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  • ppt文档 Rust 异步并发框架在移动端的应用 - 陈明煜

    Future.poll() Reactor fd fd listen listen find 现有并发框架 Third Party Runtime 目前 Rust 社区最广泛使用的事件 驱动型调度框架,擅长处理大量异 步 IO 的场景。具有非常强大的生 态。 tokio 第一个适配 Rust async/await 原语 的运行时库,与 tokio 类似支持异步 IO ,目前已经半废弃 两种接口拥有两套割裂的调度模式和线程池 华为 Ylong 异步并发框架 Ylong Runtime 并发框架 华为 Rust 异步并发框架,近期计划在 OpenHarmony 上开源。与 Tokio 类似,同样为事 件驱动型调度框架,提供异步 IO 、定时器、同步原 语等功能。但额外提供:  任务优先级调度  异步并行迭代器  结构化并发 Ylong Runtime 对外 接口 APP/SA 调度器
    0 码力 | 25 页 | 1.64 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 08 CUDA 开启的 GPU 编程

    shared memory ),他的性质类似于 CPU 中的缓 存——和主存相比很小,但是很快,用于缓冲临时数据。还有点特殊的性质,我们稍后会 讲。 • 通常板块数量总是大于 SM 的数量,这时英伟达驱动就会在多个 SM 之间调度你提交的 各个板块。正如操作系统在多个 CPU 核心之间调度线程那样…… • 不过有一点不同, GPU 不会像 CPU 那样做时间片轮换——板块一旦被调度到了一个 SM ,而且他优化得比我们手写的 更好…… • 然后 atomicMax 求数组最大值,也同理。 怪事 • 不过看了一下生成的 PTX 汇编,好像也没有优化掉的样子 ?难道是 CUBIN 那一阶段做的?还是驱动做的?还在向王 鑫磊求教中…… 第 9 章:共享内存进阶 GPU 的内存模型 GPU 的内存模型 全局内存:在 main() 中通过 cudaMalloc 分配的内存 共享内存:每个板块都有一个,通过
    0 码力 | 142 页 | 13.52 MB | 1 年前
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  • ppt文档 Await-Tree Async Rust 可观测性的灵丹妙药 - 赵梓淇

    的独特优势 • Ownership 与 Lifetime • 无栈协程 Async Rust 回顾 Rust 的无栈协程抽象 — Future Async Rust 回顾 • 通过 poll 驱动的状态机 • 组合嵌套为调度单元: Task • async fn 语法糖 Async Rust 观测与调试的痛点 Async Rust 回顾 • 特性: Future 灵活的可组合性 •
    0 码力 | 37 页 | 8.60 MB | 1 年前
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