-
本版专家分：0结帖率 66.67% -
朋友你好：
我现在有个问题，我们基于imx6q板子着眼于应用需求裁剪定做了一份自己的系统，当前应用对于快速3D渲染需求很强，当前在渲染的时候处理器总是资源占用很高，我的做法是把CMA分了320M，然后我把gc_hal_kernel_platform_imx6q14.config文件的EXTRA_CFLAGS += - DgcdFSL_CONTIGUOUS_SIZE=134217728 （128M）修改为EXTRA_CFLAGS += -DgcdFSL_CONTIGUOUS_SIZE=268435456 （256M），现在的应用占用资源有明显减少，请问我这样做有风险吗？我们的运行内存1G，BSP是3.14.52，给点建议！
-
本版专家分：0
-
楼主您好!,我现在使用imx6q绘制图形时CPU的占用率很高,请问怎样加大GPU内存呢?CMA需要怎样设置呢?
-
本版专家分：0
-
实在抱歉未能及时回复，朋友，你可以直接修改内核的.config文件的CONFIG_CMA_SIZE_MBYTES=400 进行配置。我们可以私下探wx:AZWBL060310
- IMX6 长时间播放1080P 中途停止
- log: W/imx6.gralloc( 2360): FBIOPAN_DISPLAY failed: Connection timed out
- 关于解决imx6 双显和卡顿问题的总结
- 在近期的工作中接连遇到了连个难题，或许是由于没有经验才觉得难； <em>问题</em>1：从sensor出来的数据要同时显示到LCD和HDMI上，大小为720P+1080P，技术支持给的程序成功的实现了1024x768 + 1080P ，但是我在项目中却遇到了奇怪的现象，就是那程序过来怎么改也不了720P和1080P，郁闷几天后仔细的看代码，发现是IPU旋转处理(IC),处理的大小不能超过1024x1024的原因
- a20 和imx6q
- 用过a20 也用过<em>imx6q</em>，我自己感觉a20 本地化一点，<em>imx6q</em>技术支持好一点，a20是双核的，<em>imx6q</em>是四核的，a20<em>gpu</em>使用mile400mp，<em>imx6q</em> 用viv，我感觉不出来这两个<em>gpu</em>的差距。就支持度来说，a20的<em>gpu</em>和摄像头硬解码对linux的支持不够好，<em>imx6q</em>对linux的支持比a20强多了，各大论坛，各个服务社区的a20技术资料对3d和硬解码的资料少之又少，或者不够
- [sg] imx6q Android6.0 1080p的界面恢复时卡顿问题排查
- <em>问题</em>描述： 环境：Android 6.0 <em>imx6q</em> <em>内存</em>2G 现象：系统分辨率设置为1080p时首次打开App（以Setting为例）的时间比从recent恢复还要短，从recent恢复能感觉到明显的卡顿感觉，点击后会在launcher明显等待后才会恢复activity 对比：Android 6.0下 720p该现象不存在；Android 4.4 1080p该现象不存在 <em>问题</em>排查：（...
- ubuntu下查看CPU/GPU/内存使用率及分配
- watch -n 1 nvidia-smi每秒刷新一次原文Ubuntu死机查看CPU<em>内存</em>控制keras显存使用控制显存
- 禁止keras预分配GPU内存
- keras使用theano或者tensorflow作为后端时，都会预<em>分配</em>GPU<em>内存</em>，即先占满当前GPU的所有<em>内存</em>，而你使用nvidia-smi显示的就是预<em>分配</em>的GPU<em>内存</em>，往往是满的。如果你不想要程序预<em>分配</em><em>内存</em>，即需要多少<em>内存</em>就动态<em>分配</em>多少<em>内存</em>时，你就需要如下设置：import tensorflow as tf import keras.backend.tensorflow_backend as K
- tensorflow指定GPU运行以及GPU资源分配的几种方式
- 1.在终端执行时设置使用哪些GPU（两种方式）(1) 如下（export 语句执行一次就行了，以后再运行代码不用执行）(2)如下2.代码中指定（两种方式）(1)import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"(2)# Creates a graph. with tf.device('/<em>gpu</em>:1'): a = tf.constant([1.0...
- Tensorflow设置GPU显存按需分配
- 按需要自动<em>分配</em>，避免Tensorflow一次性占满 <em>gpu</em>_options = tf.GPUOptions(allow_growth=True) sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(<em>gpu</em>_options=<em>gpu</em>_options)) # sess = tf.InteractiveSession(config=tf.ConfigProto(<em>gpu</em>_opt...
- imx6q LINUX 启动时间优化
- LINUX 启动时间优化
- IMX6 多屏幕显示问题
- 1. 运行Qt程序 1.1 两个屏幕运行不同Qt 程序： 若Qt5运行于eglfs平台，与屏幕设置有关的环境变量为QT_QPA_EGLFS_FB，在LVDS 上&amp; HDMI 上显示: export QT_QPA_EGLFS_FB=/dev/fb0 ./QtDemo1 &amp; export QT_QPA_EGLFS_FB=/dev/fb2 / ./QtDe...
