import torch# 假设 x 在 GPU 上x = torch.tensor(2.5, device='cuda')# 将 x 从 GPU 移动到 CPUx_cpu = x.cpu()# 现在可以在 CPU 上使用 x_cpu 变量print(x_cpu) 在这个示例中,我们首先将x张量对象创建在GPU上。然后,我们使用.cpu()方法将其移动到CPU上,并将其分配给一个新的变量x_cpu。现...
CPU类转换为CUDA类 示例1 Matrix<BaseFloat> A(RandInt(1, 50), RandInt(1, 50)); A.SetRandn(); CuMatrix<BaseFloat> A2(A); 示例2 Matrix<BaseFloat> A(RandInt(1, 50), RandInt(1, 50)); A.SetRandn(); CuMatrix<BaseFloat> A2(); A2.CopyFromMat(A); 代码实现 src/cuda...
理论上cuda张量转cpu耗时不会这么久。在pytorch里面，程序的执行都是异步的，你看到的运行时间可能是“假...
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gpu decoded frame pix format AV_PIX_FMT_CUDA 直接在显存中 转化为 AV_PIX_FMT_BGR24 可行路径,试了三种: 两种cpu层面转换像素格式 的方法(1种失败,1种成功); 直接使用ffmpeg api 在gpu层面进行像素格式转换(失败) CPU 主导像素转换 1. 使用sws_scale实现 AV_PIX_FMT_CUDA-> AV_PIX_FMT_BGR24 的直接...
2009年,CUDA、OpenCL、DX11 Compute Shader百花齐放,GPU将会全面取代CPU进行并行计算,大批应用软件改投GPU门下…… 可以这么说,CPU是万能的,它几乎可以处理任何事情,但由于深度流水作业架构的特性、以及浮点运算能力的限制,它处理一些任务时的效率很低。纵观近年 来GPU的发展历程,就是一步步的将那些不适合CPU处理、或...
接着，尝试直接在GPU上进行像素格式转换，但结果失败，原因是GPU硬件的转换限制，以及转换操作受制于特定的格式限制列表。通过GDB调试，发现目标帧的格式转换受到严格限制，不支持从AV_PIX_FMT_CUDA直接转换到AV_PIX_FMT_BGR24。最后，解决该问题的方法是通过CPU主导的方式进行像素格式转换。首先，从GPU...
.视频转换一般都是占用大部分cpu的，但是我们当然想一边做其他事一边转视频了，解决方法是打开任务管理器，点击进程项，把视频转换相关的进程的优先级都设为低于标准或低就行了 如果不知相关进程是什么，可以点一下cpu就按cpu占用率排名，拉到最下面的占cpu最多的就是了 ....
问题原因:gpu 不支持 sws_scale + AV_PIX_FMT_CUDA-> AV_PIX_FMT_BGR24 的直接像素转换方式，那么 能否直接在gpu中直接转化 AV_PIX_FMT_CUDA 为 AV_PIX_FMT_BGR24呢? 如果可以直接实现，性能会有很大提升，因为减少了device->host 的数据传输，且gpu多核心并行处理，肯定比cpu处理性能要...