cuda程序优化 一:程序优化概述 1:精度 在关键步骤使用双精度,其他步骤使用单精度,以获得指令吞吐量和精度的平衡. 2:延迟 先缓冲一定量数据,在交给GPU计算.可以获得较高的数据吞吐量. 3:计算量 1):绝对计算量 当计算量较少时,不因用GPU 2):相对计算量 当计算量中的并行站大多比例,因使用GPU并行计算. 4:优秀的CUDA程序 1)给点数据规模下,选用的算法复杂度不明显高于最优算法 2)活动的线程束应使SM满载,且活动的线程块数应大于等于2,可以有效隐藏延迟. 3)当瓶颈出现在

CUDA 内存统一分析 关于CUDA 编程的基本知识,如何编写一个简单的程序,在内存中分配两个可供 GPU 访问的数字数组,然后将它们加在 GPU 上. 本文介绍内存统一,这使得分配和访问系统中任何处理器上运行的代码都可以使用的数据变得非常容易, CPU 或 GPU . 图 1 .内存统一是可从系统中的任何处理器访问的单个内存地址空间. 以几个简单的"练习"介绍,其中一个练习,运行最近基于 Pascal 的 GPU ,看看会发生什么. 建议这样做有两个原因.首先,因为 PascalMI

redis性能优化.内存分析及优化 1.优化网络延时 2.警惕执行时间长的操作 3.优化数据结构.使用正确的算法 4.考虑操作系统和硬件是否影响性能 5.考虑持久化带来的开销 5.1 RDB 全量持久化. 5.2 AOF 增量持久化. 6.使用分布式架构 -- 读写分离.数据分片 7.reids 内存分析及使用优化 7.1 内存使用 7.1.1 对象内存 7.1.2 缓冲内存 7.2 redis子进程内存消耗 7.3 redis内存管理 7.3.1 内存上限:maxmemory 7.3.2 内存

共享CUDA内存 进程间共享 此功能仅限于Linux. 将设备阵列导出到另一个进程 使用CUDA IPC API,可以与同一台计算机上的另一个进程共享设备阵列.为此,请使用.get_ipc_handle()设备阵列上的方法获取一个IpcArrayHandle对象,该对象可以转移到另一个进程. DeviceNDArray.get_ipc_handle() 返回一个IpcArrayHandle对象,该对象可以安全地序列化并传输到另一个进程以共享本地分配. 注意:此功能仅在Linux上可用. 类num

Spark Tungsten揭秘 Day4 内存和CPU优化使用 今天聚焦于内存和CPU的优化使用,这是Spark2.0提供的关于执行时的非常大的优化部分. 对过去的代码研究,我们会发现,抽象的提高,转过来会变成对CPU和内存的使用.也就是说,抽象提升,会对内存对Cpu会有很多不必要的使用,执行很多无谓的没有实际作用的操作.比如面向接口调用,就是使用了指针的指针,接口这层并没有实际的作用,可以直接跳过. whole-stage code Spark2.x的Tungsten中做了个非常重要的改进,

一般内存拷贝与优化 代码实现 #include<iostream> usingnamespace std; //不安全的内存拷贝(当源内存地址与目标内存地址重叠时会产生错误) void h_memcpy(void*src,void *dst,intsize){ if (src == NULL|| dst == NULL) { return; } const char *s =(char *)src; char *d = (char*)dst; while (size--) { *d++ = *

OOM(OutOfMemory)转:http://hukai.me/android-performance-oom/ 前面我们提到过使用getMemoryClass()的方法可以得到Dalvik Heap的阈值.简要的获取某个应用的内存占用情况可以参考下面的示例( 关于更多内存查看的知识,可以参考这篇官方教程:Investigating Your RAM Usage ) 1)查看内存使用情况 通过命令行查看内存详细占用情况: 通过Android Studio的Memory Monitor查看内存

利用 gperftools 对nginx 与 mysql  进行 内存管理  性能优化 降低负载. Gperftools 是由谷歌开发.官方对gperftools 的介绍为: These tools are for use by developers so that they can create more robust applications. Especially of use to those developing multi-threaded applications in C++ w

mySQL内存及虚拟内存优化设置 . 数据库mySQL内存优化G-LB  为了装mysql环境测试,装上后发现启动后mysql占用了很大的虚拟内存,达8百多兆.网上搜索了一下,得到高人指点my.ini.再也没见再详细的了..只好打开my.ini逐行的啃,虽然英文差了点,不过多少M还是看得明的^-^ 更改后如下: innodb_buffer_pool_size=576M ->256M InnoDB引擎缓冲区占了大头,首要就是拿它开刀query_cache_size=100M          ->

本帖最后由 Cresta 于 2014-1-21 10:49 编辑 看到这篇C51的内存分配和优化的文章,个人觉得分析的十分到位,在这里转给大家   C51的内存分配不同于一般的PC,内存空间有限,采用覆盖和共享技术.在Keil编译器中,经过编译后,会形成一个M51文件,在其内部可以详细的看到内存的分配情况. C51内存常见的两个误区: (1)       变量超过128字节后必须用COMPACT模式. 其实,只要不超过256字节,都可以用SMALL模式 (2)       内部RAM,128字

[V8引擎]浅析Chrome V8引擎中的垃圾回收机制和内存泄露优化策略 垃圾回收机制 如何判断回收内容 如何确定哪些内存需要回收,哪些内存不需要回收,这是垃圾回收期需要解决的最基本问题.我们可以这样假定,一个对象为活对象当且仅当它被一个根对象 或另一个活对象指向.根对象永远是活对象,它是被浏览器或V8所引用的对象.被局部变量所指向的对象也属于根对象,因为它们所在的作用域对象被视为根对 象.全局对象(Node中为global,浏览器中为window)自然是根对象.浏览器中的DOM元素也属于根对象

