C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 06 TBB 开启的并行编程之旅C++11 起的多线程编程:从 mutex 到无锁并行 6.并行编程常用框架: OpenMP 与 Intel TBB 7.被忽视的访存优化:内存带宽与 cpu 缓存机制 8.GPU 专题: wrap 调度,共享内存, barrier 9.并行算法实战: reduce , scan ,矩阵乘法等 10.存储大规模三维数据的关键:稀疏数据结构 11.物理仿真实战:邻居搜索表实现 pbf 流体求解 循环体。 小彭老师锐评时间 比如刚刚例子:并行筛选 GPU 必须 parallel_scan 才行 CPU 则 thread-local vector 比较高效 AMD 的 wrap 大小 64 ,尹伟达的 wrap 大小 32 高性能计算既然要高性能,必须针对不同硬 件优化,而优化策略都不一样,何谈统一? 黄仁勋回应称:单机上 CPU 的并行,多机上的 CPU 并行,单机单卡 GPU ,单机0 码力 | 116 页 | 15.85 MB | 1 年前3
THE FIRST EXPLORATION OF PROJECT SPARROWCantripOS(KataOS) Rust support in seL4 userspace III. Sparrow development Develop with Renode IV. Wrap-up 1) Tech Stack 1.1 Microkernel Overview I. Background https://en.wikipedia.org/wiki/Microkernel emulator. Installation … … III. Sparrow Development an example of Configuration IV. Wrap-up Rust is playing an more and more important role in HW-SW collaboration! You may0 码力 | 68 页 | 13.14 MB | 1 年前3
C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 03 现代 C++ 进阶:模板元编程C++11 起的多线程编程:从 mutex 到无锁并行 6.并行编程常用框架: OpenMP 与 Intel TBB 7.被忽视的访存优化:内存带宽与 cpu 缓存机制 8.GPU 专题: wrap 调度,共享内存, barrier 9.并行算法实战: reduce , scan ,矩阵乘法等 10.存储大规模三维数据的关键:稀疏数据结构 11.物理仿真实战:邻居搜索表实现 pbf 流体求解 lambda 也可以• 如右图,两者的用法可以互换,更方便了 。 • 老师也欢迎同学们在作业中尝试 C++20 新特性,如果你们有相应的编译环境的话 。 • auto wrap(auto f) { • return [=] (auto ...args) { • return f(f, args...); • }; • } lambda 用途举例: 0 码力 | 82 页 | 12.15 MB | 1 年前3
绕过conntrack,使用eBPF增强 IPVS优化K8s网络性能Srcport=x Udp for AAAA Srcport=x Udp for A Srcport=x DROP • Solution • In eBPF code, add a loop to wrap port alloc and insert. • If insert fails, it will retry alloc.0 码力 | 24 页 | 1.90 MB | 1 年前3
陈东 - 利用Rust重塑移动应用开发-230618application. - Use the crate rifgen, flapigen to generate the java interface for rust code. - Wrap the whole rust code as an independent android library RCC_IOS 利用 Rust 重塑移动应用开发 - RCC_IOS is an0 码力 | 22 页 | 2.10 MB | 1 年前3
NativeScript 101“native” Label TextField Repeater SegmentedBar Layouts (Traditional) Absolut e Dock Grid Stack Wrap Layouts (Flexbox) GridLayout GridLayout Label TextField StackLayout Platform-Specific Capabilities0 码力 | 90 页 | 40.11 MB | 1 年前3
C++20's months, weekday_indexeds, etc. effectively, we don’t need to know or understand the details of the wrap-around math, formatting details, etc. We can just use them and be clients of them! Plus, the0 码力 | 55 页 | 8.67 MB | 6 月前3
C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 01 学 C++ 从 CMake 学起C++11 起的多线程编程:从 mutex 到无锁并行 6.并行编程常用框架: OpenMP 与 Intel TBB 7.被忽视的访存优化:内存带宽与 cpu 缓存机制 8.GPU 专题: wrap 调度,共享内存, barrier 9.并行算法实战: reduce , scan ,矩阵乘法等 10.存储大规模三维数据的关键:稀疏数据结构 11.物理仿真实战:邻居搜索表实现 pbf 流体求解0 码力 | 32 页 | 11.40 MB | 1 年前3
C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 04 从汇编角度看编译器优化C++11 起的多线程编程:从 mutex 到无锁并行 6.并行编程常用框架: OpenMP 与 Intel TBB 7.被忽视的访存优化:内存带宽与 cpu 缓存机制 8.GPU 专题: wrap 调度,共享内存, barrier 9.并行算法实战: reduce , scan ,矩阵乘法等 10.存储大规模三维数据的关键:稀疏数据结构 11.物理仿真实战:邻居搜索表实现 pbf 流体求解0 码力 | 108 页 | 9.47 MB | 1 年前3
C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 05 C++11 开始的多线程编程C++11 起的多线程编程:从 mutex 到无锁并行 6.并行编程常用框架: OpenMP 与 Intel TBB 7.被忽视的访存优化:内存带宽与 cpu 缓存机制 8.GPU 专题: wrap 调度,共享内存, barrier 9.并行算法实战: reduce , scan ,矩阵乘法等 10.存储大规模三维数据的关键:稀疏数据结构 11.物理仿真实战:邻居搜索表实现 pbf 流体求解0 码力 | 79 页 | 14.11 MB | 1 年前3
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