CUDA：Supercomputing for the Masses (用于大量数据的超级计算)-第五节

原文链接第五节:了解和使用共享内存(2) Rob Farber 是西北太平洋国家实验室(Pacific Northwest National Laboratory)的高级科研人员.他在多个国家级的实验室进行大型并行运算的研究,并且是几个新创企业的合伙人.大家可以发邮件到rmfarber@gmail.com与他沟通和交流. 在CUDA系列文章的第四节里,我探讨了执行模型和内核启动执行配置是如何影响寄存器的数量和本地多处理器资源如共享内存的数量的.在本小节,我会继续探讨内存性能,和在reverse…

CUDA：Supercomputing for the Masses (用于大量数据的超级计算)-第七节

第七节:使用下一代CUDA硬件,快乐加速度原文链接 Rob Farber 是西北太平洋国家实验室(Pacific Northwest National Laboratory)的高级科研人员.他在多个国家级的实验室进行大型并行运算的研究,并且是几个新创企业的合伙人.大家可以发邮件到rmfarber@gmail.com与他沟通和交流. 在关于CUDA(Compute Unified Device Architecture,即计算统一设备架构的简称)的系列文章的第六节,我探讨了使用CUDA PROF…

CUDA：Supercomputing for the Masses (用于大量数据的超级计算)-第六节

原文链接第六节:全局内存和CUDA RPOFILER Rob Farber 是西北太平洋国家实验室(Pacific Northwest National Laboratory)的高级科研人员.他在多个国家级的实验室进行大型并行运算的研究,并且是几个新创企业的合伙人.大家可以发邮件到rmfarber@gmail.com与他沟通和交流. 在关于CUDA(Compute Unified DeviceArchitecture,即计算统一设备架构的简称)的系列文章的第二节,我探讨了内存性能和在reve…

CUDA：Supercomputing for the Masses (用于大量数据的超级计算)-第四节

了解和使用共享内存(1) Rob Farber 是西北太平洋国家实验室(Pacific Northwest National Laboratory)的高级科研人员.他在多个国家级的实验室进行大型并行运算的研究,并且是几个新创企业的合伙人.大家可以发邮件到rmfarber@gmail.com与他沟通和交流. CUDA(Compute Unified DeviceArchitecture,即计算统一设备架构的简称)开发人员面临的一个最重要的性能挑战就是:最佳利用本地多处理器内存资源如共享内存,常量内…

CUDA：Supercomputing for the Masses (用于大量数据的超级计算)-第十节

原文链接第十节:CUDPP, 强大的数据平行CUDA库Rob Farber 是西北太平洋国家实验室(Pacific Northwest National Laboratory)的高级科研人员.他在多个国家级的实验室进行大型并行运算的研究,并且是几个新创企业的合伙人.大家可以发邮件到rmfarber@gmail.com与他沟通和交流. 在关于CUDA(Compute Unified Device Architecture,即计算统一设备架构的简称)的系列文章的第9节,我探讨了如何使用CUDA拓展…

CUDA：Supercomputing for the Masses (用于大量数据的超级计算)-第一节

原文链接第一节 CUDA 让你可以一边使用熟悉的编程概念,一边开发可在GPU上运行的软件. Rob Farber 是西北太平洋国家实验室(Pacific Northwest National Laboratory)的高级科研人员.他在多个国家级的实验室进行大型并行运算的研究,并且是几个新创企业的合伙人.大家可以发邮件到rmfarber@gmail.com与他沟通和交流. 您是否有兴趣在使用高级语言(比如C编程语言)编程时,通过标准多核处理器将性能提升几个数量级?您是否期待拥有跨多个设备的伸缩能…

CUDA：Supercomputing for the Masses (用于大量数据的超级计算)-第八节

原文链接第八节:利用CUDA函数库 Rob Farber 是西北太平洋国家实验室(Pacific Northwest National Laboratory)的高级科研人员.他在多个国家级的实验室进行大型并行运算的研究,并且是几个新创企业的合伙人.大家可以发邮件到rmfarber@gmail.com与他沟通和交流. 在关于CUDA(Compute Unified Device Architecture,即计算统一设备架构的简称)的系列文章的第七节,我探讨了下一代的CUDA硬件.在本小节,我的关…

