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OpenCL一直被软件工程师诟病说很难学习,但我觉得这是不公平的。OpenCL API的通用性,导致了它比较繁琐。一旦你写了一些OpenCL代码,你就会意识到很多运行在host处理器上的 代码实际上是 boilerplate. 我会用 PyOpenCL - a neat Python module written by Andreas Klöckner. (If you are reading this Andreas, keep up the good work!) 请安装 PyOpenCL 和 NumP
今天我们用一篇文章讲解完多GPU编程。 3.2.6. Multi-Device System 3.2.6.1. Device Enumeration【GPU枚举】 A host system can have multiple devices. The following code sample shows how to enumerate these devices, query their properties【属性】, and determine the number of CUDA-enable
前言 Hybrid App(混合模式移动应用)是指介于web-app、native-app这两者之间的app,兼具“Native App良好用户交互体验的优势”和“Web App跨平台开发的优势”。 Hybrid App按网页语言与程序语言的混合,通常分为三种类型:多View混合型,单View混合型,Web主体型,3种类型比较如下: 今天我来谈谈Web主体型中Hybrid框架里面比较有名的PhoneGap 一.Cordova 说到PhoneGap,就不得不说到Cordova Cordova 是一
很多时候, 我们想把一项操作放入后台线程去执行, 可能是为了提高操作体验(UI表现的流畅), 或者是性能(充分利用多核的计算能力)等 为了方便, 我在这里先定义一个简化的线程模型: 所有的操作都定义为命令(Command) 后台线程监听一个命令队列, 如果有命令就执行, 没有就等待 如果收到结束通知, 则结束该线程 比如我们有两种操作: void PrintA() { printf("thread[%x]: aaa\n", this_thread::get_id().hash()); } void
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问题来了 这种情况在编程中就是常说的紧耦合,客人与厨师之间存在直接关系,当客人要修改菜单时便需要修改厨师的内容,这遍违背了“开闭原则”
还记得Jungle曾经设计的Qt图片浏览器吗?鼠标点击“上一张”,浏览上一张图片;点击“下一张”,浏览下一张图片;点击“自动播放”,则自动从上到下播放每一张图片。是不是很有趣的一个小程序?
相比于上一篇helloWorld,这一篇内容增加了顶点数据和Metal的内容。
原文 http://www.drdobbs.com/open-source/easy-opencl-with-python/240162614
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由于项目中Cordova相关功能一直是同事在负责,所以也没有仔细的去探究Cordova到底是怎么使用的,又是如何实现JS 与 OC 的交互。所以我基本上是从零开始研究和学习Cordova的使用,从上篇在官网实现命令行创建工程,到工程运行起来,实际项目中怎么使用Cordova,可能还有一些人并不懂,其实我当时执行完那些命令后也不懂。 后来搜索了一下关于Cordova 讲解的文章,没有找到一篇清晰将出如何使用Cordova,大多都是讲如何将Cordova.xcodeproj拖进工程等等。我不喜欢工程里多余的东西太多,其实并不需要将Cordova 整个工程拖进去,只需要一部分就够了,下面我会一一道来。
Metal入门教程(一)图片绘制 Metal入门教程(二)三维变换 Metal入门教程(三)摄像头采集渲染 Metal入门教程(四)灰度计算
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大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说java 命令模式[java泛型类继承],希望能够帮助大家进步!!!
这里是一篇Metal新手教程,先定个小目标:把绘制一张图片到屏幕上。 Metal系列教程的代码地址; OpenGL ES系列教程在这里;
BigDogMother作为客户端调用BigDog的回家吃饭方法,完成了“大狗子回家吃饭”这个请求
分析综合结果的方法: * 首先分析对于添加的优化指令是否综合实现,若不能实现,原因是什么? * 然后分析代码pipeline的情况。SDAccel对于嵌套的for循环来讲:pipeline内层的for循环全部unroll,pipeline外层的for循环试图进行Flattening,Flatten成功则统一到一个pipeline中。 * 对于pipeline的循环进一步分析II值是多少,理论能优化到多少?
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Ambari是hadoop分布式集群配置管理工具,是由hortonworks主导的开源项目。它已经成为apache基金会的孵化器项目,已经成为hadoop运维系统中的得力助手,引起了业界和学术界的关注。
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第五天,我们用几天时间来学习CUDA 的编程接口,其中最重要的部分就是CUDA C runtime.希望在接下来的95天里,您可以学习到原汁原味的CUDA,同时能养成英文阅读的习惯。 本文共计1273字,阅读时间20分钟 3.2. CUDA C Runtime The runtime is implemented in the cudart library, which is linked to the applic
使用metal做一个最简单的demo,目的是了解一下metal的渲染流程 效果图 整体绘制流程: 绘制流程.png 具体代码实现: 1, MTKView配置 //1.获取拿到`MTKView`
Metal入门教程(一)图片绘制 Metal入门教程(二)三维变换 Metal入门教程(三)摄像头采集渲染
Assertion is only supported by devices of compute capability 2.x and higher. It is not supported on MacOS, regardless of the device, and loading a module that references the assert function on Mac OS will fail.
