最近在看Android DM-Verity相关内容，发现DM-Verity底层依赖于Linux系统的Device Mapper，这一篇先了解Device Mapper 的基本原理，下一篇再从代码分析。 Device Mapper 是 Linux2.6 内核中支持逻辑卷管理的通用设备映射机制，它为实现用于存储资源管理的块设备驱动提供了一个高度模块化的内核架构，如图 1。图1 Device Ma
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2024-08-25 20:03:00
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买了AMD 64X2 3800+回来爽游戏后,大型3D游戏都很满意,可是有时回来想玩玩原本配置较低的游戏,突然发现速度过快,经常一动鼠标,就到另一头去了,上网查了查才知道双核也要打补丁,特意找了一篇,现本人己解决问题.
[url]http://www.xxrcn.com/bbs/viewthread.php?tid=1211[/url
1. 如何从外部设备read数据？假如要从网卡或者SDRAM等设备读取数据
地址为0x30000000
代码可以如下：mov R1, #0x30000000
ldr R0, [R1] //也就是读取4byte数据2. 存储管理器的作用CPU不需要关心外设是什么，硬件相关所有工作由存储管理器完成：
1. 片选信号
2. bank选择
3. 列地址
4. 行地址
等等3. 想要访问一个
【导读】最近，曾拿到斯坦福、UCL、CMU、NYU博士offer、目前在华盛顿大学读博的知名测评博主Tim Dettmers在自己的网站又上线了深度学习领域的GPU深度测评，到底谁才是性能和性价比之王？众所周知，在处理深度学习和神经网络任务时，最好使用GPU而不是CPU来处理，因为在神经网络方面，即使是一个比较低端的GPU，性能也会胜过CPU。深度学习是一个对计算有着大量需求的领域，从一定程度上来
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2024-08-08 13:01:39
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keras在使用GPU的时候有个特点，就是默认全部占满显存。 若单核GPU也无所谓，若是服务器GPU较多，性能较好，全部占满就太浪费了。于是乎有以下五种情况：1、指定GPU2、使用固定显存的GPU3、指定GPU + 固定显存4 GPU动态增长5 CPU充分占用一、固定显存的GPU本节来源于：深度学习theano/tensorflow多显卡多人使用问题集（参见：Limit the resource
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2024-03-23 10:38:21
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新的生命周期过程先来看看最新版本react的生命周期图： getDerivedStateFromPropsReact生命周期的命名一直都是非常语义化的，这个生命周期的意思就是从props中获取state，可以说是太简单易懂了。可以说，这个生命周期的功能实际上就是将传入的props映射到state上面。由于16.4的修改，这个函数会在每次re-rendering之前被调用，这意味着什么呢？意味着即
序：无人机航测门槛越来越低，测绘人员接触到倾斜模型数据越来越简单。实际应用，都想快速看到数据。问题随之而来，一份数据上千个根节点，CCViewer打开就需要几分钟。加载速度慢，电脑内存占用高。常规的解决方法是重新生成一份新的合并了根节点的倾斜模型（CC新版本支持输出时就合并根节点），新的问题来了：以前已经处理好的数据，原始照片丢了，没法重新生成原始数据还在，重新生成一次，时间太长，人工成本太高（动
1.MPI全称是message passing interface，即信息传递接口，是用于跨节点通讯的基础软件环境。它提供让相关进程之间进行通信，同步等操作的API，可以说是并行计算居家出游必备的基础库。一个 MPI 程序包含若干个进程。每个 mpi 进程都运行一份相同的代码，进程的行为由通讯域(communication world)和该通讯域下的 id(rank id)所决定。MPI的编程方式
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2024-07-02 01:10:25
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对于DIY装机来说，大多数朋友预算都是花在CPU和显卡这两大最核心硬件上，其中CPU绝对电脑运算速度，而显卡则决定着电脑图形性能，因此CPU和显卡是绝对电脑性能最核心的两大硬件。那么，显卡和CPU搭配有要求吗？CPU和显卡怎么搭配才是最好呢？下面“百事数码”就来聊聊这个不少小白朋友容易纠结的这两个问题。显卡和CPU搭配有要求吗？理论上，显卡和CPU搭配是没有要求的，只要主板兼容，都可以使用。一般来
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2024-03-03 09:44:29
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计算机语言是全世界程序员的语言，不是哪个国家的语言。在全球化合作的今天，没有程序员希望自己写的程序别人看不懂，别人写的他也看不懂吧。没有人是万能的，程序员需要和全世界的程序员交流。
一个程序语言有没有生命力，最终要全世界的程序员用行动来回答。这世界还从未发生过哪种语言在推广的时候扯上政治、爱国、间谍......别说这东西本来就是扯淡，就是真的好东西，以程序员们基于理性的科学思维对