- imx6 高温试验过不了解决办法
- 1）第一个<em>问题</em>：系统在运行过程中，温度到了比如70度，cpu内核达到105度就会挂掉 解决办法： 1）方法1：kernel 修改 /drivers/thermal/imx_thermal.c 参数 按需修改： #define IMX_TEMP_PASSIVE 85000 这种方法需要重新编译内核，烧写 2）方法2： 启动起来后，使用命令行修改 修改： echo...
- imx6x gpu sdk
- imx6x <em>gpu</em> sdk for i.mx6q imx6d i.mx6dl i.mx6s vivante <em>gpu</em> 3d, 2d application
- Android 如何使用GPU硬件加速
- 1.名词解释 GPU：Graphic Processing Unit （图形处理器） OpenGL：Open Graphic Library 定义了一个跨编程语言、跨平台的编程接口的规格，不同厂商会有不同的实现方法，它主要用于三维图象（二维的亦可）绘制。 SurfaceFlinger：Android中负责Surface之间叠加、混合操作的动态库 Skia：Android中的
- 让tensorflow在GPU上训练时不要占用全部内存
- tensorflow默认训练时占用一块GPU的全部<em>内存</em>，在训练代码python文件中加入以下代码，可以避免这种<em>问题</em>，给实验室的小伙伴们留一点空间。 <em>gpu</em>_options = tf.GPUOptions(allow_growth=True) sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(<em>gpu</em>_options=<em>gpu</em>_options)) ...
- tensorflow设备内存分配算法解析 （BFC算法）
- tensorflow设备<em>内存</em>管理模块实现了一个best-fit with coalescing算法（后文简称bfc算法）。bfc算法是Doung Lea’s malloc(dlmalloc)的一个非常简单的版本。它具有<em>内存</em><em>分配</em>、释放、碎片管理等基本功能。 <em>关于</em>dlmalloc算法，参考下面链接： http://gee.cs.oswego.edu/ Bfc算法思想： 将<em>内存</em>分成一系列内
- GPU占显卡很大内存时，设置限制GPU的用量
- 当显卡<em>内存</em>饱满时 指定显卡 1、设置使用GPU的百分比 import tensorflow as tf import keras.backend.tensorflow_backend as KTF #进行配置，使用30%的GPU config = tf.ConfigProto() config.<em>gpu</em>_options.per_process_<em>gpu</em>_memory_fraction ...
- GPU内存详解
- #寄存器与CPU不同，GPU的每个SM（流多处理器）有成千上万个寄存器，在GPU技术简介中已经提到，SM类似于CPU的核，每个SM拥有多个SP（流处理器），所有的工作都是在SP上处理的，GPU的每个SM可能有8~192个SP，这就意味着，SM可同时运行这些数目的线程。寄存器是每个线程私有的，并且GPU没有使用寄存器重命名机制，而是致力于为每一个线程都<em>分配</em>真实的寄存器，CUDA上下文切换机制非常高效...
- 基于IMX6Q自动驾驶平台/ADAS平台
- 主芯片型号：i.MX 6Quad 计算性能：12000DMIPS（ARM每秒运算12亿条指令集） 主要应用场景：决策规划、车辆控制等 参数指标（简略版）： 操作系统 操作系统 Linux 主芯片 型号 i.MX 6Quad 配置 4核Cor...
- 安卓下使用OpenCL进行PowerVR GPU编程
- 安卓下使用OpenCL进行GPU编程，测试平台为Nokia N1平板，GPU为PowerVR
- arm-poky-linux-gnueabi- (5.3.0) 工具链编译live555-20170718
- 本以为用那么新的工具链编译 2017年的live555 应该没<em>问题</em>的, 但却在执行 归档库 (arm-poky-linux-gnueabi-ar) 的时候出了<em>问题</em>. 原本live 用的 归档 命令参数是 cr , 导致 arm-poky-linux-gnueabi-ar 无法识别这个参数, 后来用 qtcreator 建一个测试工程, 静态编译一个库, 发现 arm-poky-linu
- imx6交叉编译器arm-none-linux-gnueabi-gcc的安装
- 1、安装交叉编译环境arm-none-linux-gnueabi-gcc http://www.veryarm.com/arm-none-linux-gnueabi-gcc 注：建立arm-none-linux-gnueabi-gcc的软链接arm-linux-gcc（ln –s * * 注：如果是64为系统需要安装32位库：（udo apt-get install ia32-lib
- opencv移植在4412和imx6（yocto 3.14.28 arm-poky-linux-gnueabi ）上
- dengnendnngnddddddengdengdengdeng
- imx6开发环境搭建之yocto全记录(L4.1.15_2.0.0)
- 最近才开始玩imx6，本来是不打算搞yocto的，毕竟有官方渠道可以下载uboot和kernel（下面会说到），为什么要干这种吃力不讨好的事情？然而当我玩到了qt5移植的时候，却发现网上各种imx6移植qt5的方法都不好（移植都是成功的，包括OpenGL，然而却跑不了eglfs）。折腾了几天之后我就死心了，决定搭建yocto环境，记录如下： 1，准备搭建yocto环境。 1.1，安装ubu...
