由上一节可知,在main函数中,cuda程序的并行能力是在add<<<N,1>>>( dev_a, dev_b, dev_c )函数中体现的,这里面设置的是由N个block的构成的计算网络即grid,每一个block里面有1个thread存在.那么这种选取有什么用意呢,如何针对自己的计算问题设置计算网络呢? 首先要说明这两个数的选取没有固定的方法,完全是根据自身需求.其实它的完整形式是Kernel<<<Dg,Db, Ns, S>>>(

有时候,我们需要将大的集合按指定的数量分割成若干个小集合.(比如:集合作为SQL中IN的参数,而SQL又有长度限制,所以需要分批分几次进行查询) 虽然此需求感觉不常见,但偶也写过几次类似的方法,故记录之. > v2,更新于2016-01-20 v1的代码使用后发现有问题,如果对分组后的一子集作删除操作,其他子集用迭代器遍历时会出现ConcurrentModificationException. 修改后的代码如下: import java.util.ArrayList; import java.u

一. 加工处理后要变成如下效果 create table test1 (sonum varchar2(10),lineid varchar2(10),qty int ,qty2 int ,remarks varchar2(10)); create table test2(moid varchar2(10),qty int ,sonum varchar2(10),lineid varchar2(10),qty2 int,remarks varchar2(10)) create table test

import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class CollectionGroupUtil { public static List groupListByQuantity(List list, int quantity) { if (list == null || list.size() == 0) { return list; } if (quantity <= 0) { new IllegalArgumentExc

掌握部分硬件知识,有助于程序员编写更好的CUDA程序,提升CUDA程序性能,本文目的是理清sp,sm,thread,block,grid,warp之间的关系.由于作者能力有限,难免有疏漏,恳请读者批评指正.  首先我们要明确:SP(streaming Process),SM(streaming multiprocessor)是硬件(GPU hardware)概念.而thread,block,grid,warp是软件上的(CUDA)概念. 从硬件看 SP:最基本的处理单元,streaming pr

broker的数量最好大于等于partition数量 一个partition最好对应一个硬盘,这样能最大限度发挥顺序写的优势. broker如果免得是多个partition,需要随机分发,顺序IO会退化成随机IO. 实验条件:3个 Broker,1个 Topic,无Replication,异步模式,3个 Producer,消息 Payload 为100字节: 当 Partition 数量小于 Broker个数时,Partition 数量越大,吞吐率越高,且呈线性提升. Kafka 会将所有 Pa

又是一枚祖国的骚年,阅览做做笔记:http://www.cnblogs.com/neopenx/p/4643705.html 这里只是一些基础知识.帮助理解DL tool的实现. “这也是深度学习带来的一个全新领域,它要求研究者不仅要理论强,建模强,程序设计能力也要过硬,不能纸上谈兵.” CUDA的广泛应用造就了GPU计算专用Tesla GPU的崛起. 随着显卡的发展,GPU越来越强大,而且GPU为显示图像做了优化.在计算上已经超越了通用的CPU.如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了,因此N

为什么需要GPU 几年前我启动并主导了一个项目,当时还在谷歌,这个项目叫谷歌大脑.该项目利用谷歌的计算基础设施来构建神经网络. 规模大概比之前的神经网络扩大了一百倍,我们的方法是用约一千台电脑.这确实使深度学习取得了相当大的进展.用到相当多的 计算机.不久之后我发现,之前我并没意识到,用一千台电脑是一项非常昂贵的技术.因此,我和我的朋友,意识到,利用一种 不同的技术,仅用三台电脑,而非一千台,就可以做到这点,而秘诀就是利用GPU技术. ---Andrew Ng [The Big Talk:深度学

又是一枚祖国的骚年,阅览做做笔记:http://www.cnblogs.com/neopenx/p/4643705.html 这里只是一些基础知识.帮助理解DL tool的实现. 最新补充:我需要一台DIY的Deep learning workstation. “这也是深度学习带来的一个全新领域,它要求研究者不仅要理论强,建模强,程序设计能力也要过硬,不能纸上谈兵.” CUDA的广泛应用造就了GPU计算专用Tesla GPU的崛起. 随着显卡的发展,GPU越来越强大,而且GPU为显示图像做了优化

这一部分打算从头记录一下CUDA的编程方法和一些物理架构上的特点:从硬件入手,写一下包括线程束的划分.流水线的调度等等微结构的问题,以及这些物理设备是如何与软件对应的.下一部分会写一下cuda中的几种内存划分,进行数据同步,以及优化cuda运行效率的几种方法. 1 硬件架构 1.1 Tesla : G80 不同厂家.版本的GPU内容差别可能会比较大,因此挑出几款比较经典的GPU,写一些通用的部分. GPU最重要的一点是可以并行的实现数据处理.这一点在数据量大.运算复杂度不高的条件下极为适用.可以

http://digi.163.com/14/0218/23/9LDCTFON00162DSP.html [IT168 评测]随着一句“娘娘,封神啦(宝鸡口音)”,中国的观众迅速认识到了两个极其出彩的相声演员.如果说关键词是引发关注的最大因素,那么提到“GeForce”,各位想到的又是什么? 相信不少读者第一次真正认识到NVIDIA(以下简称NV)这个公司还是从一款叫GeForce 256的显卡开始,当年逆天的性能让不少DIY玩家彻底跪倒在NV的的“石榴裙”之下不愿爬起.虽说这么多年过去了,NV