CUDA：Supercomputing for the Masses (用于大量数据的超级计算)-第二节

原文链接第二节:第一个内核 Rob Farber 是西北太平洋国家实验室(Pacific Northwest National Laboratory)的高级科研人员.他在多个国家级的实验室进行大型并行运算的研究,并且是几个新创企业的合伙人.大家可以发邮件到rmfarber@gmail.com与他沟通和交流. 在该系列文章的第一节,我展示了第一个简单的CUDA(Compute Unified DeviceArchitecture,计算统一设备架构之首字母缩写)程序——moveArrays.cu,…

CUDA：Supercomputing for the Masses (用于大量数据的超级计算)-第九节

原文链接第九节:使用CUDA拓展高等级语言 Rob Farber 是西北太平洋国家实验室(Pacific Northwest National Laboratory)的高级科研人员.他在多个国家级的实验室进行大型并行运算的研究,并且是几个新创企业的合伙人.大家可以发邮件到rmfarber@gmail.com与他沟通和交流. 在关于CUDA(Compute Unified Device Architecture,即计算统一设备架构的简称)的系列文章的第八节,我探讨了使用CUDA利用库.在本小节,…

CUDA：Supercomputing for the Masses (用于大量数据的超级计算)-第三节

原文链接第三节:错误处理和全局内存性能局限恭喜!通过对CUDA(Compute Unified DeviceArchitecture,即计算统一设备架构的首字母缩写)系列文章第一节和第二节,您现在已经是能够使用CUDA的程序员了,您可以创建和运行在支持CUDA的设备上使用成百上千同步线程的程序.在第二节的incrementArrays.cu中,我提供了一个常见的CUDA应用程序模式的工作样例——将数据移动到设备,运行一个或多个内核以进行计算并获得结果.本质上,只需使用您自己的内核并加载自己的…

Druid：一个用于大数据实时处理的开源分布式系统

Druid是一个用于大数据实时查询和分析的高容错.高性能开源分布式系统,旨在快速处理大规模的数据,并能够实现快速查询和分析.尤其是当发生代码部署.机器故障以及其他产品系统遇到宕机等情况时,Druid仍能够保持100%正常运行.创建Druid的最初意图主要是为了解决查询延迟问题,当时试图使用Hadoop来实现交互式查询分析,但是很难满足实时分析的需要.而Druid提供了以交互方式访问数据的能力,并权衡了查询的灵活性和性能而采取了特殊的存储格式. Druid功能介于PowerDrill和Dremel…

Druid：一个用于大数据实时处理的开源分布式系统——大数据实时查询和分析的高容错、高性能开源分布式系统

转自:http://www.36dsj.com/archives/28590 Druid 是一个用于大数据实时查询和分析的高容错.高性能开源分布式系统,旨在快速处理大规模的数据,并能够实现快速查询和分析.尤其是当发生代码部署.机器故障以及其他产品系统遇到宕机等情况时,Druid仍能够保持100%正常运行.创建Druid的最初意图主要是为了解决查询延迟问题,当时试图使用Hadoop来实现交互式查询分析,但是很难满足实时分析的需要.而Druid提供了以交互方式访问数据的能力,并权衡了查询的灵活性和性…

sqlServer MERGE 对数据进行修改或插入自动视别特别用于批量数据的插入或修改

sqlServer MERGE 对数据进行修改或插入自动视别特别用于批量数据的插入或修改 MERGE customer AS targetTable --目标表 USING (SELECT 'BL1608231716187799', '天津方进物流有限公司22') AS source (UnitMeasureCode, Name) --数据源可能来自页面 ON (targetTable.custCode = source.UnitMeasureCode) -…

unittest框架里的常用断言方法：用于检查数据

1.unittest框架里的常用断言方法:用于检查数据. (1)assertEqual(x,y) 检查两个参数类型相同并且值相等.(2)assertTrue(x) 检查唯一的参数值等于True(3)assertFalse(x) 检查唯一的参数值等于False(4)assertIn(x,y) 检查x被包含在y里 (5)assertAlmostEqual(x,y,z) 检查指定精度的两个浮点数相等,第三个参数z代表精确到小数点后几位(是可选参数). 2.selenium中获得界面上的实际数据并检查它…

第三百八十五节，Django+Xadmin打造上线标准的在线教育平台—登录功能实现，回填数据以及错误提示html

第三百八十五节,Django+Xadmin打造上线标准的在线教育平台—登录功能实现 1,配置登录路由 from django.conf.urls import url, include # 导入django自在的include逻辑 from django.contrib import admin from django.views.generic import TemplateView # 导入django自带的TemplateView逻辑 import xadmin # 导入xadmin fr…

