名词解释 SM :Streaming Multiprocessor    而 Block 大致就是对应到 SM     所有的blocks 按照流水线被送到6个SM中进行计算 在 Compute Capability 1.0/1.1 中,每个 SM 最多可以同时管理 768 个 thread(768 active threads)或 8 个 block(8 active blocks);而每一个 warp 的大小,则是 32 个 thread,也就是一个 SM 最多可以有 768 / 32 =

掌握部分硬件知识,有助于程序员编写更好的CUDA程序,提升CUDA程序性能,本文目的是理清sp,sm,thread,block,grid,warp之间的关系.由于作者能力有限,难免有疏漏,恳请读者批评指正.  首先我们要明确:SP(streaming Process),SM(streaming multiprocessor)是硬件(GPU hardware)概念.而thread,block,grid,warp是软件上的(CUDA)概念. 从硬件看 SP:最基本的处理单元,streaming pr

python 获取一个列表有多少连续列表 例如 有列表 [1,2,3] 那么连续列表就是 [1,2],[2,3],[1,2,3] 程序实现如下: 运行结果:

Atitit.一个cms有多少少扩展点,多少api wordpress  cms有多少api..扩展点 1. Api分类 WordPress APIs1 1.1. 1 函数分类2 1.2. 函数api详单(约500个api)2 2. 扩展点overview3 2.1. Filter分类(total 447 apis)3 2.2. Action分类 ( 317 apis )4 3. 统计api的程序5 1. Api分类 WordPress APIs · Dashboard Widgets API

Android多线程分析之中的一个:使用Thread异步下载图像 罗朝辉 (http://blog.csdn.net/kesalin) CC 许可.转载请注明出处 打算整理一下对 Android Framework 中多线程相关知识的理解.主要集中在 Framework 层的 Thread, Handler, Looper, MessageQueue, Message, AysncTask,当然不可避免地要涉及到 native 方法,因此也会分析 dalvik 中和线程以及消息处理相关的代码:如

Atitit.一个cms有多少少扩展点,多少api wordpress  cms有多少api. . 扩展点 1. Api分类 WordPress APIs 1 1.1. 1 函数分类 2 1.2. 函数api详单(约500个api) 2 2. 扩展点overview 3 2.1. Filter分类(total 447 apis) 3 2.2. Action分类 ( 317 apis ) 4 3. 统计api的程序 5 1. Api分类 WordPress APIs · Dashboard Wid

今天在技术群中闲谈时忽然聊到一个问题,那就是当一个数据库中有多张表时怎么快速的获取到表的个数,从而给问询者一个准确的回答. 大家或许会说,这个问题和我们的数据库操作没有太大关系或者不是很挂钩,所以没意义记住它.不过,大家要记住,对熟悉数据库的人来说确实如此,但是要是不懂数据库的,比如说你的老板,闲着无聊的时候想知道这个项目的数据库有多少张表,以便了解下这个项目的复杂度,那时又你该咋办了?想回答又不能快速回答上来,找个理由不回答又灭了你在老板面前的威风. 为避免这样的问题真的出现在我们可怜的码农身

http://blog.csdn.net/yanzi1225627/article/details/8582078 经研究,我推荐这种写法: /*自定义线程*/ class MyThread implements Runnable{ public void run() { // TODO Auto-generated method stub  //  定义自己的变量                          while(!Thread.currentThread().isInterrup

new Date(year, month, 0).getDate() 通过 Date 构造函数传入年份.月份.零,然后通过调用获取日期函数即可获取当前月份有多少天 new Date(2019, 2, 0).getDate() new Date(2019, 3, 0).getDate() 我的GitHub

import calendar monthRange = calendar.monthrange(2018, 10) (0, 31) 输出的是一个元组: 第一个元素,数字0是这个月的第一天是星期天(上一个月的最后一天为星期几(0-6)),星期天为0: 第二个元素,数字31是这个月的天数:

--思路:给定日期的下一个月的1号减去1天,然后取datepart(DAY,dt) declare @dt varchar(10)select @dt='2013-11-20'select datepart(DAY,dateadd(dd,-1,left(convert(varchar(10),dateadd(mm,1,@dt),120),7)+'-01'))

看文件信息 hadoop fsck /user/filename 更详细的 hadoop fsck /user/filename -files  -blocks -locations -racks   -files  文件分块信息, -blocks    在带-files参数后才显示block信息 -locations   在带-blocks参数后才显示block块所在datanode的具体IP位置, -racks       在带-files参数后显示机架位置

if (month in (1,3,5,7,8,10,12)) return 31; else if (month in(4,6,9,11)) return 30; else if (year 是闰年) return 29; else return 28;  闰年的算法 ((year mod 4 = 0) and (year mod 100 <> 0)) or (year mod 400 = 0)

import java.util.Calendar; /** * 功能概述:计算指定年月的天数和周数<br> * 创建时间:2010-5-17 下午05:25:58<br> * * @author <a href="mailto:hemingwang0902@126.com" mce_href="mailto:hemingwang0902@126.com">何明旺</a> */ public class Test{ p

转自:https://www.2cto.com/kf/201806/755776.html 1 function getCountDays() { var curDate = new Date(); /* 获取当前月份 */ var curMonth = curDate.getMonth(); /* 生成实际的月份: 由于curMonth会比实际月份小1, 故需加1 */ curDate.setMonth(curMonth + 1); /* 将日期设置为0, 这里为什么要这样设置, 我不知道原因

) from syscolumns where id = object_id('tbname') 或者 select * from syscolumns where id = object_id('tbname') 或 SELECT MAX(colid) FROM syscolumns WHERE id=OBJECT_ID('table')

SELECT COUNT(syscolumns.name) FROM syscolumns , sysobjects WHERE syscolumns.id = sysobjects.id AND sysobjects.name = '表名'

import java.util.Calendar; /** * 功能概述:计算指定年月的天数和周数<br> */ public class Test{ public static void main(String[] args) { Calendar c = Calendar.getInstance(); c.set(Calendar.YEAR, 2010); // 2010年 c.set(Calendar.MONTH, 5); // 6 月 System.out.println("

ls -l --block-size=M   #就把目录下的所有文件按M单位呈现

又是一枚祖国的骚年,阅览做做笔记:http://www.cnblogs.com/neopenx/p/4643705.html 这里只是一些基础知识.帮助理解DL tool的实现. “这也是深度学习带来的一个全新领域,它要求研究者不仅要理论强,建模强,程序设计能力也要过硬,不能纸上谈兵.” CUDA的广泛应用造就了GPU计算专用Tesla GPU的崛起. 随着显卡的发展,GPU越来越强大,而且GPU为显示图像做了优化.在计算上已经超越了通用的CPU.如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了,因此N

为什么需要GPU 几年前我启动并主导了一个项目,当时还在谷歌,这个项目叫谷歌大脑.该项目利用谷歌的计算基础设施来构建神经网络. 规模大概比之前的神经网络扩大了一百倍,我们的方法是用约一千台电脑.这确实使深度学习取得了相当大的进展.用到相当多的 计算机.不久之后我发现,之前我并没意识到,用一千台电脑是一项非常昂贵的技术.因此,我和我的朋友,意识到,利用一种 不同的技术,仅用三台电脑,而非一千台,就可以做到这点,而秘诀就是利用GPU技术. ---Andrew Ng [The Big Talk:深度学