上一篇博文《OpenCL Installable Client Driver (ICD) Loader编译》详细描述了如何编译OpenCL ICD Loader。OpenCL ICD Loader自带了测试程序,成功编译后可以根据源码根目录下README.txt的说明运行测试程序来验证Loader是否可以正常工作:
大侠好,欢迎来到FPGA技术江湖,江湖偌大,相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖,在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源,或者一起煮酒言欢。
用opencv4时,用到了cv::VideoCapture就会出错。编译遇到了下列问题:
OpenCL Installable Client Driver (ICD) Loader是实现OpenCL应用程序与各硬件厂商提供的OpenCL驱动(platform)之间隔离的中间库。
文章作者:Tyan 博客:noahsnail.com | CSDN | 简书
这是《创建 Vitis 加速平台》系列的第 2 篇博文。在前文中,我们讲解了如何创建硬件以及如何通过 XSA 将元数据 (metadata) 传递给 Vitis™。
为了学习使用Faster R-CNN,需要安装OpenCV +Python环境,之前已经在CentOS下安装好了python2.7。yum安装的opencv是2.0版本,安装了opencv-python,但python中import cv2仍会报错,无法满足需要。所以决定用编译方式安装opencv。
作者知乎网址:https://www.zhihu.com/people/ming-zi-zong-shi-hen-nan-qi/activities
http://www.ros.org/news/2014/09/microsoft-kinect-v2-driver-released.html
如果你想要编译的代码更快(推荐),确保你安装了g++(Windows/Linux)或Clang(OS X)。
深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向,它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。
Scallion可以帮助我们使用OpenCL来创建GPG密钥以及针对Tor隐藏服务的.onion地址。Scallion基于Mono软件平台开发和运行,并已在Arch Linux平台上成功测试,工具的运行依赖.NET 3.5+(已在Windows 7和Windows Server 2008平台上测试)。
OpenCV是计算机视觉领域使用最为广泛的开源库,以功能全面使用方便著称。自3.3版本开始,OpenCV加入了对深度神经网络(DNN)推理运算的支持。在LiveVideoStack线上交流分享中英特尔
长话短说 这台密码破解机既不需要任何的“黑魔法”,也不需要你花大量时间和精力去组装各种乱七八糟的零配件。如果你按照这篇文章给出的方法来进行设备组装的话,你应该可以在三个小时之内搭建出一台密码破解工作站
MediaCodec是Google在Android API 16之后推出的用于音视频编解码的一套偏底层的API,可以直接利用硬件以加速视频的编解码处理。MediaCodec的概念中,一般而言,编解码器处理输入数据并生成输出数据。它异步处理数据并使用一组输入和输出缓冲区。在简单的层面上,需要请求(或接收)一个空输入缓冲区,填充数据并将其发送到编解码器进行处理。编解码器使用数据并将其转换为其空的输出缓冲区之一。最后,你请求(或接收)一个填充的输出缓冲区,消耗其内容并将其释放回编解码器。
最近有个科研课题需要在树莓派上做一系列验证,但是实验的程序是依赖OpenCV库的(最重要我们修改了库源码),而在树莓派上编译OpenCV源码很费时间,因此我只好使用交叉编译的方法来编译源程序。刚开始我们觉着网上材料大片,这部分的问题应该不大。可到操刀干活的时候,我才发现网上很多方法不仅繁琐,而且有的甚至还不是那么一回事,没看到一篇完全适合我的情况的。于是,我花了一天半左右的时间,整理这些材料并结合一点TRIZ原理,完成了这项任务。现在分享一下我的方案总结,不过我的方案不尽完善,欢迎大家指点修正,帮助后人节省时间。
OpenCV源码下载地址: https://opencv.org/releases/
近日AMD发布了Linux专用驱动AMDGPU-PRO 17.10,服务于Linux平台。这是距离上一版AMDGPU-PRO 16.60发布之后近两个月又推出的一款新驱动。 近日AMD发布了Linux
