学习这个很长时间了一直没有去做个总结，现在大致总结一下并发包的线程池。首先，任何代码都是解决问题的，线程池解决什么问题？如果我们不用线程池，每次需要跑一个线程的时候自己new一个，会导致几个问题：1，不好统一管理线程和它们的相互之间的依赖关系，尤其是有的程序要做的事情很多的时候，线程的处理就显得很杂乱，更雪上加霜的是，线程本身就是不可预期的，不是说先跑的线程就一直在后跑的线程前面，一旦形成复杂的依
目录问题背景：原因：单线程处理：多线程处理 优化方式1. 通过#define CUDA_API_PER_THREAD_DEFAULT_STREAM方式2：cmake制制定nvvc编译选项方式3. 方式1的推荐用法问题背景： 项目中使用到了cuda，会出现下面一种情况，主机端多线程调用CUDA代码，结果就是性能下降严重原因： cuda默认
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2024-04-02 14:48:43
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一、多线程的三大问题：可见性、原子性，有序性。1.可见性：因CPU缓存导致，因为多线程的本质就是利用上多核CPU的性能，由于每个现代CPU都有一级或者二级CPU cache用来提升性能，所以如果使用多线程对堆数据进行修改操作，势必会先读取到CPU缓存中，然后在缓存中修改后写回到堆内存。如果多个线程同时操作，就会造成A、B线程同时读取一条数据，然后A、B都在各自CPU cache中进行了修改，写回堆
对于多线程而言，它不仅可能会带来线程安全问题，还有可能会带来性能问题，不是说使用多线程就多牛多牛了。我们在开发中让多个线程同时工作，加快程序运行速度，反而会带来了性能问题，因为单线程程序是独立工作的，不需要与其他线程进行交互，但多线程之间则需要调度以及合作，调度与合作就会带来性能开销从而产生性能问题。1.都有哪些性能问题存在？性能问题有许多的表现形式，比如服务器的响应慢、吞吐量低、内存占用过多就属
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2024-08-12 19:33:03
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目录《GPU并行算法》读书笔记-chapter 3 CUDA线程模型SIMD模型SIMT模型kernel函数CUDA线程结构blockgrid线程的全局IDCUDA结构与GPU硬件的映射关系CUDA线程设计执行配置什么是执行配置如何设置执行配置参数重要知识点总结device函数自动生成kernelCUDA线程同步《GPU并行算法》读书笔记-chapter 3 CUDA线程模型SIMD模型SIMD（
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2024-05-02 16:11:14
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一.基本概念1.程序 一段静态代码2.进程 一段正在运行的程序,如360安全卫士3.线程 一段程序内部的执行路径,多线程就是指一个进程中有多个线程,如打开360安全卫士后可以同时开展木马查杀与垃圾清理连个线程 &nb
Java 中最烦人的，就是多线程，一不小心，代码写的比单线程还慢，这就让人非常尴尬。通常情况下，我们会使用 ThreadLocal 实现线程封闭，比如避免 SimpleDateFormat 在并发环境下所引起的一些不一致情况。其实还有一种解决方式。通过对parse方法进行加锁，也能保证日期处理类的正确运行，代码如图。1. 锁很坏但是，锁这个东西，很坏。就像你的贞操锁，一开一闭热情早已烟消云散。所以
差不多做了一段时间的java开发了，然后其实项目上高并发用到的并不多。就只有自己来学习一下了，网上搜了下资料，然后自己总结了一下。下面开始正题。现目前许多项目都会涉及到高并发的问题，先来说下线程和进程。进程：操作系统中正在运行的程序。线程：是进程中的一个执行流程；用一句话来说，解决高并发问题，就是解决 多线程对某个资源的有序访问和修改。避免脏读，幻读等。通常来说数据库也可以解决这类的问题
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2024-03-21 09:35:50
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一个简单的多线程Python爬虫最近想要抓取拉勾网的数据，最开始是使用Scrapy的，但是遇到了下面两个问题:前端页面是用JS模板引擎生成的接口主要是用POST提交参数的目前不会处理使用JS模板引擎生成的HTML页面，用POST的提交参数的话，接口统一，也没有必要使用Scrapy，所以就萌生了自己写一个简单的Python爬虫的想法。本文中的部分链接可能需要FQ。参考资料：http://www.ib
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
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2024-03-22 09:40:11
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多线程我们应该都不陌生，在操作系统中，进程是资源分配的基本单元，而线程是CPU时间调度的基本单元（这里假设只有1个CPU）。将线程的概念引申到CUDA程序设计中，我们可以认为线程就是执行CUDA程序的最小单元，前面我们建立的工程代码中，有个核函数概念不知各位童鞋还记得没有，在GPU上每个线程都会运行一次该核函数。但GPU上的线程调度方式与CPU有很大不同。CPU上会有优先级分配，从高到低，同样优先
