「java获取算力gpu」java算术
今天给各位分享java获取算力gpu的知识，其中也会对java算术进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
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android 如何取gpu信息？？？
通过文档的查找，以及源码的剖析，Android的GPU信息需要通过OpenGL来获取，android framework层提供GL10来获取相应的参数，而GL10要在使用自定义的View时才可以获得，下面是获得GPU信息的例子：
1.实现Render类
[java] view plaincopy
class DemoRenderer implements GLSurfaceView.Renderer {
public void onSurfaceCreated(GL10 gl, EGLConfig config)
{
Log.d("SystemInfo", "GL_RENDERER = " +gl.glGetString(GL10.GL_RENDERER));
Log.d("SystemInfo", "GL_VENDOR = " + gl.glGetString(GL10.GL_VENDOR));
Log.d("SystemInfo", "GL_VERSION = " + gl.glGetString(GL10.GL_VERSION));
Log.i("SystemInfo", "GL_EXTENSIONS = " + gl.glGetString(GL10.GL_EXTENSIONS));
}
@Override
public void onDrawFrame(GL10 arg0) {
// TODO Auto-generated method stub
}
@Override
public void onSurfaceChanged(GL10 arg0, int arg1, int arg2) {
// TODO Auto-generated method stub
}
}
2.实现GLSurfaceView
[java] view plaincopy
class DemoGLSurfaceView extends GLSurfaceView {
DemoRenderer mRenderer;
public DemoGLSurfaceView(Context context) {
super(context);
setEGLConfigChooser(8, 8, 8, 8, 0, 0);
mRenderer = new DemoRenderer();
setRenderer(mRenderer);
}
}
3.在Activity中 new 一个 DemoGLSurfaceView 对象
4.设置这个View对象
[java] view plaincopy
public class Demo extends Activity {
@Override
public void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanceState);
GLSurfaceView glView = new DemoGLSurfaceView(this);
this.setContentView(glView);
}
}
AI Studio的GPU如何获取？
AI Studio的Notebook 配备工业级顶级NVIDIA Tesla V100资源。现在AI Studio 重磅推出了算力支持计划进行申请。申请链接：网页链接，申请信息经过AI Studio的运营人员核验后，如满足资格，则会通过邮件通知赠予算力邀请码，用于免费GPU算力兑换。另一方面，没有通过的小伙伴可以等待其他活动，AI Studio将不定期举办运营活动，可以通过参与活动赢取GPU算力卡.
如何给java程序使用gpu加速
在显卡的属性里面有硬件加速,或者是到控制面板里面的视频属性,里面也可以找到启用硬件加速之类的选项.
怎么获取显卡的当前算力
可以参考下面，根据一些网吧市场常用的显卡,整理的一份相关显卡的价格和算力以及预计回本期,大概可以做个参考:
Radeon RX 580显卡
整机功耗：243W
计算力：22.4M
显卡售价：1999元
每24小时挖ETH数量：0.015
每24小时产生收益:24.48元
预计回本时间：81.66天
Radeon RX 470显卡
整机功耗:159W
计算力：24.3M
显卡售价：1599元
每24小时挖ETH数量：0.017
每24小时产生收益:27.9元
预计回本时间：57.31天
Radeon RX 480显卡
2022-01-21 查看显卡算力
笔者GeForce RT 710显卡，装的是792版本驱动，查看GPU信息，提示支持到CUDA11.4，遂装了11.4版本的CUDA，
首先验证CUDA环境是安装成功的
但是在安装paddle后，执行paddle验证函数时，提示错误
查资料说是显卡算力不足。
在NVIDIA网站查看显卡对应的算力表：
也可以在执行Python脚本获取显卡算力信息
java获取算力gpu的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于java算术、java获取算力gpu的信息别忘了在本站进行查找喔。