- 面试题4：堆栈内存分配
- 题目： 编写C++中的两个类，一个只能在栈中<em>分配</em>空间，一个只能在堆中<em>分配</em>空间。 解答： 要写出这两个类，首先要了解堆栈<em>分配</em><em>内存</em>情况，一个经过编译的C/C++占用的<em>内存</em>分为以下几个部分： 1.栈区：由编译器自动<em>分配</em>和释放，存放函数的参数值、局部变量的值等，甚至函数的调用过程都是用栈来完成的。其操作方式类似于数据结构中的栈。 2.堆区：一般由程序员手动申请及释放，若程序员不释放，程序结束时可
- c++常见面试题-C/C++程序内存分配情况
- 1.由C/C++编译的程序占用的<em>内存</em>分为以下几个部分 1、栈区（stack）— 由编译器自动<em>分配</em>释放 ，存放为运行函数而<em>分配</em>的局部变量、函数参数、返回数据、返回地址等。其操作方式类似于数据结构中的栈。 2、堆区（heap） — 一般由程序员<em>分配</em>释放， 若程序员不释放，程序结束时可能由OS回收 。<em>分配</em>方式类似于链表。 3、全局区（静态区）（static）—存放全局变量、静态数据、常量。
- Google Colab免费GPU配置方法
- 前言 因为最近在Mac上跑模型实在是心累，所以就想要找一些免费的云服务器来进行模型训练 经了解，Google推出的免费GPU服务器Google Colab（Colaboratory）就很合适 Google Colab特征 Colaboratory是一个 Google 研究项目，旨在帮助传播机器学习培训和研究成果。它是一个Jupyter Notebook环境，不需要进行任何设置就可以使...
- GPU一些概念总结
- GPU一些概念总结，记录一些自己理解的GPU相关知识，口语化多一些，有助于理解。
- IPU VPU GPU的关系
- Video graphics system[IPU, VPU and GPU] IPU: Image Processing Unit • -- Display • -- Camera • -- Image Rotation, Inversion, Color Space Conversion • -- Image quality enhancement • -
- 移动GPU全解读（一）
- 【编者按】：本文作者为爱搞机特约作者、技术达人“炮神”@ioncannon。 本文将从移动GPU的结构、参数、兼容性、跑分几方面让读者全方位对移动GPU有一定的概念。由于篇幅较长，分成两部分介绍，这是第一部分，讲解的是移动GPU的结构和相关参数。 前言 现在移动设备的“核战”越来越激烈，已经从CPU引发到了GPU上，于是“16核”、“8管线”、“MP4”、“三角形生成率”和“填充率”等
- [RK3288][Android6.0] Mali GPU基本知识
- Platform: Rockchip OS: Android 6.0 Kernel: 3.10.92Mali GPU的前身是Falanx,是挪威一家公司, 后来被ARM收购. 目前除了做GPU以外,Mali还做Camera, Video Processor, Display Processor.收购后的第一款产品是Mali 200, 后面是Mali 400系列, 属于Utgard架构. 后面
- GPU内存操作
- CUDA的线程是多维的，启动一个线程格，线程格可以是多维的，线程格中分为线程块，线程块也可以是多维的，线程块中包含线程，对于GPU来说，同时启动200万个线程是很轻易的事情。blockIdx :当前执行设备代码的线程块的索引dim3 grid(DIM,DIM):声明一个二维的线程格，名字为grid;kernel<<>(dev_t):线程块为一个二维线程块，每个线程块有一个线程grid
- imx6q android 8.0 文档
- iMX6q 安卓8.0系统文档 nxp官网下载 （飞思卡尔） 其中包含7个文件
- imx6-android 修改内存大小
- ~/myandroid/bootable/bootloader/uboot-imx/include/configs/mx6dl_sabresd.h ~/myandroid/bootable/bootloader/uboot-imx/include/configs/mx6q_sabresd.h -#define PHYS_SDRAM_1_SIZE (1u * 1024 * 1024 *
- Caffe的GPU部分学习
- Caffe的GPU部分学习 这里需要用到NVIDIA的CUDA的接口，不做详细描述，具体查看NVIDIA的官方说明，只讲解caffe的GPU单卡的基本逻辑。 GPU相关的初始化 GPU设备的指定，并创建cublas和curand的句柄，分别用于矩阵运算和随机数生成。通过Caffe::SetDevice()函数调用完成。 <em>内存</em>管理初始化。 每个带有weight和bias blob的<em>gpu</em>...
- 深度学习笔记：windows+tensorflow 指定GPU占用内存（解决gpu爆炸问题）
- 目录 目录 前言 一、指定显卡 二、限制GPU用量 1、设置使用GPU的百分比 三、指定GPU并且限制GPU用量 指定第一块GPU可用 前言 最近在使用深度学习，跑了一个大的model，然后GPU炸了，上网搜索了一下如何解决这个<em>问题</em>，做下笔记，分享给大家。 keras在使用GPU的时候有个特点，就是默认全部占满显存。 这样如果有多个模型都需要使用GPU跑的话，那么限制是很大...
- 深度学习【12】DL平台GPU分配
- 本说明只适用于GPU显存<em>分配</em>，以及如何使用指定使用某个GPU。 要同时使用多GPU计算时，tensorflow需要自己修改代码，theano需要安装lib<em>gpu</em>arrary（还没安装成功） theano： 例子： THEANO_FLAGS='device=<em>gpu</em>0,lib.cnmem=0.1' python test.py 说明： device=<em>gpu</em>0,表示使用ID号为0的G...
