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在哪里查看手机处理器

如何辨别手机cpu和字库？

cpu，字库，电源是逻辑电路的主要部件，逻辑电路一般位于主板的下方（射频电路一般位于主板上方），个头最大的是CPU，CPU一定是正方形的，比如国产手机非常常见MTK6225，离CPU最近的长方形芯片是字库，电源更好认，电源主要用来供电。因此电源周围会有很多个头较大的稳压电容，有一点要注意哦，CPU和字库都是BGA的，电源有BGA的也有带引脚的，比如MT6305。如果系细说就太复杂了，比如有的手机主板电源是集成在CPU里，像展讯芯片，也有些手机是双核，就是有两套逻辑电路，cpu，字库，电源各有两个，像早一些的国产双卡手机以及诺基亚。

1.打开手机,在手机桌面上找到“设置”一项的图标,然后点击进入。2.进入到手机的设置以后,下拉菜单找到“关于手机”一栏,然后点击进入。3.进入到关于手机以后,找到“处理器”一栏,这就是手机的CPU具体型号。

1/3点击隐私进入设置页面，点击“隐私”项。2/3选择分析与改进在隐私设置页，选择“分析与改进”选项。3/3进入分析数据页查看打开“分析数据”页面，找到JetsamEvent开头的文件点击进入，在文件中可查看处理器型号。

1、第一步在我们的手机里面找到设置，点击进去，如下图所示：2、第二步进去手机系统设置界面之后，下滑到最后，点击关于手机，如下图所示：3、第三步进去关于手机界面之后，可以看到处理器型号了，这里的cpu用的是hisilicon kirin 950，如下图所示：

1，点击手机“菜单键”弹出系统菜单。2，选择“系统设置菜单”，弹出系统设置界面。并选择“全部设置”选项卡。3，选择“关于手机“菜单，弹出系统详情页。4，在系统详情页中可以查看详细的手机信息，包括手机名称、手机型号、安卓版本、处理器，运行内存，机身存储、基带版本、内核版本等。5，至此，已经可以查看到安卓手机的各项基本信息。

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在N【【微信】】中使用DALI和新的硬件JPEG解码器快速加载数据 如今，最流行的拍照设备智能手机可以捕获高达4K UHD的图像（3840×2160图像），原始数据超过25 MB。即使考虑到令人尴尬的低HD分辨率（1280×720），原始图像也需要超过2.5 MB的存储空间。存储少至100张UHD图像将需要近3 GB的可用空间。 显然，如果以这种方式存储数据，则会很快耗尽空间。这是图像压缩派上用场的地方。众所周知的JPEG格式可以将图像大小从30 MB缩小到3 MB。 对于深度学习的计算机视觉应用程序（其中有数百万个样本的训练数据集是通用的），压缩和有效存储图像数据比以往任何时候都更为重要。行业标准的数据集（例如ImageNet和COCO）使用JPEG格式存储数据。因此，ImageNet仅占用150 GB的空间，而不是惊人的32 TB的未压缩数据。 压缩效果很好-它可以节省大量磁盘空间。不幸的是，它突出了另一项挑战，在与计算机视觉相关的深度学习应用程序中尤为明显：图像解压缩是一项计算密集型任务。实际上，这是数据处理管道中最耗时的任务，直到JPEG解码在GPU上运行的训练变得空缺。 面对这一问题，开发了NVIDIA数据加载库（DALI）来加速图像解码，增强和管道预处理。它缓解了此CPU瓶颈。DALI通过利用nvJPEG（用于JPEG解码的CUDA库）来加速图像解码。不仅如此，还可以采用数据处理管道，从解码到扩充再到训练，再到更高的性能水平。 最近，推出了基于N【【微信】】架构的A100 GPU。它添加了硬件JPEG解码器以进一步提高性能。它是负责解码JPEG图像的专用硬件模块。 先前的架构没有这种硬件单元，并且JPEG解码是使用CPU和GPU可编程SM单元的纯软件（CUDA）解决方案。利用专用的硬件单元，解码不再与CUDA核心竞争其它计算密集型任务，例如在神经网络训练期间进行正向和反向馈送。 它通过CUDA工具包的一部分nvJPEG库公开。有关更多信息，请参阅在N【【微信】】上利用硬件JPEG解码器和N【【微信】】库。作为DALI用户，随着DALI和NVJPEG集成的抽象化，将自动受益于硬件加速的解码，而无需更改任何代码。 通过将JPEG硬件解码器与DALI配合使用，可以轻松地为深度学习应用程序访问此JPEG硬件解码器功能。如果将DALI ImageDecoder与后端混合使用，则无需更改代码。获取CUDA 11的最新DALI版本，并享受N【【微信】】架构支持的，硬件加速的JPEG解码。 以下代码示例显示了DALI管道，该管道可加载图像并使用GPU对其进行解码： class SimplePipeline(Pipeline): def init(self, batch_size, num_threads, device_id): super().init(batch_size, num_threads, device_id, seed = 12) self.input = ops.FileReader(file_root = image_dir) self.decode = ops.ImageDecoder(device = ‘mixed’, 【【微信】】 = types.RGB) def define_graph(self): jpegs, labels = self.input() images = self.decode(jpegs) return images, labels 混合GPU解码器 借助DALI，可以更进一步，并将基于硬件，软件和基于CUDA的方法结合起来进行JPEG解码，并行运行它们以获得更高的吞吐量。图1显示了这样一种管道如何工作。

