編譯程序可以gpu加速嗎
❶ 如何給java程序使用gpu加速
在顯卡的屬性裡面有硬體加速,或者是到控制面板裡面的視頻屬性,裡面也可以找到啟用硬體加速之類的選項.
❷ 格式工廠能使用gpu加速和cpu有關系嗎，
是cpu，以前的軟體在編碼的時候都只用到雙核中的一個核心(線程)，格式工廠能利用好雙核的優勢，更多核心的優化不知道有沒做。
使用gpu編碼還不是很穩定，就我試過的速度雖快，但是生成出來的畫面都多了線形的東西。
❸ 哪類程序可以進行並行加速基於CUDA的最好~
對不同數據執行相同代碼且數據之間的關聯性很小的問題可以進行並行加速。像有限差分之類的演算法就是典型可以並行化的程序。並行化的程序在GPU上效率會很高，但是要求高精度的話最好是要硬體支持（費米結構），否則加速效果不是很好（參考一下《GPU高性能運算之CUDA》以及NVIDIA的《CUDA編程指南》，懂C語言的話入門很快）
❹ 程序代碼可以實現對GPU加速嗎
GPU的計算，應該說，絕大多數不是用VC++做的，而是用C做的。現在，Nvidia最新版的CUDA支持VC++了，但是只在Fermi核心的GPU——Geforce GTX 400系列家用顯卡、Fermi核心的Tesla上有支持VC++的CUDA。
GPU和CPU不同，CPU內部可以實現並行處理，而GPU內部只能實現並行計算，負責輸出一系列數據。但是，GPU內部的統一渲染管線結構，決定了GPU計算的並發線程遠遠大於CPU。一顆I7 980X的並行計算線程和處理線程都是12條，而GT 200系列核心雖然沒有並行處理能力，但是並行計算能力在30000線程以上。這個就是GPU通用計算的力量。
GPU通用計算領域，Nvidia居於獨孤求敗的地位。而ATI由於自身的GPU設計，以及市場定位的原因，通用計算做得不如Nvidia。現在的Nvidia大力發展GPGPU，但GPU通用計算的應用還處於起步階段，國內接觸CUDA編程的人也不多。你可以上Nvidia的官網看看，有不少的介紹。
❺ 為什麼編譯出的 gromacs 多 GPU 加速效果不好
一個可能的原因是 boost 的版本較低。
改進辦法是執行如下命令：
# sudo apt-get install libboost-all-dev
然後按照文章步驟安裝就可以了，為了便於閱覽，我們把步驟也貼在這里：
機器操作系統為 Ubuntu14.04，安裝了 CUDA7.5。
在家目錄下建立 gromacs 目錄做為工作目錄下，拷貝了 4 個安裝包：
openmpi-1.6.5.tar.gz
fftw-3.3.3.tar.gz
cmake-2.8.9.tar
gromacs-5.0.4.tar.gz
1.安裝 openmpi
$cd ~/gromacs
$tar –xvf openmpi-1.6.5.tar.gz
$cd openmpi-1.6.5
$./configure --prefix=/opt/openmpi
$sudo make
$sudo make install
2.安裝 fftw
$cd ~/gromacs
$tar –xvf fftw-3.3.3.tar.gz
$cd fftw-3.3.3
$./configure --prefix=/opt/fftw –enable-float –enable-shared
$sudo make
$sudo make install
3.安裝 cmake
$cd ~/gromacs
$tar xvf cmake-2.8.9.tar
$cd cmake-2.8.9
$./bootstrap
$sudo make
$sudo make install
4.編譯 gromacs GPU 版本
$cd ~/gromacs
$mkdir build-gpu
$cd build-gpu
$sudo cmake .. -DFFTWF_LIBRARY=/opt/fftw/lib/libfftw3f.so -DFFTWF_INCLUDE_DIR=/opt/fftw/include -DGMX_MPI=ON –DGMX_GPU=ON -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/opt/gromacs-5.0.4-gpu
$sudo make
$sudo make install
步驟 4 編譯 gromacs 時，cmake 步驟如果有如下提示信息的話，說明 boost 版本低：
❻ pr2019怎麼開啟gpu加速
是開啟GPU加速吧。
1.Pr CC 2018版本以上，顯卡驅動更新至最新版，（新版已經沒有cuda_supported_cards.txt這個文件，不用再找了）然後再在安裝目錄找到GPUSniffer.exe，點擊注冊一下。
2.打開Pr CC 2019 ，新建項目→常規→視頻渲染和回放里，可以選擇渲染程序來開啟 GPU加速。Intel和A卡是OpenGL加速，N卡是CUDA加速。
❼ 視頻後期處理製作會用得到GPU嗎顯卡對編輯視頻有沒有性能作用還是只用CPU
這個肯定是用到GPU的，新的視頻編輯軟體已經不光會用到CPU，也會使用GPU的性能來實現特效了。
❽ 用GPU加速linux Kernel
由NVIDIA部分資助，Utah大學的研究人員正在進行一項如何利用GPU來加速linux
Kernel的研究。此研究的目的是不僅僅讓所有用戶正常使用的應用程序(也就是用戶空間)利用現代圖形處理器(GPU)的強大功能，也讓linux
內核的部分(也就是內核空間)能直接運行在GPU上。
在其項目主頁上寫到：KGPU(即kernel和GPU的合體)的想法是把GPU當成操作系統的協同處理器，允許在linux內核中進行數據的並
行計算。這樣允許我們使用SIMD(或者CUDA中的SIMT)風格的代碼來加速linux內核功能，讓之前認為太過於密集的計算功能進入內核。簡單來
說，KGPU為內核增加了矢量運算功能，另外，它是linux內核真正地開始並行化，不僅僅是處理多個並發請求，而且將大的數據計算請求分割到開來，
將這些計算平鋪到GPU上大量的核心中。
聽起來是一個很新奇的概念，這目前僅是個研究項目，這個KGPU項目離可見的發規模應用還有一些限制因素。最大的問題是，目前linux
內核DRM(Direct
Rendering
Manager)子系統中的開源圖形驅動都無法支持GPGPU。雖然目前有OpenCL
Gallium3D
state
tracker
+Clover的計劃，但是還遠遠沒有準備好。
因為目前研究使用的是Compute
Unified
Device
Architecture，而且使用NVIDIA最新的閉源專有驅動，故只支持Nvidia的硬體架構。所以更好的選擇是擁抱工業標准OpenCL，這樣
都對AMD和NVIDIA的GPUs都有很好的支持
在目前KGPU的研究進程中，研究人員已經用GPU-加速的AES密碼來加密eCryptfs文件系統，展示了GPU可以用來處理加密技術。
這是KGPU的的Google
Code
page主頁。當然還有GitHub。
總結：利用GPU加速linux內核肯定是件很有意義的事情，但是開源的內核圖形驅動一定要改善和提高，能夠處理OpenCL
和/或GPGPU.
❾ opencv_python4.1如何GPU加速，需不需要重新編譯之類的
需要重新編譯opencv 的，最後getCudaEnabledDeviceCount();這個函數返回值大於零才行 // first.cpp : 定義控制台應用程序的入口點。 // #include "stdafx.h" #include #include "opencv2/opencv.hpp" #include "opencv2/gpu/gpu.hpp" #pragma co..