——比尔·盖茨 今天在Map中看到了这样一个函数：compute 于是做了点测验 Map<String, String> map = MapUtil.newHashMap(); map.put(" 存在，后方函数返回值为null，不会更改map System.out.println(map); System.out.println("执行后方逻辑，并将结果作为value放入map"); map.compute v + "5 "); // {123=1234 5 , 789=123} 说明如果key存在，执行后方逻辑返回值作为value，放入map System.out.println(map); map.compute -> null); // {1234=null6 , 789=123} 说明如果key存在，后方函数返回值为null，则会移除对应的key System.out.println(map); map.compute 、computeIfPresent、computeIfAbsent的使用了： 以下方法放入map时的key均为方法第一个参数 compute： 返回值状态 未找到指定的key时 找到指定的key时
最近，Cloud Compute，也就是“云计算”备受关注，或者说是因为一些大厂商铺天盖地的宣传才导致自web2.0以来又一个互联网应用的new wave。。。
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TVM的设计思想是将“compute”和“schedule”进行decouple，那么这一片文章就将所有compute有关的primitives进行总结，下一篇将对schedule有关的primitives 关于te.compute其实就是你的输出结果，第一个参数A.shape表示输出矩阵的shape，lambda i:则可以理解为 for i: 0->n-1，最后通过create_schedule将生成C 的过程构建出来，这个构建过程其实就是te.compute做的事情。 ，其实不难理解(A[i][j] -> A'[i * width + j])，第二个te.compute生成的就是对矩阵中每个对应位置的元素的相加。 其实reduce还是有很多操作需要学习的，这里在介绍一下te.compute同时接受多个输入。 来看下面的例子，比如我有两个数组 ,那么 , ，A数组具有相同的维度，长度都为n。
ETA Compute，2015年由资深创业家(expereinced start-up entrepreneur) Gopal Raghavan创立。 ETA Compute获得了包括Venture Capatalist和Cadence CEO Lip-Bu Tan在内的一种投资家的投资。 ETA Compute刚刚宣布其面向Edge AI的SoC。 过去十年来，各个公司一直在通过IOT将设备连接至互联网。但仅仅连接到互联网上是远远不够的，我们需要设备是智能的。 其中比较成功的创业公司也包括ETA Compute，其刚刚在TinyML上发布新品。 ETA Compute的ECM3532使低功耗的边缘人工智能应用成为可能。此外，其价格相当的具有优势，可以满足产品预算需求。
Compute Capabilities The general specifications and features of a compute device depend on its compute capability (see Compute Capability). Table 13 gives the features and technical specifications associated to each compute capability. Sections Compute Capability 3.x, Compute Capability 5.x, Compute Capability 6.x, and Compute Capability For compute devices, the behavior is to clamp to the end of the supported range.
日本电信NTT的开源项目masakari已经成为了Openstack的一个独立项目，该项目就是是专门做compute node ha的。 masakari的日文是まさかり，斧头的意思。准确说是板斧。 compute node ha 其他用到的技术 consul raft gossip compute node ha其他的相关开源项目 Openstack Congress （策略即服务） pacemaker-remote 不仅适用于compute node HA，还可以负载优化均衡 尝试设计迁移路径算法以优化vm所在节点的性能以实现硬件投资回报最大化。
uv_fs_t stdin_watcher; uv_idle_t idler; char buffer[1024]; void crunch_away(uv_idle_t* handle) { // Compute void crunch_away(uv_idle_t* handle) { // Compute extra-terrestrial life // fold proteins
费米的构架就更不要想了 https://docs.nvidia.com/nsight-compute/2020.3/ReleaseNotes/index.html ? 也有详细的文档 https://docs.nvidia.com/nsight-compute/2020.3/ProfilingGuide/index.html ?
在SQL*Plus提示符下输出求和报表，我们可以借助break与compute两个命令来实现。这个两个命令简单易用，可满足日常需求，其实质也相当于在编写SQL语句时使用分组及聚合函数。 的用法 a、获取帮助信息 goex_admin@SYBO2SZ> help compute COMPUTE ------- In combination with the BREAK command Also lists all COMPUTE definitions. COMP[UTE] [function [LAB[EL] text] ... b、命令特性描述 compute用于分组值计算指定的列上的数值，实际上等同于对分组列执行group by，然后调用聚合函数。 compute通常结合break来用，否则相当于没有分组，聚合也就没有任何意义。
minSize, Math.min(maxSize, blockSize)); 不支持切分的话就直接返回一个文件一个分片 最终，用InputSplit构建HadoopPartition C),接着进入compute classLoader == null) { classLoader = Configuration.class.getClassLoader(); } } 而此，configuration对象是在compute
Configuration Options DAY76：阅读标准数学函数 DAY77:阅读Intrinsic Functions DAY78：阅读Texture Fetching DAY79：阅读 Compute Capabilities DAY80：阅读Compute Capability 3.x DAY81：阅读Compute Capability 5.x H.5. Compute Capability 6.x H.5.1. Architecture A multiprocessor consists of: 64 (compute capablity 6.0) or 128 (6.1 and 6.2) CUDA cores 只要是一些低端），这也是为了昨天我们看到手册的章节几乎没有提到2代Maxwell的原因，也是为何今天的关于Pascal的章节，很多地方直接描述成：Same as Compute Capablity 5.
boost.compute https://github.com/boostorg/compute 编译错误 cl.h找不到 下载opencl的头文件，icd（源码）和demo https://gitee.com > 头文件放在最上面，避免boost内部其他模块导致函数找不到 demo compute::device gpu = compute::system::default_device(); // create a compute context and command queue compute::context ctx(gpu); compute::command_queue queue(ctx, gpu ::vector<float> device_vector(1000000, ctx); // copy data to the device compute::copy(host_vector.begin (), host_vector.begin(), queue); boost.compute自定义函数 //方法1 boost::compute::function<int (int)> add_four
Compute Capability 5.x H.4.1. capability 5.0 or 96 KB of shared memory for devices of compute capability 5.2. For devices of compute capability 5.2, it is, by default, not cached in the unified L1/texture cache, Examples for devices of compute capability 3.x (in 32-bit mode) or compute capability 5.x and 6.x ? Examples for devices of compute capability 3.x, 5.x, or 6.x. ?
Compute Capability 7.x H.6.1. For the Volta architecture (compute capability 7.0), the unified data cache has a size of 128 KB, and For the Turing architecture (compute capability 7.5), the unified data cache has a size of 96 KB, and Otherwise, shared memory behaves the same way as devices of compute capability 5.x (See Shared Memory 这个之前也依然讲过（compute_60和sm_70编译）。这点实际上老用户需要注意一下。
Compute Capability 3.x H.3.1. Some devices of compute capability 3.5 and devices of compute capability 3.7 allow opt-in to caching Note: Devices of compute capability 3.7 add an additional 64 KB of shared memory to each of the above It accesses this cache either directly (for devices of compute capability 3.5 or 3.7), or via a texture Some devices of compute capability 3.5 and devices of compute capability 3.7 allow opt-in to caching
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