GPU 图形编程接口库 OpenGL ES 的 EGL 示例代码，可以在Linux、Android上运行

EX Kernel Manager Pro「EX内核管家」v5.67 for Android 有效管理安卓设备 CPU GPU 提升和固定频率

功能： - 物理正确的烘焙光照。- 所有生成结果均与三叶线下渲染器进行了比较。 - 性能：用 GPU 来进行光线跟踪。 - 可利用 RTX 硬件（非必需）。 - 使用 NVidia AI Denoiser 来移除噪点，由深度学习驱动。 - 修复了常见的烘焙伪影，例如光照泄漏和 UV 接缝。 - 全局光照（支持自定义着色器）。 - 天空光照（HDRI 或颜色）。 -发射性纹理网格。 -IES 光线。 -定向、点状、聚光光源。 - 材质：支持反射率、自发光、镂空材质。 - 可生成完整和间接光照贴图，甚至每个光照都可生成混合光照。 - 可生成阴影遮蔽蒙版。 - 支持四种模式的定向烘焙（凹凸/高光）：主导方向（与大多数着色器兼容）、辐射着色法线贴图、像素球状谐波和简单的烘焙法线贴图反射。 - 支持选择渲染。 -光照探针。 -自动图集打包。 - 支持 Mesh Renderer、蒙皮网格和 Terrain。 -支持 LOD。 -支持烘焙预设。

加速器

gpu加速

面向GPU的单颗粒冷冻电镜软件RELION并行与优化

吴恩达卷积神经网络，第一周作业PyTorch版本代码(gpu-cpu通用） 1.PyCharm上运行的PyTorch项目 2.基础的卷积神经网络搭建 3.加入了gpu加速所需的代码 4.含数据集+cnn_utils.py【对原版本做了简化】 5.含训练、模型保存、模型加载、单个图片预测代码 6.里面保存了个已经在gpu上训练好的模型，下载后也可以自行训练

总结出来的整套配置anaconda（Spyder）+tensorflow+CPU/GPU的安装配置；以及踩过的各种坑及解决方法；良心总结

GPU高性能编程CUDA实战—book.h CPUBitmap.h等头文件

PyTorch中的非负矩阵组合 PyTorch不仅是一个很好的深度学习框架，而且还是矩阵操作和大数据卷积方面的快速工具。 一个很好的例子是 。 在此程序包中，我基于torch.nn.Module在PyTorch中实现了NMF，PLC​​A及其反卷积变化，因此可以在CPU / GPU设备之间自由移动模型并利用cuda的并行计算。 模组 NMF 基本的NMF和NMFD模块使用乘法更新规则将beta差异最小化。 乘数是通过torch.autograd获得的，因此减少了代码量并且易于维护。 该界面类似于sklearn.decomposition.NMF ，但具有一些其他选项。 NMF ：原始NMF算法。 NMFD ：一维反卷积NMF算法。 NMF2D ：二维反卷积NMF算法。 NMF3D ：3-D反卷积NMF算法。 可编程逻辑控制器 基本的PLCA和SIPLCA模块使用EM算法来最