好久没写blog了，今天还是想写一下关于线程安全的问题。从我以前的blog中可以清楚的知道，我是比较反对使用singleton模式的。这里我只是想举一个非常简单的例子来说明singleton带来的问题很可能比我们想想的要严重的多。话说我反对使用singleton的主要原因是，singleton的提供者通常无法很好实现线程安全，要么对线程安全的认知，要么干脆认为线程安全什么的无关紧要。那么一个线程不
“超线程”技术原理揭示“超线程”（Hyperthreading Technology）技术就是通过采用特殊的硬件指令，可以把两个逻辑内核模拟成两个物理超线程芯片，在单处理器中实现线程级的并行计算，同时在相应的软硬件的支持下大幅度的提高运行效能，从而实现在单处理器上模拟双处理器的效能。其实，从实质上说，超线程是一种可以将CPU内部暂时闲置处理资源充分“调动”起来的技术。 采用超线程即是可在
进程是具有一定独立功能的程序关于某个数据集合上的一次运行活动,进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位。 线程是进程的一个实体,是CPU调度和分派的基本单位,它是比进程更小的能独立运行的基本单位。 进程和线程的关系： (1)一个线程只能属于一个进程，而一个进程可以有多个线程，但至少有一个线程。 (2)资源分配给进程，同一进程的所有线程共享该进程的所有资源。 (3)处理机分给线程，即真正
Pthread是由POSIX提出的一套通用的
线程库，在linux平台下，它被广泛的支持，而windows平台下，却并不被支持，而pthreads-w32为我们提供了解决方案 多
线程编程需要包含头文件 #include <pthread.h> &n
一、问题描述本地电脑编译的“人证比对”工程，拿到其他电脑运行，不能调用CUDA核，只能在CPU上进行运算，因此，识别速度非常慢。本地电脑-A：rtx2060, 显卡驱动，cuda10.1其他电脑-B：geforce1060，显卡驱动二、解决过程1. 因为B机器上使用的Openpose工程可以正常使用cuda，怀疑是工程配置问题。 （1）在A电脑的Openpose工程下，使
Cache, local memory： CPU > GPU 。Threads(线程数): GPU > CPU。Registers: GPU > CPU 多寄存器可以支持非常多的Thread,thread需要用到register,thread数目大，register也必须得跟着很大才行。SIMD Unit(单指令多数据流,以同步方式，在同一时间内执行同一条指令): GPU >
一、线程的优势(1)充分发挥多处理器的强大能力：由于线程是CPU调度和分配的基本单位，因此如果在程序中只有一个线程，那么最多同时在一个处理器上运行。在双核处理器系统上，单线程的程序只能使用一半的CPU资源，而在拥有100个处理器的系统上，将有99%的资源无法使用。另一方面，多线程程序可以同时在多个处理器上运行。如果设计合理，多线程程序可以通过提高处理器资源的利用率来提升系统吞吐率。 使用多个线程
回答一：百度知道每个单位时间内，一个CPU只能处理一个线程（操作系统：thread），以这样的单位进行，如果想要在一单位时间内处理超过一个线程是不可能的，除非是有两个CPU的实体单元。多核心技术是将多个一样的CPU放置于一个封装内（或直接将两个CPU做成一个芯片），而英特尔的HT技术是在CPU内部仅复制必要的资源、让CPU模拟成两个线程；也就是一个实体核心，两个逻辑线程，在一单位时间内处理两个线程
多线程Thread多线程的意义使用多线程可以充分利用CPU资源.提高CPU的使用率,采用多线程的方式去同时完成几件事情而不互相干扰.在处理大量的IO操作或处理的情况需要花费大量的时间时(如:读写文件,视频图像的采集,处理,显示,保存等)有较大优势优点多线程可以把占据时间长的程序中的任务放到后台去处理而不影响主程序的运行程序的运行效率可能会提高在一些等待的任务实现上如用户输入,文件读取和网络收发数据
概述通过本示例，你将了解如何管理数据依赖，并避免 CPU 和 GPU 之间的处理器等待。本示例渲染连续的三角形，这些三角形沿着正弦波顺序排列。每一帧都会更新三角形顶点的位置，然后渲染新图像。这些动态更新的数据会产生一种运动错觉，三角形似乎沿着正弦波移动。该示例将三角形顶点存储在 CPU 和 GPU 共享的缓冲区中。 CPU 将数据写入缓冲区，GPU 读取它。数据依赖和处理器等待资源共享造成处理器之
Python多进程和多线程（跑满CPU）概念任务可以理解为进程（process），如打开一个word就是启动一个word进程。在一个word进程之中不只是进行打字输入，还需要拼写检查、打印等子任务，我们可以把进程中的这些子任务称为线程（thread）。由于每个进程至少要干一件事，那么一个进程至少有一个线程，有时候有的复杂进程有多个线程，在进程中的多个线程是可以同时执行的。多线程的执行方式和多进程是
