原文作者:FreeAquar 原文出处:http://www.cnblogs.com/FreeAquar/ 本文版权归作者和博客园共有,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连接,否则保留追究法律责任的权利. 最近在学习cuda编程,看了一些资料后,觉得差不多可以通过看sdk中的例子学习学习多GPU的编程了.当打开sdk后,发现里面的代码往往是几个代码互相调用连接的.只能对里面的makefile进行make才能得到结果.于是开始了自学makefiled的艰辛道路.…

16.1 Introduction Chapter15讲的是同一个machine之间不同进程的通信,这一章内容是不同machine之间通过network通信,切入点是socket. 16.2 Socket Descriptors socket抽象上是一个communication endpoint,具体就是一个int型变量.生成socket的函数如下: int socket(int domain, int type, int protocol) 函数有点儿类似open,即打开一个socket d…

Makefile基础学习 理论知识 makefile关系到了整个工程的编译规则.一个工程中的源文件不计其数,并且按类型.功能.模块分别放在若干个目录中,makefile定义了一系列的规则来指定,哪些文件需要先编译,哪些文件需要后编译,哪些文件需要重新编译,甚至于进行更复杂的功能操作,因为makefile就像一个 Shell脚本一样,其中也可以执行操作系统的命令. makefile带来的好处就是--"自动化编译",一旦写好,只需要一个make命令,整个工程完全自动编译,极大的提高了软件开…

Makefile之写demo时的通用Makefile写法[日期:2013-05-22] 来源:CSDN  作者:gqb666 [字体:大 中 小] 前面的一篇文章Makefile之大型工程项目子目录Makefile的一种通用写法介绍了大型项目子目录Makefile的一种通用写法,然而最近在写Linux网络方面的demo,一个目录下有几个文件,如果手工输命令显得太不专业了.于是按该博文的方法改编了一下Makefile,也当学习之用.该Makefile适用于一个C文件生成一个可执行程序的场景,使用该…

Makefile的学习笔记 标签: makefilewildcard扩展includeshellfile 2012-01-03 00:07 9586人阅读 评论(2) 收藏 举报  分类: Linux(16)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   1    Makefile GNU make的工作分为两个阶段.在第一阶段,make读取makefile文件.内置变量及其值.隐含规则和具体规则.构造所有目标的依赖关系以及所有目标各自的依赖等.在第二阶段,m…

theos的makefile写法与其他linux/unix环境下的makefile写法大同小异,但是对于makefile不熟悉的在导入一些dylib或者framework的时候就会变得很蛋疼. 对于framework可以直接通过Frameworks和private frameworks来导入,但是dylib文件却不能那么简单的写进去,如果要引用zlib,那么如果写成xxx_LDFLAGS =  -zlib,虽然在编译的时候不会提示找不到对应的lib库但是却会提示找不到相关的符号. 这个东西的写法…

作为Linux下的程序开发人员,大家一定都遇到过Makefile,用make命令来编译自己写的程序确实是很方便.一般情况下,大家都是手工写一个简单Makefile,如果要想写出一个符合自由软件惯例的Makefile就不那么容易了. 在本文中,将给大家介绍如何使用 autoconf和automake两个工具来帮助我们自动地生成符合自由软件惯例的Makefile,这样就可以象常见的GNU程序一样,只要使用“./configure”,“make”,“make install”就可以把程序安装到Linu…

1.前言 目前从事于linux下程序开发,涉及到多个文件,多个目录,这时候编译文件的任务量比较大,需要写Makefile.关于Makefile的详细内容可以参考网上流传非常广泛的<跟我一起写Makefile>http://blog.csdn.net/haoel/article/details/2886/,作者是个大牛,非常佩服. 2.简单测试 测试程序在同一个文件中,共有func.h.func.c.main.c三个文件,Makefile写法如下所示: 1 CC = gcc 2 CFLAGS =…

之前的[笔记] 基于nvidia/cuda的深度学习基础镜像构建流程已经Out了,以这篇为准. 基于NVidia官方的nvidia/cuda image,构建适用于Deep Learning的基础image. 思路就是先把常用的东西都塞进去,build成image,此后使用时想装哪个框架就装. 为了体验重装系统的乐趣,所以采用慢慢来比较快的步骤,而不是通过Dockerfile来build. 环境信息 已经安装了Docker CE和NVIDIA Container Toolkit,具体流程参考这里…

CUDA上深度学习模型量化的自动化优化 深度学习已成功应用于各种任务.在诸如自动驾驶汽车推理之类的实时场景中,模型的推理速度至关重要.网络量化是加速深度学习模型的有效方法.在量化模型中,数据和模型参数都用诸如int8和float16低精度数据类型表示.降低的数据带宽减少了推理时间和存储器/存储要求,以及功耗.在适当的量化方案下,可以最小化量化模型的精度下降.因此,量化模型特别适合研究人员和开发人员,使大型模型适合在各种设备(例如GPU,CPU和移动设备)上部署. 通常通过手工微内核,针对不同的工…