浏览器工作原理:https://www.cnblogs.com/thonrt/p/10008220.html 浏览器渲染原理: https://www.cnblogs.com/thonrt/p/10008742.html 基于上面这两篇文章,我们可以把web性能优化分为两大方面: 网络传输性能优化 页面渲染性能优化 本文主要介绍网络传输性能优化. 本人总结网络传输性能优化主要有以下几个点: 减少请求数 减小请求资源体积 提升网络传输速率 下面我们来逐一击破. 1.资源打包和压缩 想要实现首屏渲染

Bitmap作为重要Android应用之一,在很多时候如果应用不当,很容易造成内存溢出,那么这篇文章的目的就在于探讨Bitmap的有效运用及其优化 缓存介绍 当多次发送请求的时候,请求同一内容,为了使资源得到合理利用,那么就需要设置缓存,避免同一内容被多次请求 在这里使用一个Http的缓存策略,对http自带的缓存策略做一个简单的使用介绍,从而引出今天的主角 http自带缓存的使用前提:服务器设置了缓存时间 response.addHeader("Cache-control", &qu

作者:马骏 | 旷视 MegEngine 架构师 前言 单精度矩阵乘法(SGEMM)几乎是每一位学习 CUDA 的同学绕不开的案例,这个经典的计算密集型案例可以很好地展示 GPU 编程中常用的优化技巧,而能否写出高效率的 SGEMM Kernel,也是反映一位 CUDA 程序员对 GPU 体系结构的理解程度的优秀考题.本文将详细介绍 CUDA SGEMM 的优化手段,适合认真阅读过 <CUDA C++ Programming Guide>,具备一定 CUDA 编程基础的同学阅读,希望能给追求极

pheongap项目:http://www.nduoa.com/apk/detail/646816 主要的问题: heap过大,内存低性能差的机子上引起奔溃,直接退出 关于web app的优化,不仅仅只是js方面,包括HTML布局嵌套,CSS的属性使用,数据的读取,还有浏览器的重排与回流之类的这里就不讨论了, 本章涉及的是脚本代码引发的性能问题,更进一步说就是闭包带来的内存泄露 关于性能: 首先我不得不承认一个事实,移动端的性能跟PC端,那完全不是一回事 比如用innerHTML绘制大段的HTM

1.从内存中读取数据是微秒级别的.而从磁盘读则是毫秒级别的.二者相差一个数量级.所以想优化数据库,第一个要做到的就是优化io. 2.key_buffer_size[global]设置的内存区域大小缓存了myisam表的索引.由于myisam只缓存索引在内存中,并不缓存数据在内存,所以如果内存允许,要让这个参数足够能容纳所有myisam的所有索引来提高性能.另外,在myisam表上,尽量让所有的查询条件都限制在索引上,以便能让缓存替我们提高查找效率. 3.bulk_insert_buffer_si

1.内存||效率 GC这东西对于开发人员用起来比较爽,但对于技术总监或产品总监来说,他们并不在乎,在乎的是用户运行App的流畅度,待你开发完了,笑眯眯的走过来,让你测试N个适配器,烦都烦死你. 说到这里,情不自禁的对比安卓和苹果,身处中国这么个“人手一个”安卓手机的国家,各种翻版的系统应运而生,苦了我们程序员啊,各种品牌机各种适配器各种侧,我擦啊!既要考虑适配又要考虑内存(虽说苹果这方面肯定也考虑)  再看看苹果,一个iphone4开机启动剩余内存只有512M左右,人家程序随便怎么跑,开好几个软

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_48b9e1f90100fm5f.html 结合lec07_intro_cuda.pptx学习 内存类型 CGMA: Compute to Global Memory Access ratio Constant memory只允许device只读,比global memory 能够提供更快更多的并行数据访问路径给kernel. Register和local memory是线程私有的.Shared memory是同一个block中

Created on 2013-8-5URL : http://blog.sina.com.cn/s/blog_a502f1a30101mjch.html@author: zhxfl转载请说明出处 #include <stdio.h> #include <time.h> #include <cuda_runtime.h> __global__ void matrixMulCUDA(int *A,int *B,int * C, dim3 dimsA,dim3 dimsB,

C51的内存分配不同于一般的PC,内存空间有限,采用覆盖和共享技术.在Keil编译器中,经过编译后,会形成一个M51文件,在其内部可以详细的看到内存的分配情况. C51内存常见的两个误区: A.变量超过128字节后必须用COMPACT模式.其实,只要不超过256字节,都可以用SMALL模式 B.内部RAM,128字节以上的是SFR用,不给程序用.其实,由于C51寻址的不同,高128字节也可以用来存储变量,虽与SFR地址相同,但寻址的方式不同. 下面通过几个程序来看内存的分配. *********

android手机给应用分配的内存通常是8兆左右,如果处理内存处理不当很容易造成OutOfMemoryError,我们的产品出现最多的错误也是OutOfMemoryError的异常, 在解决这个异常时在网上发现很多关于OutOfMemoryError的原因的介绍. OutOfMemoryError主要由以下几种情况造成: 1.数据库的cursor没有关闭.  操作Sqlite数据库时,Cursor是数据库表中每一行的集合,Cursor提供了很多方法,可以很方便的读取数据库中的值,     可以根