- 关于静态变量的内存分配问题
- （1）首先static 称为类变量，它属于这个类，而不属于这个类的实例对象（但是可以通过实例对象去访问）当类连接的时候就为其<em>分配</em>空间并初始化默认值，空间<em>分配</em>在堆中。 （2）Integer是int的包装类型，其中采用了缓存机制，在缓存中-128~127这些数是在堆中本来就存在的，所以Integer a = new Integer(1); Integer b = new Integer(1);
- 深入浅出：CPU,GPU,内存的优化
- 营养非常丰富的一篇文章，原文：http://www.cnblogs.com/murongxiaopifu/p/4284988.html 阅读目录 前言：看看优化需要从哪里着手CPU的方面的优化：GPU的优化<em>内存</em>的优化更新，使用Unity Profiler工具检测<em>内存</em> 前言： 刚开始写这篇文章的时候选了一个很土的题目。。。《Unity3D优化全解析
- CUDA之二维数组分配内存及初始化
- 在GPU中，对一维数组<em>分配</em><em>内存</em>使用的是cudaMalloc函数，但是对于二维数组，使用cudaMalloc来<em>分配</em><em>内存</em>并不能得到最好的性能。因为对于2D<em>内存</em>，对齐是一个很重要的性质，cudaMallocPitch函数能够保证<em>分配</em>的<em>内存</em>是合理对齐的，满足物理上的<em>内存</em>访问，因此可以保证对行访问时具有最优的效率。对数组进行初始化应当使用cudaMemset2D，进行<em>内存</em>赋值应当使用cudaM...
- 关于内存分配的几个错误C++
- 错误一 HEAP CORRUPTION DETECTED: after Normal block (#150) at 0x0046B2A0. CRT detected that the application wrote to memory after end of heap buffer. 分析：<em>分配</em>的<em>内存</em>空间不足导致。详细代码如下 BinNode&lt;int&gt; *h...
- GPU共享内存：pycuda使用教程
- 最近在学习pycuda，因为资料比较少，而且杂乱，所以我就拷贝到了自己的博客 使用Python写CUDA程序有两种方式： * Numba * PyCUDA numbapro现在已经不推荐使用了，功能被拆分并分别被集成到accelerate和Numba了。 例子 numba Numba通过及时编译机制（JIT）优化Python代码，Numba可以针对本机的硬件环境进行优化，同时支持CP...
- 【Ubuntu-Tensorflow】GPU设置及显存资源分配
- 最近笔者在做GPU显存资源<em>分配</em>的研究，发现在tf中<em>gpu</em>一些实用的方法和接口，共享出来，供大家参考学习，如有<em>问题</em>，欢迎留言讨论。
- CUDA学习--内存处理之全局内存（5）
- 1. 全局<em>内存</em>GPU的全局<em>内存</em>之所以是全局的，主要是因为GPU与CPU都可以对它进行写操作。CPU主机端处理器可以通过以下三种方式对GPU上的<em>内存</em>进行访问： 显示地阻塞传输； 显示地非阻塞传输； 隐式地使用零<em>内存</em>复制。 通常的执行模型是CPU将一个数据块传输到GPU，GPU内核对其进行处理，然后再由CPU将数据块传输回主机端<em>内存</em>中。比较高级的模型是使用流（参考CUDA学习–CUDA流）将数据传输和内
- Keras - GPU ID 和显存占用设定
- Keras - GPU ID 和显存占用设定 初步尝试 Keras (基于 Tensorflow 后端)深度框架时, 发现其对于 GPU 的使用比较神奇, 默认竟然是全部占满显存, 1080Ti 跑个小分类<em>问题</em>, 就一下子满了. 而且是服务器上的两张 1080Ti.服务器上的多张 GPU 都占满, 有点浪费性能.因此, 需要类似于 Caffe 等框架的可以设定 GPU ID 和显存自动按需<em>分配</em>.
- TensorFlow指定GPU设备、分配显存
- 一、使用GPU加速运算 1.TensorFlow程序中可以通过tf.device函数来指定运行的设备。 CPU名称为"/cpu:0"，即使有多个CPU，所有的CPU都使用/cpu:0作为名称。 GPU则不同，是"/<em>gpu</em>:n"，n可替换。n=0，即是第一个GPU，以此类推。 2.观察每个运算所用的设备： 使用log_...