CUDA 实现JPEG图像解码为RGB数据

了解JPEG数据格式的人应该easy想到.其对图像以8*8像素块大小进行切割压缩的方法非常好用并行处理的思想来实现.而其实英伟达的CUDA自v5.5開始也提供了JPEG编解码的演示样例.该演示样例存储在CUDA的SDK中,即CUDA的默认安装路径"C:\ProgramData\NVDIA Corporation\CUDA Samples\v7.0\7_CUDALibraries\jpegNPP"(v后面的数字依据版本号的不同会变更)中. 该演示样例将图片数据进行了解码和再编码,因为解码…

程序员用于机器学习数据科学的3个顶级 Python 库

NumPy NumPy(数值 Python 的简称)是其中一个顶级数据科学库,它拥有许多有用的资源,从而帮助数据科学家把 Python 变成一个强大的科学分析和建模工具.NumPy 是在 BSD 许可证的许可下开源的,它是在科学计算中执行任务的基础 Python 库.SciPy 是一个更大的基于 Python 生态系统的开源工具,而 NumPy 是 SciPy 非常重要的一部分. NumPy 为 Python 提供了大量数据结构,从而能够轻松地执行多维数组和矩阵运算.除了用于求解线性代数方程和其…

Numpy用于数组数据的存储和读取

Python的Numpy模块可用于存储和读取数据: 1.将一个数组存储为二进制文件 Numpy.save:将一个数组以.npy的格式保存为二进制文件调用格式:numpy.save(file, arr, allow_pickle=True, fix_imports=True) file的格式:file,str,or pathlib.Path. 如果file是一个文件对象,则文件名不会被改变:如果file是一个字符串或者路径,并且没有 .npy扩展,则会在后面加上 .npy的扩展 arr: 要保存…

1.搭建NFS环境,用于存储数据

作者微信:tangy8080 电子邮箱:914661180@qq.com 更新时间:2019-06-12 14:59:50 星期三欢迎您订阅和分享我的订阅号,订阅号内会不定期分享一些我自己学习过程中的编写的文章如您在阅读过程中发现文章错误,可添加我的微信 tangy8080 进行反馈.感谢您的支持. 文章主题搭建NFS服务器,用于存储ElasticSearch的数据. 前置条件有一个可用的K8s集群已经部署好了Helm 正文为什么需要NFS 由于pod是可变的,这意味这如果把es的…

rails enum用于存储数据

http://api.rubyonrails.org/classes/ActiveRecord/Enum.html 新的项目中有一个字段是展示类型,可以用下拉框去做,用string存储具体的类型字段. 尝试了一下把展示类型修改为integer,用Rails enum枚举来做. 使用枚举(整型)来存储类似于下拉框选择的这类的值, 比起直接存储类型的字符串,能减少表中存储字段的大小. 建表语句如下 class CreateSubjects < ActiveRecord::Migration[5.0]…

QString之simplified()用于读取数据、规范数据，非常方便

在工程项目开发中,遇到这么个问题:手工计入文件中的数据,每行有三个,前两个是数字,最后一个是标识,现在把这3个数据提取出来. 一提取就出现问题了:由于手工导入,数据间使用空白间隔,有可能是一个空格,有可能多个空格,怎么成功提取了?看Qt文档,终于找到这么个好用的函数.直接给干货吧! QString fileName = QFileDialog::getOpenFileName(this, tr("打开文件"), /*openPath*/".", tr("i…

12.定义Lock类,用于锁定数据.三步走,锁的优缺点

#在threading模块当中定义了一个Lock类,可以方便的使用锁定: # #1.创建锁 # mutex = threading.Lock() # # #2.锁定 ''' mutex.acquire(True/False) True:如果所要获取的资源已经"锁定",表示当前线程处地等待(阻塞),直到获取到这个锁为止--默认值 False:不阻塞,即不管本次调用能够成功上锁,都不会卡在这,而是继续执行后面的代码 ''' # #3.解锁 # mutex.release() import…

SQLServer2012中用于记录数据操作时刻的附加字段使用datetime2(3)就可以了

datetime2(3)精确到毫秒(听说),约等于2005时代的datetime类型.实际上后者是精确到3.33毫秒(也是听说). ) = GETDATE(); ) = GETDATE(); ) = GETDATE(); ) = GETDATE(); ) = GETDATE(); ) = GETDATE(); ) = GETDATE(); ) = GETDATE(); PRINT @D0; PRINT @D1; PRINT @D2; PRINT @D3; PRINT @D4; PRINT @D5…