GROMACS 是目前最常用的分子动力学开源软件。主要用于蛋白、高分子化学和碳纳米管模拟。 荷兰一家OpenCL技术服务公司StreamComputing在Gromacs开发团队的支持下将Gromacs CUDA移植到OpenCL1.1上。 源代码来源和构建 目前该项目还在进行中,不过已经接近完成。 因为还没有二进制代码,所以除了有C,C + +和CMake知识外,你还需要知道如何使用Git。它建立在Windows和Linux, Nvidia和AMD GPU是现阶段的目标平台。
本文介绍了在Ubuntu 16.04上编译基于CUDA的OpenCL Caffe版本,并使用MNIST数据集进行训练和测试。首先介绍了硬件和软件环境的配置,然后说明了如何安装和编译Caffe。最后通过训练和测试展示了Caffe在MNIST数据集上的应用。
大家好,今天与大家分享的主题是FFmpeg在 Intel GPU上的硬件加速与优化。
大家好!我是赵军,现就职于英特尔的DCG从事基于FFmpeg的硬件优化工作,两年多前加入FFmpeg社区,2018年4月成为FFmpeg的其中的一个FFmpeg Maintainer,主要负责FFmpeg的硬件优化工作。
选自GitHub 机器之心编译 参与:蒋思源 AMD 最近宣布新的深度学习加速库 MIOpen 1.0 现已发布,该深度学习库支持加速卷积神经网络,并且构建和运行在 ROCm 软件栈的顶部。同时 MIOpen 还提供了卷积层、池化层、批量归一化层等众多使用参考,机器之心对这一机器智能库的特性和安装进行了介绍。 新发布的版本包含以下特性: 同时为前向和反向传播最优化的深度卷积求解器(Deep Convolution Solver) 包括 Winograd 和 FFT 转换的卷积优化 为深度学习优化了 GEMM
以下设置是在Lotus上密封32个GiB扇区的最小示例: 2 TB硬盘空间。 8核CPU 128 GiB的RAM
想看看您的计算机是否能在高压环境下飞起来 。你的笔记本、台式电脑到底有多快?这款Geekbench提供了快速的基准设计一套全面和准确地衡量处理器和内存性能。旨在使基准易于运行, 易于理解。适合需要测试
如果你想从GitHub安装Theano的前沿或开发版本,请确保你正在阅读此页面的最新版本。
APPML(Accelerated Parallel Processing Math Library )和Bolt(C++ template library OPENCL)两大项目主要技术负责人Kent Knox(AMD任职已有15年)在AMD开发者博客上发表博文称,目前,AMD将加速并行处理数学库开源,内容包含了BLAS和FFT的OpenCL实现。APPML利用OpenCL编程并运行在AMP GPU上,同时也可以运行在CPU上支持程序调试和多核编程。项目托管在GitHub上,命名为clMath,
Kelp.Net是一个用c#编写的深度学习库。由于能够将函数链到函数堆栈中,它在一个非常灵活和直观的平台中提供了惊人的功能。它还充分利用OpenCL语言平台,在支持cpu和gpu的设备上实现无缝操作。深度学习是一个非常强大的工具,对Caffe和Chainer模型加载的本机支持使这个平台更加强大。您将看到,只需几行代码就可以创建一个100万个隐藏层的深度学习网络。
Geekbench 6是一款强大的系统性能检测工具!最新版Geekbench 6不仅增加了对最新硬件的支持,连基准测试的负载也因此做了全面的改进,以便更好地反应最新的硬件及应用体验。另外,该版本的一大重点改进就是大幅弱化CPU单核跑分的重要性!还在等什么?
Mac OS X 背后的故事(九)半导体的丰收 半导体的丰收(上) 在美国宾夕法尼亚州的东部,有一个风景秀美的城市叫费城。在这个城市诞生了一系列改变世界的奇迹:第一个三权分立的国家——美立坚合众国,就在第五街的路口诞生;举世闻名的费城交响乐团,1900年在市中心的 Academy of Music 奏响了他们的第一个音符。而写这篇文章时,我正坐在三十四街的宾夕法尼亚大学计算机系的一楼实验室,面前摆放着世界上第一台电子计算机——ENIAC。 1946年 2 月 14 日,ENIAC 问世,每秒可运行
首先查了一下,cuda只支持Nvida显卡,所以只好放弃了。转而选择gpuarray backend,这个版本还没有release,都是开发版。
Geekbench 6是一款强大的系统性能检测工具!最新版Geekbench 6不仅增加了对最新硬件的支持,连基准测试的负载也因此做了全面的改进,以便更好地反应最新的硬件及应用体验。另外,该版本的一大重点改进就是大幅弱化CPU单核跑分的重要性!
