OpenGL レンダリング GPU は自動またはグラフィック カードを選択する必要がありますか?
opengl レンダリング GPU には「自動」を選択します。通常、opengl レンダリングには自動モードを選択します。レンダリングはコンピュータの実際のハードウェアに応じて自動的に選択されます。指定する場合は、適切なグラフィック カードを指定してください。グラフィックス カードの方が 2D および 3D ベクター グラフィックス コンテンツのレンダリングに適しているため、OpenGL 一般コンピューティング API のサポートは CPU のサポートより強力です。
#このチュートリアルの動作環境: Windows 10 システム、Dell G3 コンピューター。
OpenGL レンダリング GPU は自動またはグラフィック カードを選択する必要がありますか?
自動
1. 通常、自動モードを選択できます。 OpenGL レンダリングの場合、レンダリング時に実際のコンピューターのハードウェア条件に従って自動的に選択されます。
2. グラフィック カードは 2D および 3D ベクトル グラフィック コンテンツのレンダリングに適しており、OpenGL 汎用コンピューティング API のサポートがそれより強力であるため、指定する場合は、適切なグラフィック カードを指定します。 CPUの。
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OpenGL (英語: Open Graphics Library、翻訳: Open Graphics Library または「Open Graphics Library」) は、2D および 3D をレンダリングするためのクロス言語、クロスプラットフォームのライブラリです。ベクター グラフィックス プラットフォームのアプリケーション プログラミング インターフェイス (API)。このインターフェイスは、単純なグラフィック ビットから複雑な 3 次元シーンまであらゆるものを描画するために使用される約 350 の異なる関数呼び出しで構成されています。もう 1 つのプログラミング インターフェイス システムは、Microsoft Windows 専用の Direct3D です。 OpenGL は、CAD、仮想現実、科学的視覚化プログラム、ビデオ ゲーム開発で一般的に使用されています。
OpenGL の非常に効率的な実装 (グラフィックス アクセラレーション ハードウェアを利用する) は、Windows、一部の UNIX プラットフォーム、および Mac OS 上に存在します。これらの実装は通常、表示デバイスの製造元によって提供され、製造元が提供するハードウェアに大きく依存します。オープン ソース ライブラリ Mesa は純粋にソフトウェア ベースのグラフィックス API であり、そのコードは OpenGL と互換性があります。ただし、ライセンス上の理由により、「非常によく似た」API であるとだけ主張されています。
今日、OpenGL はビデオ業界で 2D/3D グラフィックスを処理するための API として最も広く受け入れられており、これに基づいて、コンピューター ビジョン テクノロジの研究に使用するために、さまざまなコンピューター プラットフォームが誕生しました。アプリの機能だけでなく、デバイス上の多くのアプリも利用できます。 Windows オペレーティング システムやオペレーティング システム プラットフォームから独立しており、さまざまな分野での開発やコンテンツ作成を実行でき、開発者が PC、ワークステーション、スーパーコンピュータ、さまざまな産業用コンピュータやその他のハードウェアにソフトウェアを実装するのを支援します。非常に高いビジュアル要件を備えた高性能、ハイビジョングラフィックス処理ソフトウェアの開発を実現します。
関連知識の詳細については、FAQ 列をご覧ください。
以上がOpenGL レンダリング GPU は自動またはグラフィック カードを選択する必要がありますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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コンピューターにある程度詳しい友人なら、GPU には共有メモリがあることを知っているはずですが、多くの友人は、共有メモリによってメモリの数が減り、コンピューターに影響が出るのではないかと心配して、GPU をオフにしたいと考えています。見る。 win10gpu 共有メモリをオフにする: 注: GPU の共有メモリをオフにすることはできませんが、その値を最小値に設定することはできます。 1. 起動時に DEL を押して BIOS に入ります。一部のマザーボードでは、F2/F9/F12 を押して入る必要があります。BIOS インターフェイスの上部には、「メイン」、「詳細」、その他の設定を含む多くのタブがあります。「チップセット」を見つけます。 " オプション。以下のインターフェイスで SouthBridge 設定オプションを見つけ、Enter をクリックして入力します。

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ご存知のとおり、ディープ ラーニングとニューラル ネットワークのタスクを扱う場合は、CPU ではなく GPU を使用することをお勧めします。これは、ニューラル ネットワークに関しては、比較的ローエンドの GPU であっても CPU よりも優れたパフォーマンスを発揮するためです。ディープ ラーニングは大量のコンピューティングを必要とする分野であり、GPU の選択がディープ ラーニングのエクスペリエンスをある程度決定します。しかし、ここで問題が発生します。適切な GPU を選択する方法は、頭の痛い問題であり、頭を悩ませる問題でもあります。落とし穴を回避し、費用対効果の高い選択をするにはどうすればよいでしょうか?著名な評価ブロガーである Tim Dettmers 氏は、スタンフォード大学、UCL、CMU、NYU、UW から博士号取得のオファーを受け、現在ワシントン大学で博士号取得に向けて勉強中ですが、次の分野でどのような種類の GPU が必要であるかに焦点を当てています。ディープラーニングと彼独自の学習を組み合わせた