- tensorflow 动态分配内存以及设置使用那块gpu的方法
- 动态<em>内存</em> config = tf.ConfigProto() config.<em>gpu</em>_options.allow_growth=True sess = tf.Session(config=config) 如何控制GPU资源率 （参考：http://blog.csdn.net/u012436149/article/details/53837651） allow growth c
- CUDA学习--内存处理之寄存器（2）
- 1. 寄存器GPU上一个SM可以看成一个多线程的CPU核。一般CPU拥有二、四、八个核。但一个GPU却有N个SM核。但这里需要注意的是，所有的工作都是有SM上的SP（流处理器）处理的。每个核上SP数目不同，因此每个核支持的线程数目也会有很大的不同。事实上，一个GPU设备上的所有SM中活跃的线程数目通常数以万计。与CPU不同，GPU的每个SM（流多处理器）有上千个寄存器。CPU与GPU架构的一个主要区
- 关于framebuffer这几天学习的一点心得体会和疑惑
- 这几天一直在做 <em>imx6q</em> 的视频和
- 一段代码搞懂 gpu memory
- 一段代码搞懂 <em>gpu</em> memoryGPU 的 memory 分为 三种，io速度从快到慢排序为： local memory shared memory global memory 其中 shared memory 的io 速度是远快于 global memory 的。这三种 memory 的访问性质是： local memory: 线程私有，只能本线程访问 shared memory: 线程块(th
- OpenCL GPU性能测试源代码
- 用于测试GPU通用计算性能(浮点 整形 双精度 纹理性能)的OpenCL代码
- imx6系列系統移植筆記--imx6q內核版本4.1.15更新rt后，解決編譯失敗的問題
- 開發環境:ubuntu 14.04 交叉編譯器版本：arm-poky-linux-gnueabi-gcc 5.3.0 kernel源碼版本：4.1.15 rt補丁版本：patch-4.1.15-rt16.patch 更新完rt補丁后，編譯報錯定位到drivers/mxc/<em>gpu</em>-viv/hal/os/linux/kernel/gc_hal_kernel_os.c中提示rt_spin_loc...
- CUDA-全局内存的区别与用法
- CUDA编程中全局<em>内存</em>分为分页<em>内存</em>，固定<em>内存</em>，零拷贝<em>内存</em>，统一虚拟寻址，统一<em>内存</em>地址。 一.分页<em>内存</em> 利用cudaMalloc()申请的主机<em>内存</em>，即可分页<em>内存</em>。 特点：可分页<em>内存</em>传输数据到设备时，首先需要<em>分配</em>固定<em>内存</em>，再传递到设备端。 float* data; cudaMalloc((void**)&data,sizeof(float)*N);
- 跨DLL的内存分配释放问题 Heap corruption
- 这是个很典型的<em>问题</em>，在MSDN上也有描述。<em>问题</em>是
- GPU 显存 - Caffe 内存优化
- Caffe 的一个优化版本 - [caffe-yjxiong](https://github.com/yjxiong/caffe). 测试了一下, ResNet101 相对于官方 caffe, 能够明显节省显存占用, batchsize 可以增加很多. 显存优化的 Caffe 主要实现的功能: [memory multiloading]
- 如何在linux内核中保留一块内存不被系统分配
- 要想在内核中保留一个块<em>内存</em>，不被系统<em>分配</em>，而是只由自己使用，可以使用以下函数 reserve_bootmem(addr,size,flag） 这个函数的三个参数，addr是你要保留的地址，size就是要保留的大小，flag是标志位，要来确定是否检查你要保留的空间是否已经被保留了，它可以设置为两个值，BOOTMEM_DEFAULT和BOOTMEM_EXCLUSIVE，前者就是总是会返回0（也就是
- CUDA之静态、动态共享内存分配详解
- 静态<em>分配</em> 加上前缀 shared __shared__ int _ss[1024];1 动态<em>分配</em> 当我们在编程时，不清楚shared memory 数组开多大，就要用到动态<em>分配</em>。 分为两部分： 1， 声明 extern __shared__ int _s[];1 2, 在调用kernel 时加上数组的大小。 xxx_kernelgrid, block, sha
- 查看gpu使用情况，已经如何释放内存
- 一、Linux查看Nvidia显卡信息及使用情况，输入：nvidia-smi 表头释义： Fan：显示风扇转速，数值在0到100%之间，是计算机的期望转速，如果计算机不是通过风扇冷却或者风扇坏了，显示出来就是N/A； Temp：显卡内部的温度，单位是摄氏度； Perf：表征性能状态，从P0到P12，P0表示最大性能，P12表示状态最小性能； Pwr：能耗表示； Bus-Id：...
- 浅谈CUDA零拷贝内存
- 今天看到有小伙伴提出了“零拷贝”的<em>问题</em>，由于本人以前用的也比较少，了解不多，因此打算好好研究一番，现做些总结。 零拷贝<em>内存</em>是一种特殊形式的<em>内存</em>映射，它允许你将主机<em>内存</em>直接映射到GPU<em>内存</em>空间。因此，因此对GPU上的<em>内存</em>解引用时，如果是基于GPU的，那么就获得全局<em>内存</em>的高速带宽；如果GPU代码读取一个主机映射变量，它会提交一个PCI-E读取事务，主机会通过PCI-E总线返回数据。
- C语言内存分配-通俗理解
- 最近很多同学希望了解C语言的<em>内存</em><em>分配</em>，虽然可以在互联网上找到诸多的讲解，但是你会发现要么不通俗易懂，要么不算太全面。而这些对于新手而言，又绝对会把你弄得晕头转向的，所以在此对网上和书本上的诸般讲解，进行了通俗的翻译和总结。
- IMX6Q，clko2无法输出时钟问题
- 博主使用的是天嵌科技的IMX6Q_coreC板子。 使用的内核版本为3.0.35 现在有关项目需要clko2输出40M时钟。 记录调试过程： 板级代码中有： 管脚复用以配置成 MX6Q_PAD_GPIO_3__CCM_CLKO2 clko2 = clk_get(NULL, "clko2_clk"); if (IS_ERR(clko2)) ...
