之前的方案假定Java层更新纹理时使用的是RGB或RBGA格式的数据，但是在播放视频这种应用场景下，解码器解码出来的数据如果是YUV格式，渲染起来就比较麻烦了。一种方式是使用CPU进行YUV转RGB，然后再进行渲染，但是这种方式性能极差；另一种方式是使用GPU进行转换，利用GPU的并行计算能力加速转 ...
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2017-07-10 18:07:38
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1 异构计算、GPGPU与OpenCL OpenCL是当前一个通用的由很多公司和组织共同发起的多CPU\GPU\其他芯片 异构计算（heterogeneous）的标准，它是跨平台的。旨在充分利用GPU强大的并行计算能力以及与CPU的协同工作，更高效的利用硬件高效的完成大规模的（尤其是并行度高的）计算 ...
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2017-07-07 15:24:48
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一、Actor简介 actor模型是一种并行计算的数学模型。 响应于收到的消息，演员可以：做出决定，创建更多Actor，发送更多消息，并确定如何响应接收到的下一条消息。 演员可以修改自己的状态，但只能通过消息相互影响（避免需要任何锁）。 actor是一个计算实体，当其收到消息时，可以并发执行如下操作 ...
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2017-06-27 00:57:21
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master-worker模式是一种并行计算模式，分为master进程和worker进程两个部分，master是担任总管角色，worker才是执行具体任务的地方。 总体流程应该是这样的： package masterworker; import java.util.Random; public cl ...
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2017-06-14 11:41:30
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GPU：以前用cpu来做渲染，但cpu是串行架构的，这样就会导致渲染效率很低，后来就发明了gpu，gpu是并行计算的，同时处理多任务。衡量gpu性能的一个重要术语叫 每秒像素填充率。 oepngl es：一套图形硬件的软件接口，直接和gpu交互，多应用于各类嵌入和手持平台 OpenGL ES 2.0 ...
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2017-06-13 22:47:39
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2017-06-08 18:09:19
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之前用DataTable进行遍历，出现索引超出范围问题，因为List<T>也只支持单线程，改用
ConcurrentBag解决问题。在ParallelForEach/For外的变量要避免同时操作同一个变量造成
数据不一致的情况。
List<T>转为ConcurrentBag
ConcurrentBag<T>concT=newConcurrent..
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2017-06-08 18:00:13
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GPU编程与CPU编程最大的不同可以概括为以下两点： 也就是 例如，我们可以将一幅图像的每个像素都影射到一个线程，该线程完成的功能是减去图像均值，可以想象“一瞬间，整幅图像就完成了减均值操作”。而CPU通常是，逐像素进行减均值操作。 CUDA是英伟达公司推出通用并行计算架构。在此架构下，可以简单理解 ...
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2017-06-03 17:19:04
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1.什么是云计算 云计算是云计算（Grid Computing ）、分布式计算（Distributed Computing）、并行计算（Parallel Computing）、效用计算（Utility Computing）、网络存储（Network Storage Technologies）、虚拟化 ...
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2017-06-03 15:04:00
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Python由于众所周知的GIL的原因，导致其线程无法发挥多核的并行计算能力（当然，后来有了multiprocessing，可以实现多进程并行），显得比较鸡肋。既然在GIL之下，同一时刻只能有一个线程在运行，那么对于CPU密集的程序来说，线程之间的切换开销就成了拖累，而以I/O为瓶颈的程序正是协程所 ...
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编程语言 时间：
2017-05-30 15:41:14
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