"波导杯"安徽科技学院第七届程序设计大赛 Contest - 2016 "Bird Cup" ICPC7th@ahstu Start time:  2016-04-23 08:00:00.0  End time:  2016-04-23 12:00:00.0Current System Time:  2016-04-23 19:02:17.554  Contest Status:   Ended 关于举办"波导杯"安徽科技学院第七届程序设计大赛通

"波导杯"安徽科技学院第七届程序设计大赛 原文章网页 Contest - 2016 "Bird Cup" ICPC7th@ahstu Start time:  2016-04-23 08:00:00.0  End time:  2016-04-23 12:00:00.0Current System Time:  2016-04-23 19:02:17.554  Contest Status:   Ended 关于举办"波导杯"安徽科技学院第七届程

CUDA(Compute Unified Device Architecture)的中文全称为计算统一设备架构.做图像视觉领域的同学多多少少都会接触到CUDA,毕竟要做性能速度优化,CUDA是个很重要的工具,CUDA是做视觉的同学难以绕过的一个坑,必须踩一踩才踏实.CUDA编程真的是入门容易精通难,具有计算机体系结构和C语言编程知识储备的同学上手CUDA编程应该难度不会很大.本文章将通过以下五个方面帮助大家比较全面地了解CUDA编程最重要的知识点,做到快速入门: GPU架构特点 CUDA线程模型

分区功能并不是在存储引擎层完成的,因此不只有InnoDB存储引擎支持分区,常见的存储引擎MyISAM.NDB等都支持.但也并不是所有的存储引擎都支持,如CSV.FEDERATED.MERGE等就不支持.在使用分区功能前,应该了解所选择的存储引擎对于分区的支持. MySQL数据库在5.1版本时添加了对于分区的支持,这个过程是将一个表或者索引物分解为多个更小.更可管理的部分.就访问数据库的应用而言,从逻辑上讲,只有一个表或者一个索引,但是在物理上这个表或者索引可能由数十个物理分区组成.每个分区都是独

转自:http://www.cnblogs.com/xzzzh/p/6596982.html 原文链接:http://blog.csdn.net/freeelinux/article/details/53782986[侵删] 本文转自多个博客,以及最后有我的总结.我没有单独从头到尾写一个总结的原因是别人已经写得很好了,我不花大量时间是无法达到这水平的. 一:Linux虚拟地址空间布局 (转自:Linux虚拟地址空间布局) 在多任务操作系统中,每个进程都运行在属于自己的内存沙盘中.这个沙盘就是虚拟

原文链接:http://blog.csdn.net/freeelinux/article/details/53782986[侵删] 本文转自多个博客,以及最后有我的总结.我没有单独从头到尾写一个总结的原因是别人已经写得很好了,我不花大量时间是无法达到这水平的. 一:Linux虚拟地址空间布局 (转自:Linux虚拟地址空间布局) 在多任务操作系统中,每个进程都运行在属于自己的内存沙盘中.这个沙盘就是虚拟地址空间(Virtual Address Space),在32位模式下它是一个4GB的内存地址

https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/9673960.html CUDA(Compute Unified Device Architecture)的中文全称为计算统一设备架构.做图像视觉领域的同学多多少少都会接触到CUDA,毕竟要做性能速度优化,CUDA是个很重要的工具,CUDA是做视觉的同学难以绕过的一个坑,必须踩一踩才踏实.CUDA编程真的是入门容易精通难,具有计算机体系结构和C语言编程知识储备的同学上手CUDA编程应该难度不会很大.本文章将通过以下五个方面帮助大

在CSDN上看到的一篇文章,讲的还是满好的. 原文地址:Linux虚拟地址空间布局以及进程栈和线程栈总结 一:Linux虚拟地址空间布局 (转自:Linux虚拟地址空间布局) 在多任务操作系统中,每个进程都运行在属于自己的内存沙盘中.这个沙盘就是虚拟地址空间(Virtual Address Space),在32位模式下它是一个4GB的内存地址块.在Linux系统中, 内核进程和用户进程所占的虚拟内存比例是1:3,而Windows系统为2:2(通过设置Large-Address-Aware Exe

CUDA(Compute Unified Device Architecture)的中文全称为计算统一设备架构.做图像视觉领域的同学多多少少都会接触到CUDA,毕竟要做性能速度优化,CUDA是个很重要的工具,CUDA是做视觉的同学难以绕过的一个坑,必须踩一踩才踏实.CUDA编程真的是入门容易精通难,具有计算机体系结构和C语言编程知识储备的同学上手CUDA编程应该难度不会很大.本文章将通过以下五个方面帮助大家比较全面地了解CUDA编程最重要的知识点,做到快速入门: GPU架构特点 CUDA线程模型

概述 在之前写的一篇关于async和await的前世今生的文章之后,大家似乎在async和await提高网站处理能力方面还有一些疑问,博客园本身也做了不少的尝试.今天我们再来回答一下这个问题,同时我们会做一个async和await在WinForm中的尝试,并且对比在4.5之前的异步编程模式APM/EAP和async/await的区别,最后我们还会探讨在不同线程之间交互的问题. IIS存在着处理能力的问题,但是WinForm却是UI响应的问题,并且WinForm的UI线程至始至终都是同一个,所以两