hardware-acceleration

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對於在Erlang中啓用GPU加速的管道，我有一個概念性的想法。該API將包含高階函數，它們會帶來樂趣，二進制和一些標誌，對BEAM字節碼進行運行時檢查，以查看是否可以將樂趣編譯爲OpenCL，緩存結果，然後類似於更高階的函數列表模塊。如果樂趣無法轉換爲OpenCL，則該過程將失敗。所有的操作都將在二進制文件上完成，因爲缺陷列表在內存中沒有連續地表示，導致大量工作將它們移入和移出GPU內存。可以

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最多可以有多少位有效地執行按位操作？

提供了當代硬件，我想知道什麼是我可以有效地（例如在1個CPU週期）perfrom按位操作的位陣列的最大尺寸。例如，對於64位處理器，我假設答案只是64.這是真的嗎？我還能在GPU上獲得多少資金？如果我想構建一個簡單的ASIC，或者我能得到多少？

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gstreamer和Qt與ARM上的nvidia

我爲我的ARM板交叉編譯Qt 5.5.1，並試圖使用gstreamer和Qt播放視頻文件。我有gstreamer上的以下管道工作正常。 gst-launch-1.0 filesrc location=tracked.mp4 ! qtdemux name=demux demux.video_0! queue ! h264parse ! omxh264dec ! nveglglesink -e

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WebGL VS Canvas 2D硬件加速

現在，我需要在畫布上繪製許多圖像。畫布大小爲800x600px，我有很多256x256px（有些小）的圖像來繪製，這些小圖像將在畫布上組成一個完整的圖像。我有兩種方法來實現這一點。首先，如果我使用canvas 2D上下文，即context = canvas.getContext('2d')，那麼我可以使用context.drawimage()方法將每個圖像放在畫布的正確位置。另一種方法，我使用W

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如何在android中獲得像汽車一樣的加速和減速？

我讀了一些關於TYPE_LINEAR_ACCELERATION private SensorManager mSensorManager; private Sensor mSensor; ... mSensorManager = (SensorManager) getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE); mSensor = mSensorManage

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Android硬件加速

我有一個自定義View.When打開硬件加速並使用函數Canvas.drawPath（）繪製一個長路徑時，無法繪製此路徑。但是當我關閉硬件加速時，這個問題就會消失。但是，硬件加速是確保接口順利運行所必需的。我如何解決這個問題？

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如何正確使用硬件加速的Media Foundation Source Reader來解碼視頻？

我正在使用Media Foundation的Source Reader編寫硬件加速的h264解碼器，但遇到了問題。我跟着this tutorial，並支持自己的Windows SDK媒體基礎示例。當硬件加速關閉時，我的應用程序似乎工作正常，但它不提供我需要的性能。當我通過傳遞一個IMFDXGIDeviceManager到IMFAttributes用於創建閱讀器來打開加速時，事情變得複雜。如果我

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哪些硬件在英特爾酷睿處理器上運行OpenCL？

我正在考慮在Intel i7平臺上結合OpenCL和AVX來實現並行機會，但我不認爲這是可能的。雖然，我知道CPU和iGPU共享相同的內存帶寬，但我不確定他們是否共享任何其他硬件？在iGPU（「Intel Graphics Processor」）或AVX設備（「CPU cores」）上打開OpenCL嗎？

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問題工作與硬件加速/ gstreamer上odroid XU4

我嘗試從我的c920 Logitech相機與gstreamer v4l來源。我有一個與ubuntu 14.04版本4.9的odroid XU4。我正在嘗試使用硬件加速來避免使用大量的CPU。我安裝的GStreamer從源，因爲版本> 1.2並不能直接使用的Ubuntu 14.04 我做了這樣的： git clone -b 1.10 https://github.com/GStreamer/gs