▶ <OpenCL异构并行编程实战>P224 的代码,先放上来,坐等新设备到了再执行 //kernel.cl __global ); // 全局原子对象 __kernel void memoryOrderTest01(__global int *dst) { __local volatile atomic_int localAtom; // 本地原子对象 atomic_init(&localAtom, ); ); work_group_barrier(CLK_LOCAL_MEM_FEN…

CUDA与OpenCL架构 目录 CUDA与OpenCL架构 目录 1 GPU的体系结构 1.1 GPU简介 1.2 GPU与CPU的差异 2 CUDA架构 2.1 硬件架构 2.1.1 GPU困境 2.1.2 芯片结构 2.2 软件架构 2.3 编程模型 2.3.1 线程层次结构 2.3.2 存储器层次结构 2.3.3 主机(Host)和设备(Device) 2.4 CUDA软硬件 2.4.1 CUDA术语 2.4.2 硬件利用率 3 OpenCL架构 3.1 简介 3.2 框架组成 3.2.…

近几天对区块链中几种常见的共识机制(PBFT,Raft,PoW,PoS,DPoS,Ripple)进行了总结.尽量使用简单易懂语言,篇幅较大,想了解的可以只读每个算法介绍中前边的原理.本篇文章主要参考<区块链技术指南>,首先表示感谢! ---Begin--- 区块链架构是一种分布式的架构.其部署模式有公共链.联盟链.私有链三种,对应的是去中心化分布式系统.部分去中心化分布式系统和弱中心分布式系统. 在分布式系统中,多个主机通过异步通信方式组成网络集群.在这样的一个异步系统中,需要主机之间进行状态…

转载:http://blog.csdn.net/u013428664/article/details/44095889 简介 Mockito是一个流行的Mocking框架.它使用起来简单,学习成本很低,而且具 有非常简洁的API,测试代码的可读性很高.因此它十分受欢迎,用户群越来越 多,很多的开源的软件也选择了Mockito. 要想了解更多有关Mockito的信息,请访问它的官方网站:http://mockito.org/ Stub 和Mock 在开始使用Mockito之前,先简单的了解一下St…

Nepxion Discovery[探索]微服务企业级解决方案] Nepxion Discovery[探索]使用指南,基于Spring Cloud Greenwich版.Finchley版和Hoxton版而制作,对于Edgware版,使用者需要自行修改.使用指南主要涉及的功能包括: 基于Header传递的全链路灰度路由,网关为路由触发点.采用配置中心配置路由规则映射在网关过滤器中植入Header信息而实现,路由规则传递到全链路服务中.路由方式主要包括版本和区域的匹配路由.版本和区域的权重路由.基…

6.5.16 赋值操作符 语法 1.assignment-expression: conditional-expression unary-expression    assignment-operator     assignment-expression assignment-operator: 以下之一         =    *=    /=    %=    +=    -=    <<=    >>=    &=    ^=    |= 约束 2.一个赋值操作…

6.5.2 后缀操作符 语法 1.postfix-expression: primary-expression postfix-expression    [    expression    ] postfix-expression    (    argument-expression-listopt    ) postfix-expression    .    identifier postfix-expression    ->    identifier postfix-expres…

注:这是本人读到的关于共识算法最全和最好的分享博文,系统的介绍了拜占庭容错技术以及共识算法的原理和常用共识算法,原文链接请见后. 目录 一.拜占庭容错技术(Byzantine Fault Tolerance,BFT) 二.PBFT:Practical Byzantine Fault Tolerance,实用拜占庭容错算法. 三.Raft协议. 1.Leader Election 2.Log Replication 四.POW:Proof of Work,工作证明. 五.POS:Proof of…

随着OpenCL的普及,现在有越来越多的移动设备以及平板.超级本等都支持OpenCL异构计算.而这些设备与桌面计算机.服务器相比而言性能不是占主要因素的,反而能耗更受人关注.因此,这些移动设备上的GPU与CPU基本都是在同一芯片上(SoC),或者GPU就已经成为了处理器的一部分,像Intel Ivy Bridge架构开始的处理器(Intel HD Graphics 4000开始支持OpenCL),AMD APU等. 因此,在这些设备上做OpenCL的异构并行计算的话,我们不需要像桌面端那些独立G…

源自OpenGPU社区的一个帖子的讨论: 一个有意思的openCL问题…