绍一下这些年GPU在数值模式方面的应用情况。 参考链接：1. https://wrfg.net/ - End -
目前 Spark 只支持调度 Nvidia 的 GPU，AMD 等其他厂商的 GPU 还有待测试。 看一下 Spark 源码到底对 GPU 做了什么样的支持。...因为我只关注 on Kubernetes 的模式下，如何对 GPU 进行支持，所以全局搜索的时候，可以适当把 Yarn 和 Mesos 的部分剔除，因为这里的代码一般是互斥的，也就是 on Kubernetes...ba' -e 's/\n/","/g'` # echo {\"name\": \"gpu\", \"addresses\":[\"$ADDRS\"]} {"name": "gpu", "addresses...":["0","1","2","3","4","5","6","7"]} query-gpu 选项是用于打印 GPU 相关信息的一个选项。...容器是否已经分配 到了 GPU。
AMD宣布推出支持TensorFlow v1.8的ROCm GPU，其中包括Radeon Instinct MI25。这是AMD加速深度学习的一项重要里程碑。...ROCm即Radeon Open Ecosystem，是在Linux上进行GPU计算的开源软件基础。AMD的TensorFlow实现利用了MIOpen，这是一个用于深度学习的高度优化的GPU例程库。...除了支持TensorFlow v1.8之外，AMD还在努力向TensorFlow主存储库进行所有针对ROCm的增强功能。其中一些补丁已经在上游合并，还有一些补丁正在积极审查中。...在努力完全增强功能的同时，AMD将发布和维护未来支持ROCm的TensorFlow版本，例如v1.10。 AMD相信深度学习优化，可移植性和可扩展性的未来源于特定领域的编译器。...AMD受到XLA早期结果的启发，还在致力于发展AMD GPU启用和优化XLA。 有关AMD在该领域工作的更多信息：www.amd.com/deeplearning
文章目录 针对 Kubernetes 1.8 在人工智能和深度学习领域，算法工程师对 GPU 的使用越来越多，因此用户也希望通过 Kubernetes 来为模型训练任务申请 GPU 资源。...Kubernetes 支持 GPU 有几个前提条件。...是 Nvidia GPU 的资源名称。...GPU 目前还有一些限制。...只能通过 limits 字段来配置，还不支持 request 容器和容器之间，以及 Pod 之间也不共享 GPU 容器只能请求整数个 GPU 集群需要运行相同型号的 GPU 硬件 容器需要访问 CUDA
随着测序读长的不断增加，一款能够支持较大kmer的计数，而且性能良好的工具就显得非常的有必要。...Gerbil就是这样的一款工具，除了在算法上进行优化外，还引入了GPU加速，进一步加强其性能,对应文献链接如下 https://almob.biomedcentral.com/articles/10.1186...随着kmer长度的增加，Gerbil 的运行时间始终是最快的，其中的gGerbil代表GPU加速版的Gerbil。...和jellysifh不同，Gerbil支持多种输入文件格式 fastq/fasta fastq.gz/fasta.gz fastq.bz2/fasta.bz2 stdin txt 支持fastq和fasta...两种格式，也支持gzip和bzip两种压缩格式，还可以从标准输入流读取文件，甚至可以是一个txt文件，每一行是一个文件路径，这样就可以，一次处理多个输入文件。
为了克服这个问题，从业人员经常使用NVIDIA GPU来加速机器学习和深度学习工作负载。 CPU和GPU可以串联用于数据工程和数据科学工作负载。...在这里，您可以为工作区指定GPU。 选择您要使用的GPU实例类型。 选择GPU实例类型需要仔细考虑预期在工作区中运行的GPU工作负载的数量和类型。...不同的GPU也具有不同的RAM容量，因为GPU VRAM通常是数据处理的主要约束，因此确保您选择一个理想地适合其VRAM中的所有数据的GPU模型是另一个考虑因素。...一般的经验法则是，选择可以负担的最新一代GPU实例，并为其编程提供最大数量的GPU。...无论实际资源使用情况如何，拥有可用的GPU实例都会带来额外的运营成本 创建一个新项目并启动GPU会话： 如果将工作空间的最小自动缩放范围设置为零，我们将需要等待几分钟，同时第一个GPU节点将被置备并添加到集群中
