快速上手，监控主机的CPU,GPU,MEM,IO等状态。前提客户端NodeExporter用于采集UNIX内核主机的数据，并解压：bashwgethttps://github.com/prometheus/nodeexporter/releases/download/v1.1.2/nodeexporter1.1.2.linux

浏览器渲染过程浏览器渲染1.解析HTML文件,构建DOM树,同时浏览器主进程负责下载CSS文件2.CSS文件下载完成,解析CSS文件成树形的数据结构,然后结合DOM树合并成RenderObject树3.布局RenderObject树（Layout/reflow）,负责RenderObject树中的元素的尺寸,位置等计算4.绘制RenderObject树（paint）,绘制页面的像素信息5.浏览器主进程将默认的图层和复合图层交给GPU进程,GPU进

本文纯属分享新技术随着科技的迅猛发展，"云端"这个概念逐渐成为各大厂商的研究对象。云储存、云盘、云计算乃至最近大火的云游戏，脱离了固定的硬件和软件计算环节。云游戏也叫有需求的游戏，是基于云计算的新技术。在云游戏模型中，所有的游戏逻辑和渲染都在服务器端运行，然后再从服务器把压缩的视频传给用户，这样玩家就不需要一台CPU和GPU相当好的计算机了，唯一的要求就

在本文中，我们将以chatglm6b为例详细介绍GPU云主机搭建AI大语言模型的过程，并使用Flask构建前端界面与该模型进行对话。

1  什么是DrawCall,有什么方法可以减少DrawCall  drawcall是啥？其实就是对底层图形程序（比如：OpenGLES)接口的调用，以在屏幕上画出东西。 在每次调用DrawCall之前，CPU需要向GPU

什么是过度绘制（OverDraw）在多层次重叠的UI结构里面，如果不可见的UI也在做绘制的操作，会导致某些像素区域被绘制了多次。这样就会浪费大量的CPU以及GPU资源。过度绘制最直观的影响就是会导致APP卡顿。还好系统有提供GPU过度绘制调试工具会在屏幕上用不同的颜色，来表明一个像素点位被重复绘制的次数。

关于并行计算的概念有非常多，硬件落地其实就只有两种，CPU上的并行计算和GPU上的并行计算，GPU做点积这样的矢量计算（矩阵计算）有优势，但目前还运行不了操作系统和数据库，比较多用于研究性质的计算。在我们生产系统中运用最多的是CPU上的并行计算，其落地方式也只有两种，多线程和多进程。围绕多线程、多进程结合通信技术的灵活设计，它的应用范围非常广泛，不光用于并行

外媒Phoronix报道，AsahiLinix的核心开发者AsahiLina正在探索用Rust编程语言编写该DRM内核GPU驱动程序的可行性。如果成功了，这将是第一个用Rust语言编写的Linux内核GPU驱动程序。鉴于目前尚未有Rust编写的实际驱动程序代码，驱动程序的Rust实现有几种可能性：1.完全使用R

一、技术介绍NVIDIATritonInferenceServer是一个针对CPU和GPU进行优化的云端和推理的解决方案。支持的模型类型包括TensorRT、TensorFlow、PyTorch(metallama/Llama27b)、Python(cha

在计算机科学领域中，GPU（GraphicsProcessingUnit，图形处理器）已经不再局限于仅仅处理图形相关的任务。从最初的专注于渲染图像和处理图形效果，到如今在人工智能、科学计算和加速深度学习等领域中扮演着关键角色，GPU已经成为现代计算的重要组