『壹』 求助 格式工廠 無法使用gpu加速了
沒有gpu加速並不影響最終輸出。
但有一點需要注意：
作為剪輯軟體，最主要的，是將剪輯的效果，時間、節奏、控制等等，以最貼近實際播放效果的方式呈現出來，以便於體驗和調整。降低硬體成本，會直接導致無法有效、快速地控制這些因素。並為此付出更多的工作時間。
一個簡單的例子：某個爆炸的視效，要契合相對應的爆炸音效，可能岔開幾幀畫面，動效和音效就完全配不上了，假設調整5幀畫面，那你就需要預渲染一次，看看是否契合。5幀調多了，那還要改變，再做渲染，2幀少了，再渲染。。。。
如果有好些的顯卡，可以直接回放。這就可以節省很多時間，如果做10個爆炸，那節約的時間就很可觀了。特別是一些類似於MV或音樂音效要求較高的片子，沒有實時回放，簡直就是災難。
『貳』 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..
『叄』 基於CUDA的Theano GPU加速環境配置 GPU沒有反應.求解答
1. 首先安裝python，我選擇安裝Anaconda （Windows 64-Bit Python 2.7 Graphical Installer 下載地址）。
Anaconda的一些命令（在Anaconda的命令行窗口輸入）：
conda list #該命令，將列出Anaconda安裝的所有應用包，我們可以看到Anaconda已經安裝了numpy, nose, pip, python, scipy, mingw等等。
conda install <pkg name> #該命令用於安裝應用包，如 conda install numpy.
pip install <pkg name> #該命令用於安裝應用包，如 pip install theano.
conda update <pkg name> #升級應用包，如 conda update python
2. 安裝Theano，在Anaconda 的命令窗口中輸入 pip install theano，可以看到程序開始下載安裝包，並檢查是否滿足安裝條件：numpy>=1.5.0，scipy>=0.7.2，滿足條件之後開始運行setup.py安裝theano，安裝完成後會顯示Successfully installed theano。
3. 測試Theano安裝情況。
（1）在ipython中輸入以下兩行代碼：
import theano
theano.test()
會顯示theano的版本號，安裝位置，已經其他包的安裝版本，如numpy,nose,python等。
在運行中出現g++不是內部或外部命令，也不是可運行的程序或批處理文件。
（2）在Anaconda的命令行窗口輸入：python Lib\site-packages\theano\tests\run_tests_in_batch.py
顯示unable to find theano-nose，查看run_tests_in_batch.py發現，其中路徑設置為在bin下尋找theano-nose文件，而實際上Anaconda文件夾下根本沒有bin這個文件夾，theano-nose存放在Scripts文件夾中。
》》》嘗試1：將Scripts更名為bin，重新運行這句命令，可以成功運行。但是出現一個warning，提示沒有檢測到g++，所以無法運行優化後的C代碼版本，只能執行python版本。
該種嘗試的結果是，下次打開Anaconda 命令窗口後出現錯誤，因為其運行路徑為Scripts，所以還是不要修改了。
（3）g++問題。我們打開MinGW文件夾，可以很清楚的看到有g++，但是為什麼使用不了呢？？在Anaconda 命令窗口中輸入g++也能成功調用g++.exe啊。所以結論是，鑒於這個代碼中出現很明顯的漏洞，所以說不定這里也是錯誤，先不管這些了。
試著做了以下配置，也不知行不行。
添加環境變數: path: C:\Anaconda\MinGW\bin;C:\Anaconda\MinGW\x86_64-w64-mingw32\lib;
新建環境變數： PYTHONPATH: C:\Anaconda\Lib\site-packages\theano;
在home目錄下（cmd可以看到，我的是C:\Users\Administrator），創建 .theanorc.txt 文件內容如下：
[global]
openmp=False
[blas]
ldflags=
[gcc]
cxxflags = -IC:\MinGW\include
（4）驗證BLAS是否安裝成功。由於numpy是依賴BLAS的，如果BLAS沒有安裝成功，雖然numpy亦可以安裝，但是無法使用BLAS的加速。驗證numpy是否真的成功依賴BLAS編譯，用以下代碼試驗：
>>> import numpy
>>> id(numpy.dot) == id(numpy.core.multiarray.dot)
False
結果為False表示成功依賴了BLAS加速，如果是Ture則表示用的是python自己的實現並沒有加速。
『肆』 python中的opencv模塊，怎麼用gpu加速
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..
『伍』 如何讓python使用cuda加速
Numba通過及時編譯機制（JIT）優化Python代碼，Numba可以針對本機的硬體環境進行優化，同時支持CPU和GPU的優化，並且可以和Numpy集成，使Python代碼可以在GPU上運行，只需在函數上方加上相關的指令標記！
『陸』 釘釘gpu設置無效是什麼原因
因為系統不兼容。
釘釘作為一款IM軟體，又沒有在視頻通話模式下，不要默認開啟GPU加速，這樣會導致機器無法進入集成顯卡模式。還好它在設置里提供了關閉選項，注意在不外接顯示器情況下，因為外接顯示器會啟用獨顯，差別很明顯。
『柒』 hfssgpu加速用不了
加速設置：
FSS的時域演算法模塊HFSS-TRSolver支持GPU加速計算，若要啟用GPU加速功能，需要進行如下設置：
Tools>>Options>>HPCandAnalysisOptions
GPU加速需要佔用HPCLicense。ANSYSElectronicsHPC高性能選項模塊同時支持CPU加速和GPU加速，1個HPCpack可以啟用1塊GPU加速卡或8個CPU內核。
如果啟用了GPU加速，可在Profile中查看到相關信息：
『捌』 各位大大，用GPU加速的時候出現這種問題怎麼辦
GPU加速准備表達為GPU超頻，是需要顯卡本身品質的。不建議!你只需打開360，裡面有為游戲優化系統環境。就可以恢復到你之前的不卡了。如果還卡，只能減低特效體驗!
『玖』 mxnet 怎麼用gpu加速python
A叫B干不想乾的事情，B不幹，然後A通過一些手段叫B幹了，那麼B的行為就叫就範。.