碰到AIX里的共享内存，弄了半天也弄不清楚，真麻烦~~~只有慢慢看了~~附上百度里搜到的，以后自己好学习，呵呵共享内存
共享内存指在多处理器的计算机系统中，可以被不同中央处理器（CPU）访问的大容量内存。由于多个CPU需要快速访问存储器，这样就要对存储器进行缓存（Cache）。任何一个缓存的数据被更新后，由于其他处理器也可能要存取，共享内存就需要立即更新，否则不同的处理器可能用到不同的数
在设备代码中声明共享内存要使用__shared__变量声明说明符。在核函数中有多种方式声明共享内存，这取决于你要申请的内存大小是在编译时确定还是在运行时确定。下面完整的代码(可以在Github上下载)展示了使用共享内存的两种方法。#include <stdio.h>
__global__ void staticReverse(int *d, int n)
{
__shared__
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2024-03-26 06:32:09
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怎么关闭电脑管理共享默认情况下，Windows会创建一些隐藏的共享文件夹，这些文件夹在名称的末尾都有美元$标志。当用户在文件资源管理器的网络节点，或者使用命令查看网络共享时，无法查看到这些隐藏共享。这种情况在XP、Vista、Windows7、Windows8/Windows 8.1和Windows10中都存在，目的是让系统管理员、程序以及相关服务能够以此管理网络环境。Windows在默认情况下会
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2024-09-26 10:42:20
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我们可以修改shmmax内核参数，使SGA存在于一个共享内存段中。 通过修改/proc/sys/kernel/shmmax参数可以达到此目的。 [root@neirong root]# echo 1073741824 > /proc/sys/kernel/shmmax [root@neirong root]# more /proc/sys/kernel/shmmax 10737418
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2024-05-23 11:14:02
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简介： 在共享内存（上）中，主要围绕着系统调用mmap()进行讨论的，本部分将讨论系统V共享内存，并通过实验结果对比来阐述两者的异同。系统V共享内存指的是把所有共享数据放在共享内存区域（IPC shared memory region），任何想要访问该数据的进程都必须在本进程的地址空间新增一块内存区域，用来映射存放共享数据的物理内存页面。 系统调用mmap()通过映射一个普通文件
Anaconda3+虚拟环境Python3.6+Tensorflow-gpu1.11.0】系统：win11 显卡：NVIDIA GeForce RTX 3050 python：3.6.2 CUDA：9.0 cuDNN：7.6.5 tensorflow：tensorflow-gpu 1.11.0我之前安装过tensorflow，再安装tensorflow-gpu 1.11.0，安装成功了，但用不了，
CUDA的存储器可以大致分为两类：板载显存（On-board memory）片上内存（On-chip memory）其中板载显存主要包括全局内存（global memory）、本地内存（local memory）、常量内存（constant memory）、纹理内存（texture memory）等，片上内存主要包括寄存器（register）和共享内存（shared memory）。不同类型的内存
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2023-08-17 17:02:30
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# PyTorch代码不调用GPU的探讨
在深度学习的发展中，GPU（图形处理单元）对模型训练的加速起到了至关重要的作用。PyTorch作为流行的深度学习框架，支持GPU加速，使得研究人员和工程师能够更快地训练模型。然而，有时由于环境问题、资源限制或其他原因，我们可能需要在CPU上运行PyTorch代码。本文将探讨如何确保PyTorch代码不调用GPU，并提供相应的代码示例。同时，我们还将用状态
Fermi中的共享存储器
64KB可配置共享存储器在第一代CUDA架构当中，为了提升应用程序的执行效率，NVIDIA首次加入了共享存储器这一概念，并且也确实取得了不错的效果。共享存储器设计在每个SM阵列当中，与各个流处理器直接相连，大大的提升了数据的摄取准确度。NVIDIA在发现到共享存储器的重要性后，在此次的GF100产品当中，为每组SM专
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2024-05-18 23:41:05
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关于共享内存（shared memory）和存储体(bank)的事实和疑惑主要是在研究访问共享内存会产生bank conflict时，自己产生的疑惑。对于这点疑惑，网上都没有相关描述，不管是国内还是国外的网上资料。貌似大家都是当作一个事实，一个公理，而没有对其仔细研究。还是我自己才学疏浅，不知道某些知识。比如下面这篇讲解bank conflict的文章。http://cuda-programmin