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2024-09-24 07:44:48
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完整问题： ValueError: You can't train a model that has been loaded with device_map='auto' in any distributed mode. Please rerun your script specifying --n
学习于QiuooooooCPUDSP DSP虽然主频不如CPU,但是胜在乘法器多，随随便便带16个乘法器，还是浮点的。再来个4核，8核，还有特定的算法硬件加速，所以虽然主频只有1,2g但是运算能力还是比CPU强。当然现在出现了带专用乘法器的CPU，DSP也集
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2024-08-24 18:46:47
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Tensorflow的训练：使用 TPU 训练 TensorFlow 模型
TPU 简介 什么是 TPU TPU 代表 Tensor Processing Unit (张量处理单元) ，是由谷歌在 2016 年 5 月发布的为机器学习而构建的定制集成电路(ASIC)，并为 TensorFlow 量身定制。 早在 2015 年，谷歌大脑团队就成立
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2024-05-28 12:56:25
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咱们很多小伙伴都是十几年甚至二十几年的Windows老用户了，如果换成苹果电脑，可能会一脸懵逼，一时间不知道怎么使用。 毕竟苹果电脑搭载的是MacOS操作系统，除了系统界面和操作上有区别外，电脑键盘上有很多按键都有出入。第一次使用的话，可能会各种不适，总感觉不好用。 所以呢，今天分享新手使用MacOS的必备指南，手把手带你入门~ 使用MacOS必须要过交互关和应用关。 先来看看Mac的键盘，它没有
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2024-03-17 13:21:19
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# GPU 与 CPU 架构的比较
在现代计算机系统中，CPU（中央处理器）和GPU（图形处理器）扮演着至关重要的角色。尽管它们都属于处理器，但它们的架构和设计目的却截然不同。本文将探讨这两者的架构差异，并通过代码示例来展示各自的优缺点。
## CPU 架构
CPU 是计算机的主要处理单元，负责执行指令和处理逻辑运算。其设计目的是优化复杂的、顺序执行的任务。现代 CPU 通常具备以下特点：
GPU和CPU在计算能力、功耗和适用场景等方面有着明显的差异。在选择使用GPU还是CPU时，需要根据具体的任务需求和性能要求来进行综合考虑。通过合理地利用GPU和CPU的优势，可以更高效地完成各种计算任务。
原创
2024-04-11 10:01:20
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# CPU 与 GPU 架构的实现指南
在现代计算中，CPU（中央处理单元）和GPU（图形处理单元）的协同工作是提高性能的关键。本文将为刚入行的小白介绍如何实现 CPU 与 GPU 架构的基本流程。我们将通过一个简单的例子展示如何使用 NVIDIA CUDA 编程实现这一目标。
## 流程步骤
首先，我们来看看整个实现的流程。以下是实现 CPU 与 GPU 架构的主要步骤：
| 步骤
# CPU与GPU架构实现指南
作为一名新入行的开发者，理解CPU与GPU的架构及其相互协作的方式至关重要。本篇文章将指导你如何实现一个简单的CPU与GPU架构的应用。我们将通过一个流程表、代码示范及甘特图为你系统性地讲解这一过程。
## 实现流程
以下是实现CPU与GPU架构的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
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1.每个GPU中都至少有一个命令队列。CPU可以通过Direct3D API用命令列表向该队列提交命令，而这些命令则指挥GPU执行某些操作。在命令没有到达队列首部以前，用户所提交的命令是无法被执行的。如果命令队列内为空，则GPU会因为没有任务要去处理而处于空闲状态；但若命令队列被装的太满，则CPU将在某个时刻因提交命令的速度追上GPU执行命令的速度而进入空闲状态。值得一提的是，这两种情景其实都没有
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2024-03-19 10:16:13
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1.什么是性能：我们需要有个标准来衡量。这个标准中主要有两个指标：第一个是响应时间（Response time）或者叫执行时间（Execution time）。想要提升响应时间这个性能指标，你可以理解为让计算机“跑的更快”第二个是吞吐率（Throughout）或者带宽（Bandwidth），想要提升这个指标，你可以理解为让计算机“搬得更多”。我们一般把性能，定义成响应时间的倒数，也就是：性能 =