- GPUImage内存泄漏记录
- 原文地址:https://blog.csdn.net/jcp312097937/article/details/45849341GPUImage是现在做滤镜最主流的开源框架，没有之一。作者BradLarson基于openGL对图片处理单元进行封装，提供出GPUImageFilter基类，配合shader，常用滤镜都拿下不是<em>问题</em>。 下面大致讲解下GPUImage里的一些基本概念，为了表达方便。已经知...
- Caffe 内存管理分析
- 本文是作者原创，如有理解错误，恳请大家指出，如需引用，请注明出处。Blob<em>内存</em>管理分析在caffe的分层结构中，Blob充当了<em>内存</em>管理的角色，屏蔽了上层逻辑代码对于数据的申请释放的感知，同时也屏蔽了底层设备对上层逻辑的影响，本文主要分析Blob的管理机制和实际<em>内存</em>申请单元SyncedMemory 的机制。 首先我们看一下Blob和SyncedMemory的关系，类图如下：实际上整个Blob的实现就
- 【Cuda并行编程之二】Cuda Memory Hierarchy_Cuda内存层次结构
- 要想编写高效的程序，那么一定要对<em>内存</em>结构有比较深刻的认识，就像C/C++里面的堆<em>内存</em>，栈<em>内存</em>，全局存储区，静态存储区，常量区等。Cuda是并行计算框架，而GPU的<em>内存</em>有限，那么如果想编写高效的Cuda程序，首先要对其<em>内存</em>结构有一个简单的认识。
- Linux释放GPU显存
- 用tensorflow做实验，有时候会由于某种原因，在关闭程序后，GPU的显存仍处于被占用的状态，而用nvidia-smi查不到对应的进程pid. 这时释放显存的方法： sudo fuser /dev/nvidia* 该命令会显示所有占用nvidia设备的进程pid，将这些pid逐个kill掉： kill -9 pid 发现显存已经被释放。 不过，造成这种显存不能被释放现象的原因尚不清...
- gpu显存（全局内存）在使用时数据对齐的问题
- 全局存储器，即普通的显存，整个网格中的任意线程都能读、写全局存储器的任意位置。存取延时为400-600 clock cycles，非常容易成为性能瓶颈。访问显存时，读取和存储必须对齐，宽度为4Byte。如果没有正确的对齐，读写将被编译器拆分为多次操作，降低访存性能。
- linux 内核内存分配
- linux 内核<em>内存</em><em>分配</em>
- tensorflow中使用指定的GPU及GPU显存
- tensorflow中使用指定的GPU及GPU显存 本文目录 1 终端执行程序时设置使用的GPU2 python代码中设置使用的GPU3 设置tensorflow使用的显存大小 3.1 定量设置显存3.2 按需设置显存 转载请注明出处： http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6591923.html
- IMX6Q的DDR3初始化配置
- 处理器：IMX6Q5EYM10AD DDR3：NT5CB128M16BP-CG 16位1333MHz数据频率 相比于Exynos4412的<em>内存</em>，飞思卡尔IMX6的<em>内存</em>比较麻烦，耗费了比较多的时间调试才稳定，当然这也是因为我无缘无故改掉了<em>内存</em>拓扑结构和换了<em>内存</em>芯片型号的原因。 硬件设计参照天嵌的E9设计，设计之初没有对照飞思卡尔提供的硬件设计方案，飞思卡尔的方案里提供了TOP和在6层板上使用了
- imx6 移植人脸识别
- 最近接到任务要移植人脸检测,其他步骤网上都有，一步步做就好了， 就是在加载haarcascade_frontalface_alt2.xml的时候，出现 /root/dchip/linux_Qt/opencv-2.4.13.1/modules/core/src/persistence.cpp:5008: error: (-2) The node does not represent a user
- CUDA：寄存器详解
- CUDA：寄存器详解 前言1 与CPU不同，GPU的每个SM（流多处理器）有上千个寄存器。CPU与GPU架构的一个主要区别就是CPU与GPU映射寄存器的方式。CPU通过使用寄存器重命名和栈来执行多线程。为了运行一个新任务，CPU需要进行上下文切换，将当前所有寄存器的状态保存到栈上，然后从栈中恢复当前需要执行的新线程上次的执行状态。这些操作需要花费上百个CPU时钟周期。如果在CPU上开启过多...
