1.极智AI | 算法部署中需要注意的法源Lazy Loading
2.UE5 Paper2D 插件和Atlas 图集的使用
3."ATLAS"缩写代表什么?
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极智AI | 算法部署中需要注意的Lazy Loading
懒加载策略在算法部署中尤为重要,尤其是源码在算力芯片场景。此策略类似于前端开发中的解析懒加载,旨在减少服务器压力和流量,法源通过在需要时加载资源,源码而非初始加载时就全部加载,解析颐果园源码以提高效率并降低资源浪费。法源例如,源码在使用英伟达系列GPU进行模型推理时,解析首次推理可能需要较长时间,法源随后的源码推理则迅速变快,这实际上反映了一个突变的解析过程。在这一过程中,法源小游戏领红包源码大量时间被消耗在了内核加载上。源码
懒加载在CUDA编程中也是解析一个核心概念,它延迟了CUDA模块和内核的加载,直至实际执行时。在程序初始化时,并非所有包含的内核都会被提前加载,只有在使用时才会加载相应的内核。这种策略能够显著节省初始化时间,减少内存占用,无论是GPU内存还是主机内存。
值得注意的是,懒加载不是9格筹码指标源码TensorRT层面的概念,也不是GPU硬件层面的概念,它是CUDA层面的概念。在CUDA生态系统中,内核的加载和使用之间存在明确的关联。在国产AI芯片如天数智芯、登临等上进行算法性能验证时,建议先进行CUDA预热,或者忽略首次推理性能,仅关注后续稳定性能,以获得更可靠的性能数据。
本文通过测试升腾的Atlas推理卡和算能的SC7推理卡,展示了在非CUDA生态的白日门套装源码设备上,首次推理性能与后续推理性能的对比。结果表明,升腾和算能卡的首次推理性能与后续推理性能相当,这可能意味着这些卡在首次推理时并未采用懒加载策略。
总的来说,了解和应用懒加载策略在算法部署中至关重要,它能够优化资源使用,提高系统效率,尤其是在处理大规模数据和复杂模型时。在选择和优化算力资源时,考虑懒加载策略的应用,将有助于提升性能并降低成本。音频网站仿制网页源码如果您对这一主题感兴趣,欢迎关注我的公众号[极智视界],获取更多关于AI领域的实用分享和项目源码。
UE5 Paper2D 插件和Atlas 图集的使用
在深入探讨如何使用UE5 Paper2D插件和Atlas图集之前,先回顾一下大佬们的文章与官方文档的指引。然而,实际操作时,我们可能会遇到后台运行不畅甚至失败的情况,这是在添加图组时常见的问题。因此,这篇文章旨在分享我解决图集上传与Sprite切割问题的方法,同时也感谢所有给予我启发的作者们。
为了实现这一目标,选择使用TexturePacker或其他图集打包工具是关键步骤。我选择的是TexturePacker,并直接将需要打包的Texture文件夹拖入Paper2D Sprite中,确保数据格式为UnrealEngine-Paper2D。算法上使用了网格/条带,但具体参数调整应依据个人需求。
完成打包后,输出Atlas和Paper2DSprites。这些文件随后可以导入到引擎中。在本地文件夹中,生成的文件包括Frames(分割后的Sprite)、Textures(xxx.png)以及SpriteSheet文件。这样的结构有助于实现资源的高效管理与利用。
综上所述,通过正确配置TexturePacker与UE5 Paper2D插件,以及遵循适当的打包与导入流程,可以有效解决在图集添加图组时遇到的问题。这一过程不仅需要对工具的熟练掌握,还需要对资源管理的深入理解。希望这一分享能够帮助到有类似需求的开发者,共同提升项目开发效率。
"ATLAS"缩写代表什么?
文章结论:ATLAS是Automatically Tuned Linear Algebra Software(自动调谐线性代数软件)的缩写,广泛应用于计算机软件领域,尤其在处理线性代数计算问题时表现出色。
ATLAS,这个简洁的缩写词,代表了复杂的线性代数软件解决方案。其全称意为自动调谐,意味着该软件能够根据特定任务和硬件环境自适应地优化算法性能。在中文中,我们称之为“自动调谐线性代数软件”,其拼音为“zì dòng tiáo xié xiàn xìng dài shù ruǎn jiàn”。这个缩写在英语中的流行度相当高,达到了,显示出其在计算机科学中的广泛应用。
在技术分类上,ATLAS属于Computing领域,特别针对需要高效线性代数运算的程序设计和数据分析。它在诸如科学计算、机器学习和大数据处理等众多场景中扮演着重要角色,提供高性能计算能力。例如,它可能被用于优化大型矩阵运算,显著提升计算效率。
总的来说,ATLAS是一个在技术圈内广泛认知并受到开发者欢迎的工具,它通过自动调谐优化功能,简化了线性代数处理的复杂性,使得复杂计算更加便捷和高效。
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