图1：采用软件/ CUDA和硬件加速JPEG图像解码并行使用的DALI管线图。 可以通过调整hw_decoder_load参数来决定工作量，以决定将多少解码负载分配给硬件解码器，以及通过GPU加速的CUDA方法同时完成多少负载。 结果取决于现有的GPU工作负载（GPU必须完成的工作量），并且可以根据经验进行调整以最大程度地提高每种用例的吞吐量。

图2提供了比例为75:25的数字。但是，当GPU已被其它工作（例如正向传播和反向传播）占用时，可能会通过将较大一部分图像解码任务卸载到硬件解码器（例如80％甚至更多）来找到最佳位置。 以下代码示例显示了将75％的图像解码任务卸载到硬件解码器的管道： class SimplePipeline(Pipeline): def init(self, batch_size, num_threads, device_id): super().init(batch_size, num_threads, device_id, seed = 12) self.input = ops.FileReader(file_root = image_dir) self.decode = ops.ImageDecoder(device = ‘mixed’, 【【微信】】 = types.RGB, hw_decoder_load=0.75) def define_graph(self): jpegs, labels = self.input() images = self.decode(jpegs) return images, labels 图2显示了将DALI解码从CPU切换到各种基于GPU的方法时可以期望的性能提升。针对不同的批处理大小，CPU libjpeg-turbo解决方案，【【微信】】解码，A100硬件JPEG解码器以及A100双硬件和CUDA解码器执行了测试。 图2：用于ImageNet训练数据集的CPU，CUDA，A100硬件以及双CUDA和硬件JPEG图像解码之间的解码速度比较。批次样品均分。 图2和4的测试配置： ? N【【微信】】: CPU C E5-2698 v4@2GHz 3.6GHz Turbo (Broadwell) HT On, GPU C Tesla 【【微信】】(GV100) 116160 MiB 180 SM, GPU Video Clock 1312, 4 threads used in DALI pipeline ? N【【微信】】: CPU C Platinum 8168@2GHz 3.7GHz Turbo (Skylake) HT On, GPU C A100-SXM4-40GB(GA100) 140557 【【微信】】, GPU 【【微信】】, 4 threads used in DALI pipeline ? CPU: CPU C Platinum 8168@2GHz 3.7GHz Turbo (Skylake) HT On, Dataset C training set of ImageNet, 4 threads used in DALI pipeline 图3显示了典型的类似ResNet50的图像分类管道。

图3.类似ResNet50的图像分类管道。

图4显示了ResNet-50模型的端到端数据管道加速。总体管线加速看起来与前面图2中的解码加速相同。 图4：针对类似ResNet50的图像分类模型，CPU，CUDA，A100硬件加速以及双CUDA和硬件加速JPEG图像解码之间的端到端数据处理管道吞吐量比较。 以下是一些要点： ? 对于基于图像的工作负载，解码是数据预处理管道中计算最密集的方面。通过加快速度，整个管道都能看到好处。 ? 端到端的训练吞吐量在很大程度上取决于可以为GPU提供数据的速度（管道的输出）。DALI专门用于确保GPU不断获得数据。有关如何确定的数据管道是否受CPU瓶颈以及DALI如何提供帮助的信息，请参阅案例研究：带有DALI的ResNet50。