根据公告，Istio 1.15.0 版本的重要更新是支持 arm64，用户可以在 Raspberry Pi 或 Tau T2A VM 上运行。...2019 年时，就有开发者抱怨无法在 arm64 上使用 Istio。...直到 2022 年 7 月 GKE 才正式提供 arm64 架构的虚拟机，那时才可以方便的编译和测试 arm64 架构的 Istio。...不过，本次更新，Istio 官方仅提供了 amd64 和 arm64 架构的镜像，不支持 arm32。...这一做法得到了社区众多开发者的关注和支持。
Kubernetes 是从 v1.6 开始实验性地支持 Nvidia GPU 的资源调度的。而在 v1.9 开始对 AMD GPU 也开始支持了。...现在 v1.13 对 GPU 的支持模式，是从 v1.8 开始通过 Device Plugin 来实现的。...鉴于 Kubernetes 支持越来越多不同类型硬件的资源管理和调度了，所以抽象一个 Device Plugin 是非常合理的，现在比如 InfiniBand 等支持 RDMA 协议的高性能网卡也可以通过...服务器可以支持 ROCm kubeadm 部署的集群是可以的 服务器安装了 ROCm 内核和最新的 AMD GPU Linux 的驱动 --allow-privileged=true 开启 相对于 Nvidia...GPU 的资源名 nvidia.com/gpu，AMD GPU 的资源名是 amd.com/gpu。
sess = tf.Session()print(sess.run(hello))是否支持GPUimport tensorflow as tfsess = tf.Session(config=tf.ConfigProto...(log_device_placement=True))>>>Device mapping:/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 -> device:
引子 前文宝华的《宋宝华：关于ARM Linux原子操作的实现》谈到软件如何使用ARM V7之后的LDREX和STREX指令来实现spin lock和atomic 函数，这篇文章接着探讨ARM架构和总线协议如何来支持的...下面是Arm ARM架构 [1] 文档定义的状态转换图 ?...Atomic指令的支持 处理器，支持cache coherency协议的总线，或者DDR controller可以增加了一些简单的运算，比如，在读写指令产生的memory访问的过程中一并把简单的运算给做了...Data coherency是通过硬件来支持的。...RISCV (Volume II: RISC-V Privileged ArchitecturesV1.10) 对RISCV了解不多，和ARM相比，同为RISC架构，对原子指令的支持也比较类似 Support
然而，对于那些使用基于Arm架构设备的用户来说，Knime的官方却没有提供ARM版的支持。如今，在信创领域，越来越多的企业在计算环境，尤其是云端环境中倾向于选择Arm架构。...在这个趋势下，原本Knime用户使用Arm架构的设备时，会发现Knime并没有提供ARM平台的支持，用户可能会因此限制，被迫选择其他数据分析工具。这个转变，代价无疑是非常大的。...Knime 是否支持ARM架构： 其实Knime一直是基于Eclipse的一套可视化数据开发工具，而且它是基于Java语言开发实现的，本质上来讲它应该是可以支持ARM架构上运行。...Knime 4.X 版本的ARM架构改造： 从Eclipse OSGI 以及Knime的源码分析等几个角度评估下来，我们发现，4.X版本是可以实现ARM架构支持的。...以下是在国产操作系统和国产台式机下运行的Knime截图： 也支持在麒麟服务器操作系统V10下运行，目前已经稳定执行千余份本脚本，表现十分稳固。
在IjkPlayer中并没有提供设置自定义GPU滤镜的接口，所以最后只能自己动手，以求丰衣足食了。...这样将增加Filter的功能增加进去了，也不会影响IjkPlayer的流程，让IOS同样能够快速的实现增加GPU滤镜的功能。
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