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2023-06-12 15:45:55
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一、概念：进程：对系统过来说，一个任务是一个进程；线程：线程是包含在进程中。进程中，线程来工作，线程是最小的单位。一个进程可以启多个线程二、进程和线程使用时的选择：1.cpu密集型任务，用进程 #比如排序、计算的功能2.IO密集型任务，多线程 input Output #读写频繁，网络IO或者磁盘IO。浪费CPU比较少的用多线程3.如果需要读写也需要计算，就用多进程+多线程# print(os.c
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2023-08-19 18:32:41
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一、概念（Center Processing Unit）即中央处理器，GPU（Graphics Processing Unit）即图形处理器。 二、CPU和GPU的相同之处两者都有总线和外界联系，有自己的缓存体系，以及数字和逻辑运算单元，两者都为了完成计算任务而设计。三、CPU和GPU的不同之处需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理，并辅助有很
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2023-10-02 23:04:07
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当前的手机架构使用着多种处理器间通信方式，目前分离式AP、CP流行的接口有SPI、I2C、UART、USB和双端口互联等，SoC式则采用共享内存。控制命令以消息的格式在基带处理器和AP处理器间传送，完成通话、短消息、移动上网等功能，通信协议包括传统AT命令、MBIM等。一般来说，芯片都会支持多种接口，并设计通用的软件驱动平台驱动。1，GPIO：通用输入输出控制线（General Purpose I
CPU VS GPUCPU: 中央处理单元。由数百万个晶体管组成，可以有多个处理内核，执行计算机和操作系统所需的命令和流程。GPU: 图形处理单元。由许多更小、更专业的内核组成的处理器。 在多个内核之间划分并执行一项处理任务时，通过协同工作，这些内核可以提供强大的性能。由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大
CPU与GPU这两个处理器不是同步运行的，当CPU要GPU画第10个对象时，GPU可能还在画第一个对象。CPU与GPU不同步现象与是否使用Shader无关，无论是否使用Shader，CPU与GPU都不会同步运行。CPU 调用Direct3D和OpenGL的绘图函数来绘图时，这些指定不会被GPU马上运行，而是存放在某一块内存中，这快内存称为Command Buffer。GPU会一直从Command
没GPU也能玩梵高作画：Ubuntu tensorflow CPU版一、前言 9月22号，我们开发/市场团队的两同事利用DL学梵高作画，安装cuda 8.0趟遍无数坑，很多朋友求避坑。因此，3天后的9月25日，便把教程《教你从头到尾利用DL学梵高作画：GTX 1070 cuda 8.0 tensorf
概要：CPU和GPU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。京举办的NVIDIA GTC China会议中，无论是AI智能运算，还是服务器数据中心、智能城市，甚至还有去年很火热但是已经很多人已经支撑不下去的虚拟现实，看起来在很多内心中依然是属于图形行业代表的NVIDIA已经变得越来越丰满，不过在这些新闻的背后，似乎还有更大胆的预言：摩尔定律已死，GPU最终会取代C
GPU的功耗远远超过CPUCache, local memory： CPU > GPU Threads(线程数): GPU > CPURegisters: GPU > CPU 多寄存器可以支持非常多的Thread,thread需要用到register,thread数目大，register也必须得跟着很大才行。SIMD Unit(单指令多数据流,以同步方式，在同一时间内
显卡和CPU是电脑中最值钱的两个核心硬件，那么相信不少人都会有XX显卡怎么搭配CPU或者XXCPU需要搭配什么显卡的问题，那么显卡和CPU之间是否有搭配要求呢？好的CPU可以搭配差的显卡吗？高端显卡可以搭配低端CPU吗？显卡和处理器是否有搭配要求没有，正常来说只要主板兼容，那么显卡和CPU随便搭。因为显卡和CPU是不存在兼容问题的，低端的显卡可以配低端CPU也可以配旗舰级，反之是一样的。如果真的要