Metal 系列教程 Metal_入门01_为什么要学习它 Metal_入门02_带你走流程
而Standalone 作为spark自带cluster manager,需要启动Master和Worker守护进程,本文将从源码角度解析两者的启动流程。Master和Worker之间的通信使用的是基于netty的RPC,Spark的Rpc推荐看深入解析Spark中的RPC。
numatune是libvirt的一个参数,可以用在numa架构的host上,以控制子机的内存访问策略。
Metal是苹果公2014年推出的一套取代OpenGLES的渲染应用程序编程接口,支持到iOS8以上。Metal不单延续了OpenGLES中的渲染高级3D图形,还可以使用GPU高效完成数据并行计算。 Core Image, SpriteKit, 和 SceneKit已经在使用了。
弹性容器服务(Elastic Kubernetes Service,EKS)是腾讯云容器服务推出的无须用户购买节点即可部署工作负载的服务模式。弹性容器服务 EKS 完全兼容原生 Kubernetes,支持使用原生方式购买及管理资源,按照容器真实使用的资源量计费。弹性容器服务 EKS 还扩展支持腾讯云的存储及网络等产品,同时确保用户容器的安全隔离,开箱即用。
Associating data with a stream allows fine-grained control over CPU + GPU concurrency, but what data is visible to which streams must be kept in mind when using devices of compute capability lower than 6.x. Looking at the earlier synchronization example:
Caused by: java.lang.RuntimeException: can not run elasticsearch as root
集群中的所有资源可以提供如下方式查看: kubectl api-resources
最近在刚从tensorflow转入pytorch,对于自定义的nn.Module 碰到了个问题,即使把模组 modle=Model().cuda(),里面的子Module的parameter都没有被放入cuda,导致输入是torch.cuda.FloatTensor,但是比如CNN的weight却还是torch.FloatTensor
昨天在Spark Sql上执行几条涉及数据量几百G的Sql语句时频繁失败,日志中出现大量以下错误:
主机网络接口可能接收了太多的数据(> 100 MB/s)。阀值根据自己机器背板网卡决定
宋传义最近几周在尝试docker in docker,报告过几个问题,我在这里简要记录一下。因为在此docker in docker研究过程中我只是顾问的身份,并非主研人员,所以记述内容难免有缺乏背景介绍、阶段靠后等问题。宋传义报告的大量现象都是“最后一句错误信息”,但我的工作方式是从“第一条错误信息开始看”。
ElasticSearch是一个基于 Lucene 的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于 RESTful web 接口。Elasticsearch 是用 Java 开发的,并作为 Apache 许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便。
高 校校园,太平洋吹来暖湿的季风,学霸和学妹正在疯长,又到了大学生们最忙碌的季节——写论文。在导师眼中,GPU能为学生发毕业论文带来好运,值得为它冒险。现代社会,驱动的安装和CUDA环境的配置更加便捷
扩展库pyopencl使得可以在Python中调用OpenCL的并行计算API。OpenCL(Open Computing Language)是跨平台的并行编程标准,可以运行在个人电脑、服务器、移动终端以及嵌入式系统等多种平台,既可以运行在CPU上又可以运行于GPU上,大幅度提高了各类应用中的数据处理速度,包括游戏、娱乐、医学软件以及科学计算等等。 import numpy as np import pyopencl as cl import pyopencl.array from pyopencl.ele
path = "D:/UASM64/include/" dirs = os.listdir(path) temp=[];
前言 如果看过博主之前的文章,也可以了解到我正在搭建一个大数据的集群,所以花了血本弄了几台服务器。终于在flume将日志收集到日志主控flume节点上后,下一步要进行消息队列的搭建了。中间遇到过很多坎坷和坑,下面就为大家讲解一下搭建过程和注意事项,最终的成果是kafka搭建成功并接受flume主控传来的数据。 环境 服务器:CentOS7.2 JDK: jdk1.8.0_161 flume: apache-flume-1.6.0-cdh5.7.0 zookeeper: zookeeper-3.4.5-cdh
前面的教程介绍了如何绘制一张图片和如何把图片显示到3D物体上并进行三维变换,这次介绍如何用Metal渲染摄像头采集到的图像。
环境准备 自建MySQL环境主机 主机:iZbp1e*****krn92qrx0Z 内网ip: 10.26.254.217 客户端ecs主机 主机:iZbp1e6*****zkrn92qrwzZ 内网ip: 10.24.236.231 说明 说明:mysql的account的组成为’user’@’host’ 常见问题分析 ERROR 1045 (28000) 现象描述 ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'testcon'@'10.24.236.231' (
apiVersion: extensions/v1beta1 kind: Deployment metadata: <Object> spec: <Object> minReadySeconds: <integer> #设置pod准备就绪的最小秒数 paused: <boolean> #表示部署已暂停并且deploy控制器不会处理该部署 progressDeadlineSeconds: <integer> strategy: <Object> #将现有pod替换为新pod的部署策略
在Spark的bin目录下的spark-submit脚本用于提交一个任务到集群中。因为是针对所有的集群管理器统一接口(local,Standalone,yarn,mesos),所以不必为每一个集群管理器进行特殊的配置。 一,打包应用的依赖 如果你的代码依赖于其它工程,你需要将它们和你的应用一起打包,目的是将这些代码分发到Spark集群中去。为了达到这个目的,需要创建一个assembly jar或者super jar,这个jar要同时包含你的代码和它的依赖。Sbt和maven都有assembly 插件。在创
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第70天,我们正在讲解CUDA 动态并行,希望在接下来的30天里,您可以学习到原汁原味的CUDA,同时能养成英文阅读的习惯。
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