- CUDA调试经验(内存分配异常)
- CUDA语言在调试的过程有时会碰到下面的一些情况，断点调试到cudaMalloc, cudaMemcpy, cudaThreadSynchronize不能走到下一步，而是跳到程序的最开始，会突然黑屏，显卡驱动出现故障，屏幕出现雪花，蓝屏重启等。 这些情况一般是显卡出现泄漏，出现了
- 操作系统学习-17. 内存的连续分配方式
- 写在前面 连续<em>分配</em>方式，是指为一个用户程序<em>分配</em>一个连续的<em>内存</em>空间。又可把连续<em>分配</em>方式进一步分为单一连续<em>分配</em>、固定分区<em>分配</em>、动态分区<em>分配</em>以及动态重定位分区<em>分配</em>四种方式。 单一连续<em>分配</em> 这是最简单的一种存储管理方式，但只能用于单用户、单任务的操作系统中。采用这种存储管理方式时，可把<em>内存</em>分为系统区和用户区两部分，系统区仅提供给 OS 使用，通常是放在<em>内存</em>的低址部分；用户区是指除系统区以外的全部
- Hadoop YARN常见问题以及解决方案 任务合理调度分配
- 摘自： http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/hadoop-yarn-problems-vs-solutions/
- IPU概述
- 1. IPU概述 （一）框架 首先来看看<em>imx6q</em>整体系统框架图，看看IPU位于整个SOC系统中的位置： 可以看出来，整个IPU挂接在AXI与AHB总线上面，通过总线，它可以与ARM，VPU，GPU和RAM等模块通信。 另外，每个IPU有两个camera接口，如下所示： 通过LDB控制到LVDS屏，直接控制LCD屏，并且可以通过HDMI或者MIPI来显示。
- CUDA（16）之内存对齐
- 摘要 本文主要讲述CUDA<em>内存</em>对齐。 1. 背景 CUDA<em>内存</em>对齐的背景就不说了。 2. 采用SoA设计/构造并行的数据结构 array of structures（AoS）和structure of arrays（SoA）是C语言的基本背景。SoA的<em>内存</em>操作适合并行计算的数据结构的设计。SoA在并行计算上的具体实现见下面过程分析。 #define threads ...
- GPU显存管理
- GPU显存管理 GPU：有两种方式访问GDDR5，一种是HUB统一接口进行<em>分配</em>，另一种是直接调Controller，比如Depth block，color block，texture block等都是直接Controller。直接调用的方式肯定快一些，我觉得这是对像纹理这样比较大块的内容的特殊照顾，显卡的<em>内存</em>结构除了有物理上的结构以外，肯定还有逻辑上的划分。把物理<em>内存</em>分成大小适中的逻...
- 飞思卡尔 I.MX6Q-ipu视频流格式转换
- 前言 飞思卡尔的vpu可以实现硬件的编解码，同时也提供了ipu接口，可以实现视频流格式的转换，例如YUV422转为YUV420，YUV422转化为RGB888，当然我们也可以通过软件纯代码实现这些功能，但有时候代码实现总是有许多的缺陷，当你视频流很大时，纯代码就无法实现我们想要的效果。 1、ipu环境配置 首先，你需要配置好LTIB环境
- “内存对界”原理——数据是如何对齐的
- “<em>内存</em>对界”原理——数据是如何对齐的
- 堆栈的内存分配
- <em>内存</em><em>分配</em> 遇到的<em>问题</em> 最近工作中遇到一个bug，log显示刚开始从buf中读取的内容是正确的，但是将不同的指针指向buf中不同的起始地址，然后经过一些操作后，重新读取这些指针指向的内容，发现内容不正确了。 code void cheange（char *name, char *type） { char *tmp_name, *tmp_type, *tmp_value, ...
- 多段资源分配问题（动态规划）
- 多段资源<em>分配</em><em>问题</em> 题目内容 设有资源n（n为整数），<em>分配</em>给m个项目， gi(x) g_i(x) 为第i个项目分得资源 x x 所得到的利润，求总利润最大的资源<em>分配</em>方案， 也就是解下列<em>问题</em>： max z=g1(x1)+g2(x2)+...+gm(xm) max \ z = g_1(x_1) + g_2(x_2) + ... + g_m(x_m) x1+x2+...
- 深度学习中 GPU 和显存分析
- 深度学习最吃机器，耗资源，在本文，我将来科普一下在深度学习中： 何为 “资源” 不同操作都耗费什么资源 如何充分的利用有限的资源 如何合理选择显卡 并纠正几个误区： 显存和 GPU 等价，使用 GPU 主要看显存的使用？ Batch Size 越大，程序越快，而且近似成正比？ 显存占用越多，程序越快？
- 关于内存的分配问题
- 如下程序：rn#include rnrnrnvoid main()rnrnstatic int a = 0;rnstatic int b = 0;rnauto int c = 0;rnint d = 0;rnint e = 0;rnrncout << &a << endl rn << &b << endl rn << &c << endl rn << &d << endl rn << &e << endl;rn rn显示结果是rn0x0042E058rn0x0042E05Crn0x0012FF7Crn0x0012FF78rn0x0012FF74rnrn我不明白的是地址不是依次<em>分配</em>的吗？a、b地址递增，为什么c、d、e是递减<em>分配</em>的啊？
- 管理员解决深度学习服务器GPU内存占用问题
- 解决方法 利用Linux自带的管道命令 nvidia-smi | grep python 获取到GPU中的进程号 然后通过 ps -lA | grep pid 找到进程的状态 若为S（sleep），并且超过容忍时间，则kill掉 测试python执行centos7系统命令的情况 import os <em>gpu</em>_status = os.popen(&amp;quot;nvidia-smi | grep python&amp;quot;)...
