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High-Performance Models（高性能的模型）
并行化CPU到GPU数据传输 继续假定目标是8个批量为256的GPU（每个GPU32个）。一旦输入图像由CPU处理和连接在一起，我们就有8个张量，每个批量大小为32。
- Electron指南 | Guides屏幕外渲染 | Offscreen Rendering
屏幕外渲染 | Offscreen Rendering
两种渲染模式 GPU加速 GPU加速渲染意味着GPU被用于合成。由于该帧必须从需要更高性能的GPU复制，因此该模式比另一个慢得多。这种模式的好处是支持WebGL和3DCSS动画。
- TensorFlow教程 | TutorialsConvolutional Neural Networks（卷积神经网络）
Convolutional Neural Networks（卷积神经网络）
我们还提供了该模型的多GPU版本，它演示了： 配置模型以并行训练多个GPU卡。 在多个GPU之间共享和更新变量。 我们希望本教程为TensorFlow上的视觉任务构建更大的CNN提供了一个启动点。
- TensorFlow表现 | PerformancePerformance Guide（性能指南）
Performance Guide（性能指南）
针对GPU进行优化 本节包含一般最佳实践中未涉及的GPU特定提示。在多GPU上获得最佳性能是一项挑战。常用的方法是使用数据并行。
- TensorFlow指南 | GuideFrequently Asked Questions（问的频率最高的问题）
Frequently Asked Questions（问的频率最高的问题）
TensorFlow现在支持一台或多台计算机中的多个设备（CPU和GPU）。 TensorFlow与Python3兼容吗？
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Using JIT Compilation（使用JIT编译）
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GPUFeatureStatus
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Benchmarks（基准）
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ProcessMetric
type字符串-进程类型（浏览器或选项卡或GPU等）。 memoryMemoryInfo-进程的内存信息。 cpuCPUUsage-进程的CPU使用率。
- TensorFlow扩展 | ExtendTensorFlow Architecture（TensorFlow架构）
TensorFlow Architecture（TensorFlow架构）
工人服务（每项任务中的一项） 使用适合可用硬件（CPU，GPU等）的内核实现来安排图操作的执行。 向其他工作者服务发送和接收操作结果。 内核实现 执行单个图形操作的计算。
- TensorFlow表现 | PerformanceDeveloping a new backend for XLA（为XLA开发一个新的后端）
Developing a new backend for XLA（为XLA开发一个新的后端）
一个很好的例子就是XLA的GPU后端。GPU后端以非CPU类ISA为目标，因此其代码生成的某些方面对于GPU域是唯一的。
- TensorFlow教程 | TutorialsTutorials（教程）
Tutorials（教程）
以下教程解释了TensorFlow系统上CPU和GPU的交互： 使用GPU以下教程介绍了图像识别的各个方面： 图像识别，它介绍了图像识别领域和用于识别图像的模型（初始）。
- TensorFlow表现 | PerformanceXLA Overview（XLA概述）
XLA Overview（XLA概述）
例如，XLAGPU后端可以执行专用于GPU编程模型的操作融合，并确定如何将计算划分为流。在这个阶段，后端也可以模式匹配某些操作或其组合来优化库调用。 下一步是目标特定的代码生成。
- RubyResolvResolv::DNS::Resource::IN
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Proxy servers and tunneling
Proxyserversandtunneling 在通过互联网的不同网络进行导航时，代理服务器和HTTP隧道有助于访问万维网上的内容。
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- TensorFlow指南 | GuideGraphs and Sessions（图表和会话）
Graphs and Sessions（图表和会话）
<DEVICE_TYPE>是已注册的设备类型（如GPU或CPU）。<TASK_INDEX>是一个非负整数，表示指定作业中任务的索引<JOB_NAME>。
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