Geekbench 6上线!Geekbench 6增加了对最新硬件的支持,追求的是更有真实意义的性能测试,这次的一大重点改进就是大幅弱化CPU单核跑分的重要性,多核性能变得更加重要。
视频编解码硬件方案最早是在嵌入式领域中广泛存在,如采用DSP,FPGA,ASIC等,用来弥补嵌入式系统CPU等资源能力不足问题,但随着视频分辨率越来越高(从CIF经历720P,1080P发展到4K,8K),编码算法越来越复杂(从mpeg2经历h264,发展到h265),PC的软件规模也越来越庞大,视频应用也越来也丰富,单独靠CPU来编解码已经显得勉为其难,一种集成在显卡中gpu用来参与编解码工作已经成为主流。
市场上网络摄像头都是不开放的,做计算机视觉,要么就是摄像头+服务器模式,要么就是摄像头+嵌入式模式,前者成本高,部署麻烦,后者开发麻烦。借助移动开发的春风,计算设备小型化和便宜化,需要一款通用的小型计算机视觉设备平台,来实现网络摄像头由“功能机”向“智能机”的转变。理想状态是Arm Linux + OpenCL 或 Android + OpenCL 的模式,形成一个个智能的摄像头Cell,然后单独应用,或构建Camera Network,或作为产品平台的基石。
非虚拟化环境。分个100G的分区安装Ubuntu,可以与win共存!想用哪个系统就重启切换!慢慢看,中间涉及git、pip安装慢的可以装个“开发者边车”解决
如果一切顺利,您将获得两个文件夹。一个包含所有头文件,另一个包含库,如屏幕转储中所示。
先执行 ethminer -G –list-devices 查看Gpu数量,我的机器是8Gpu,执行命令后
平时有很多碎片化时间,比如下班的地铁上,或者等待的时间,我们总喜欢拿出手机玩,这个时间也可以用来学习呢,当然佳爷自己也想学习英语,所以上下班的时间看看。
距离OpenCV 3.0发布已逾三年半了,终于在2018-11-20,OpenCV 4.0正式版强势来袭!至此开始OpenCV 4.x的王朝!
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本来是很久以前的帖子了, 居然还有人需要, 所以又翻了出来, 重新整理并发布到 github 。
Kali Linux是最著名的Linux发行版,用于道德黑客和渗透测试。Kali Linux由Offensive Security开发,之前由BackTrack开发。
翻译 | 林椿眄 编辑 | 周翔 2017 年 8 月,华盛顿大学的陈天奇团队发布了 TVM,和 NNVM 一起组成深度学习到各种硬件的完整优化工具链,支持手机、CUDA、OpenCL、Metal、JavaScript 以及其它各种后端,而且用户可以针对这些目标平台用 Python 来进行调优。 那么到底什么是 TVM 呢? 陈天奇在论文(https://arxiv.org/pdf/1802.04799.pdf)中解释到,TVM 其实是一个端到端优化堆栈,可以降低和调整深度学习工作负载,以适应多种硬件后
OpenCV是英特尔的开源计算机视觉库,是在BSD许可下发布的,因此它可以免费用于学术和商业用途。它具有C ++,Python和Java接口,并支持Windows,Linux,Mac OS,iOS和Android。
Geekbench 5可以测量处理器的单核和多核性能,从检查电子邮件,拍照到播放音乐,甚至一次都可以完成。Geekbench 5的CPU基准测试可测量包括增强现实和机器学习在内的新应用程序领域的性能,因此您将了解系统与前沿技术的距离。
在多媒体处理中,术语滤镜(filter)指的是修改未编码的原始音视频数据帧的一种软件工具。
大家好,我是 Peter!今天宣布一个好消息。 很荣幸和大佬们一起合写了本书《计算机系统开发与优化实战》,最近就要上市了。本书首先介绍通用处理器的架构,以及汇编和编译的技术;然后讲解 Linux 内存管理、 Linux 进程管理,以及 GDB、 trace、 eBPF、 SystemTap 等 Linux 系统开发工具;接着通过视频编解码主流技术和 NVIDIA 计算平台 CUDA 等讨论人工智能技术在音视频领域与自然语言处理领域的应用;最后讲解标准计算平台 OpenCL 的原理、开源硬件 soDLA、
在面对大规模计算密集型算法时,MapReduce范式的表现并不总是很理想。为了解决其瓶颈,一支小型创业团队构建了名为ParallelX的产品——它将通过利用GPU的运算能力,为Hadoop任务带来显著的提升。 ParallelX的联合创始人Tony Diepenbrock表示,这是一个“GPU编译器,它能够把用户使用Java编写的代码转化为OpenCL,并在亚马逊AWS GPU云上运行”。它的最终产品是一项与亚马逊Elastic MapReduce类似的服务,只不过不同之处在于它将利用EC2 GPU实例类型
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