- NVIDIA GPU Computing
- NVIDIA GPU编程合计，<em>关于</em><em>内存</em>，CUDA等一些知识
- imx6 启动流程分析
- 推荐给学习imx6的自己和大家！ http://wenku.baidu.com/view/9dbb066fbed5b9f3f80f1c14.html
- CUDA中的常量内存__constant__
- GPU包含数百个数学计算单元，具有强大的处理运算能力，可以强大到计算速率高于输入数据的速率，即充分利用带宽，满负荷向GPU传输数据还不够它计算的。CUDA C除全局<em>内存</em>和共享<em>内存</em>外，还支持常量<em>内存</em>，常量<em>内存</em>用于保存在核函数执行期间不会发生变化的数据，使用常量<em>内存</em>在一些情况下，能有效减少<em>内存</em>带宽，降低GPU运算单元的空闲等待。 使用常量<em>内存</em>提升性能 使用常量<em>内存</em>可以提升运算性能的
- cudaMemGetInfo获取的可用显存和全部显存有问题和实际有出入？CPU多线程调用GPU
- 我在vs上运行cuda程序，用cudaMemGetInfo获得的总的显存是3g，但是实际应该有4g。可用的显存是3028M，那就是用了44M，但是用GPU-Z和nvidia-smi都显示用了800多M，不知道为什么是这样？这种<em>问题</em>很难定量。例如一台有 32GB <em>内存</em>的机器，但是在 C 里面也没办法全部用上，因此操作系统会占用一部分，至于占用多少？这个是非常底层的事情。同样的，显存并非完全留给代码使...
- ARM嵌入式系统上OpenCL测试
- By Toradex Giovanni Bauermeister 1). 简介 相比曾经，如今科技设备对处理性能和速度要求越来越高。为了应对这种技术需求，许多公司发明了不少方法来获得更好的处理性能。例如苹果公司，发明了 Open Computing Language (OpenCL)。2008年6月，苹果公司向 Khronos Group 提交了 OpenCL 工作建议。历经五个月的研发，Op
- 内存分配器memblock
- 背景 在Linux内核开发过程中, 多少都会存在一个patch, 引入了远超预期的麻烦. 内核2.6.34开发过程中, 这个奖项非CONFIG_NO_BOOTMEM莫属 bootmem本身是个简单的,低级的<em>内存</em><em>分配</em>器. 在引导程序的初期用来<em>分配</em><em>内存</em>. 有人可能会想, 没有必要再增加一个<em>内存</em><em>分配</em>器, 但是由于<em>内存</em>管理代码在被调用前需要很多内核功能都准备好, 要想在启动初期使用<em>内存</em>管理代码会大
- Pytorch 节省内存、显存的一些技巧
- Pytorch中有一些节省<em>内存</em>、显存的技巧，我结合自己的经验以及如下网址所载内容进行描述： 技巧 inplace 操作 比如在relu或者LeakyRelu里面使用inplace，可以减少对<em>内存</em>的消耗；这种操作根据我个人的经验是比较有效的，尤其是在一些ResNet结构单元使用比较多的模型上；具体可以参考下文进行尝试： 比如ResNet 和 DenseNet 可以将 batchnorm 和relu...
- GPU共享内存问题
- 转载某同学的博文 其实这两天一直不知道什么叫bank conflict冲突，这两天因为要看那个矩阵转置优化的<em>问题</em>，里面有讲到这些<em>问题</em>，但是没办法，为了要看懂那个bank conflict冲突，我不得不去找资料，说句实话我现在不是完全弄明白，但是应该说有点眉目了，现在我就把网上找的整理一下，放在这边，等哪天完全弄明白了我就在修改里面的错误。 Tesla 的每个 SM 拥有 16K
- linux 用户空间内存分配详解
- http://www.perfgeeks.com/?p=723 http://www.perfgeeks.com/?p=770 经常使用top命令了解进程信息，其中包括<em>内存</em>方面的信息。命令top帮助文档是这么解释各个字段的。 VIRT , Virtual Image (kb) RES, Resident size (kb) SHR, Shared Mem size (kb) %MEM,
- CMA内存分配
- 在以前的驱动中，一般给LCD/GPU/camera预留部分<em>内存</em>，满足这些模块<em>内存</em><em>分配</em>的同时，也能够提供物理地址连续<em>内存</em>. 但是，如果GPU/camera/LCD没有使用时，这部分<em>内存</em>就白白浪费了，所以就有了CMA机制. CMA给驱动提供了一种<em>分配</em>连续<em>内存</em>的方法, 在驱动没有<em>分配</em>CMA<em>内存</em>时，这部分<em>内存</em>可以用于migrate type为moveable的<em>内存</em><em>分配</em>，在驱动需要CMA<em>内存</em>时，...
- 东迪企业资源管理系统下载
- Eastlight MRP单机版1.0，主要有六大功能子系统：〖工程管理子系统〗、〖销售管理子系统〗、〖计划管理子系统〗、〖采购管理子系统〗、〖库存管理子系统〗、〖MRP运行管理子系统〗。 <br> access + vba<br> 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/chenxh/190?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/chenxh/190?utm_source=bbsseo[/url]
- JavaScript面向对象的支持(ppt精简版)下载
- JavaScript面向对象的支持,PPT精简版 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/bbboy8205/370490?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/bbboy8205/370490?utm_source=bbsseo[/url]
- Android:ViewPager轮播图下载
- 自定义的viewpager，实现功能如下：无限自动轮播，pager点击事件处理，手指长按停止自动轮播，手指抬起恢复自动轮播； 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/zheng_jiao/9572085?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/zheng_jiao/9572085?utm_source=bbsseo[/url]
我们是很有底线的