RivaTuner高人一筹的地方就是可以分别从硬件层和驱动层对显卡进行各种设置，驱动层设置是通过各种API函数和驱动程序的注册表键值调用来对显卡进行设置，它的特点是提供了比驱动程序控制面板里更丰富的调整选项，同时可以单独配置应用程序避免全局设置失误带来不必要的麻烦。硬件层设置选项相对较少，它通过高级程序语言直接对底层硬件进行访问，因此具有一定的通用性，提供了对A卡和N卡的完美支持，对时钟频率发生器
计算机的安全问题越来越受重视，是因为我们越来越不安全了，下面和小编一起来看如何知道自己的计算机是否网络共享了，和怎么关闭它查看并关闭网络共享方法一：通过DOS命令来显示本机所有共享文件、删除本机共享文件。通过net share命令可以非常简单地显示本机共享文件并可以实时删除本机共享文件，从而可以极大地保护了共享文件的安全。如下图所示：图：net share命令显示本机共享文件图：通过DOS命令删除
Dynamic Global Memory Allocation and Operations动态全局内存分配和操作仅受计算能力 2.x 及更高版本的设备支持。__host__ __device__ void* malloc(size_t size);
__device__ void *__nv_aligned_device_malloc(size_t size, size_t align);
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2024-09-17 16:22:01
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榕树贷款L2为所有SM都能访问到，速度比全局内存块，所以为了提高速度有些小的数据可以缓存到L2上面；L1为SM内的数据，SM内的运算单元能够共享，但跨SM之间的L1不能相互访问。L2 可以被显式的使用（cuda 11 ），去优化性能榕树贷款Nvida示例： Cuda 11 L2 示例榕树贷款共享内存（shared memory) 共享内存是片内内存，被 SM 独享，SM 内的块所共享。共享内存是片
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2024-01-10 22:08:21
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相信大家在做一些算法经常会被庞大的数据量所造成的超多计算量需要的时间而折磨的痛苦不已，接下来我们围绕四个方法来帮助大家加快一下Python的计算时间，减少大家在算法上的等待时间。今天给大家介绍Numba这一块的内容。1.简介所以什么是Numba呢？Numba是Python的即时编译器，也就是说当你调用Python函数时，你的全部或部分代码都会被计时转换成为机器码进行执行，然后它就会以你的
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2024-06-03 16:10:21
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9. CUDA shared memory使用------GPU的革命序言：明年就毕业了，下半年就要为以后的生活做打算。这半年，或许就是一个抉择的时候，又是到了一个要做选择的时候。或许是自己的危机意识比较强，一直都觉得自己做得不够好，还需要积累和学习。或许是知足常乐吧，从小山沟，能到香港，一步一步，自己都比较满足，只是心中一直抱着一个理想，坚持做一件事情，坚持想做点事情，踏踏实实，曾经失败过，曾经
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2024-05-26 20:16:26
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这里是目录，可以自行空降哦~数据集采样数据标注工具安装初始化项目开始标注数据导出模型训练YOLOV5安装文件配置模型训练模型验证结语 数据集采样由于本次的任务是训练自己的数据集，因此我们直接采用OpenCV来进行直接采集。采集好的数据样本一共56张图片。 这里奉上我的采样脚本：#Author: Elin.Liu
# Date: 2022-11-13 16:17:31
# Last Modifie
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2024-07-18 13:27:33
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项目管理和质量控制代码走读与审查目的主要检查软件代码编写质量，是否与设计相符，与开发目的（需求）是否一致；是否符合编码规范；有没有存在明显的缺陷；与测试的不同是测试通过一系列的测试活动(运行程序为主)来发现BUG，而代码审查走读则一方面通过浏览代码，检查语法结构，调用关系，以规范度，注释率，类化程度，耦合度，复用度等等指标来衡量代码的质量，达到防范问题发生；另一方面检查代码与设计的偏差，问题是否得
1、现在看一下它的html结构：<div id="jquery_jplayer_1" class="jp-jplayer"></div><!--存放音频和视频源，绝对需要-->
<div id="jp_container_1" class="jp-audio" role="application" aria-label="media player">
作为最快的IPC方式，共享内存当然得好好学一下咯。 System V进程间通信方式：信号量、消息队列、共享内存。他们都是由AT&T System V2版本的UNIX引进的，所以统称为System V IPC.除了下面讲的System V IPC，还有mmap也可以将文件进行内存映射，从而实现共享内存的效果。对比可以参考 Link 参考 它们声明在头文件 sy
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2024-08-06 13:36:09
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