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2024-04-09 11:06:14
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进程就是程序的一次执行活动，是系统进行资源分配和调度的一个独立单位，程序是静态的，进程是动态的。 而引入线程的目的，我认为主要有以下四个优点： （1）易于调度。 （2）提高并发性。通过线程可以方便有效地实现并发。 （3）开销小。 （4）有利于发挥多处理器的功能。通过创建多线程，每个线程都在一个处理器上运行，从而实现应用程序的并行，使每个处理器得到充分运行。线程和进程的区别： （1）一个线程
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2024-07-24 13:20:42
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目录进程和线程并发和并行继承实现Runnable接口的Thread类实现的多线程实现Runnable接口创建线程类线程常用方法进程和线程进程：一个程序的启动就可以抽象化为一个进程线程：线程是由进程开启的，一个进程可以创建多个线程，多个线程同时运行并发和并行并发：同一时刻，多个任务交替执行。简单说，单核CPU执行多任务就是并发。并行：同一时刻，多个CPU可以实现多个任务，可以实现并行。并发和并行的比
CUDA存储器模型：GPU片内：register，shared memory；host 内存： host memory, pinned memory.板载显存：local memory,constant memory, texture memory, texture memory,global memory;register: 訪问延迟极低； &nb
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2024-10-24 16:07:40
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使用的环境：Python 3.8Pycharm(IDE)Paddle和PaddleOcr(实现图像识别)CV2实现摄像头抓取与分割成帧，以及最后的显示效果PIL实现TEXT提示的覆盖显示Process与pickle实现数据的序列化与进程间数据传输使用IP摄像头通过RTSP协议调用手机摄像头思路 利用cv2实现摄像头抓取并分割成帧&n
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2024-05-08 09:25:14
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1.pthread函数介绍int pthread_create (pthread_t __restrict __newthread,const pthread_attr_t *__restrict __attr,void (__start_routine) (void ),void *__restrict __arg), 创建线程，其中__attr和__arg可用为NULL,使用默认参数创建线程，
GPU ：主流众核协处理器GPU+CPU的异构并行体系OpenCL： CPU+GPU异构计算架构CUDA：NVIDIA 2007年推出的GPU通用计算产品cuda优缺点：cuda对于已经在cuda上的数据执行起来很快，但数据从cpu搬到cuda上却很耗时，而且依赖硬件。并发性 concurrency ：相对于软件系统硬件支持的并发性叫做并行性并行程序设计模型：任务并行（task paralleli
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2024-03-21 09:33:09
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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
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2024-09-11 00:29:00
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概要RPC远程过程访问gPRC具有标准化、可通用和跨平台的特点进程间通信，通常是指一个应用实例调用另外一个应用实例所提供的服务，而这两个应用都运行在自己独立的进程中，通过网络彼此交换信息的过程。契约优先优点高效进程间通信简单且定义良好的服务接口和模式，编译阶段发现问题属于强类型调用支持多语言支持双工通信缺点gRPC不适合面向外部的服务服务定义变更，会出现复杂的开发流程gRPC生态系统相对较小Pro
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2024-04-06 16:31:24
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类锁是用来控制静态方法(或静态变量互斥体)之间的同步对象锁：Java的所有对象都含有1个互斥锁，这个锁由JVM自动获取和释放。线程进入synchronized方法的时候获取该对象的锁，当然如果已经有线程获取了这个对象的锁，那么当前线程会等待；synchronized方法正常返回或者抛异常而终止，JVM会自动释放对象锁。这里也体现了用synchronized来加锁的1个好处，方法抛异常的时候，锁仍然
