最近在做一些WRF-Chem的开发工作,对源码里面的一些东西似懂非懂,借助Chatgpt增加了一些直观的认识,分享一下。
忙完项目的事情,对DSP的学习又近了一步。 在此介绍一下C6000代码优化的问题: 1.手动汇编优化 软件流水 1.1.更短的执行时间 1.2.更小的代码空间 两部分需要权衡 线性汇编比汇编更加简单 编译器把高级语言编译成汇编,汇编器是吧汇编编译成.obj的二进制代码,连接器把所有文件连接到一起生成可执行文件
曾经 Fortran和C一直是高性能计算(HPC)的默认编程语言。这两种语言都提供了可以和操作系统内存以及硬件进行交互的基础类型和函数,从而在响应时间和资源使用方面产生高效的代码。然而,对这两种语言而言,如何生成可维护和可扩展的代码是一个真正的挑战。
OpenMP 是一种支持共享存储并行设计的库,特别适宜在多核CPU上的并行程序设计
作者 | 刘文志 责编 | 何永灿 随着深度学习(人工智能)的火热,异构并行计算越来越受到业界的重视。从开始谈深度学习必谈GPU,到谈深度学习必谈计算力。计算力不但和具体的硬件有关,且和能够发挥硬件能力的人所拥有的水平(即异构并行计算能力)高低有关。 一个简单的比喻是:两个芯片计算力分别是10T和 20T,某人的异构并行计算能力为0.8,他拿到了计算力为10T的芯片,而异构并行计算能力为0.4的人拿到了计算力为20T的芯片,而实际上最终结果两人可能相差不大。异构并行计算能力强的人能够更好地发挥硬件的能力,而
很少有人知道,SUNO一开始是nanoGPT的一个分支。(Suno创业团队首款产品Bark受到了nanoGPT的启发)
它从源字符串src复制字符到目标字符串dest,包括NULL字符(即字符串结束标志)。
深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向,它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。
Google Cloud Platform (GCP) 深度学习虚拟机 (VM)(推荐!)
在计算机科学中,程序运行效率是一个重要的考量因素。针对需要处理大量数据或复杂计算任务的程序,使用并行计算技术可以大幅度加速程序的运行速度。C++作为一种高性能的编程语言,提供了多种并行计算的工具和技术,可以帮助开发人员充分利用计算资源,提高程序的性能。
setup这一年也是遇到了很多次,随着python编程学习的不断深度对于python的了解也不断在增加,这里做一次简单的小节。
在当今多核处理器的时代,利用并行计算的能力以最大化性能已成为程序员的重要任务之一。OpenMP 是一种并行编程模型,可以让我们更容易地编写多线程程序。本文将深入浅出地探讨 OpenMP 的工作原理、基本语法和实际应用。
超级值得收藏的C/C++资料宝库,汇总了 400+ 条 C++ 框架、库和工具 。
关于 C++ 框架、库和资源的一些汇总列表,内容包括:标准库、Web应用框架、人工智能、数据库、图片处理、机器学习、日志、代码分析等。
C++标准库,包括了STL容器,算法和函数等。 C++ Standard Library:是一系列类和函数的集合,使用核心语言编写,也是C++ISO自身标准的一部分。 Standard Template Library:标准模板库 C POSIX library : POSIX系统的C标准库规范 ISO C++ Standards Committee :C++标准委员会
SSE(Streaming SIMD Extensions,单指令多数据流扩展)指令集是Intel在Pentium III处理器中率先推出的。其中包含70条指令。
Webbench是一个在linux下使用的非常简单的网站压测工具。它使用fork()模拟多个客户端同时访问我们设定的URL,测试网站在压力下工作的性能,最多可以模拟3万个并发连接去测试网站的负载能力。Webbench使用C语言编写, 代码实在太简洁,源码加起来不到600行。
Webbench是一个在Linux下使用的非常简单的网站压测工具。它使用fork()模拟多个客户端同时访问我们设定的URL,测试网站在压力下工作的性能,最多可以模拟3万个并发连接去测试网站的负载能力。Webbench使用C语言编写, 代码实在太简洁,源码加起来不到600行。
OpenMP是一种用于并行编程的开放标准,它旨在简化共享内存多线程编程的开发过程。OpenMP提供了一组指令和库例程,可以将顺序程序转换为可并行执行的代码。
尽管 CMake 是跨平台的,在我们的项目中我们努力使源代码能够在不同平台、操作系统和编译器之间移植,但有时源代码并不完全可移植;例如,当使用依赖于供应商的扩展时,我们可能会发现有必要根据平台以略有不同的方式配置和/或构建代码。这对于遗留代码或交叉编译尤其相关,我们将在第十三章,替代生成器和交叉编译中回到这个话题。了解处理器指令集以针对特定目标平台优化性能也是有利的。本章提供了检测此类环境的食谱,并提供了如何实施此类解决方案的建议。
说到并行计算,我们有一个不可绕开的话题——MPI编程。MPI是一个跨语言的通讯协议,用于编写并行计算机。支持点对点和广播。MPI是一个信息传递应用程序接口,包括协议和和语义说明,他们指明其如何在各种实现中发挥其特性。MPI的目标是高性能,大规模性,和可移植性。MPI在今天仍为高性能计算的主要模型。与OpenMP并行程序不同,MPI是一种基于信息传递的并行编程技术。消息传递接口是一种编程接口标准,而不是一种具体的编程语言。简而言之,MPI标准定义了一组具有可移植性的编程接口。
多核编程并不是最近才兴起的新鲜事物。早在intel发布双核cpu之前,多核编程已经在业内存在了,只不过那时候是多处理器编程而已。为了实现多核编程,人们开发实现了几种多核编程的标准。open-mp就是其中的一种。对于open-mp还不太熟悉的朋友,可以参照维基百科的相关解释。
在这学期的并行计算课程中,老师讲了OpenMP,MPI,CUDA这3种并行计算编程模型,我打算把相关的知识点记录下来,便于以后用到的时候查阅。
提起1994年,你会想起那时在世界电影史上都大放异彩的一年的,那一年国外影坛神仙打架,《阿甘正传》、《肖申克的救赎》、《这个杀手不太冷》等等横空出世,中国也有《重庆森林》、《活着》这样的佳作。
Raspberry Pi提供了一组GPIO(通用输入/输出)引脚,允许您控制用于物理计算的电子组件并探索物联网(IoT)。 相机模块是Raspberry Pi的绝佳配件,它允许用户拍摄静态照片并以全高清录制视频。
OpenMP 是基于共享内存模式的一种并行编程模型, 使用十分方便, 只需要串行程序中加入OpenMP预处理指令, 就可以实现串行程序的并行化. 这里主要进行一些学习记录, 使用的书籍为: Using OpenMP: Portable Shared Memory Parallel Programming 和OpenMP编译原理及实现技术
在一台48c的服务器上,就import xgboost,还没进行训练,通过命令发现,线程数就达到48个 代码:
这个项目是一次课程作业,要求是写一个并行计算框架,本人本身对openmp比较熟,
1、前言 这个项目是一次课程作业,老师要求写一个并行计算框架,本人本身对openmp比较熟,加上又是scala 的爱好者,所以想了许久,终于想到了用scala来实现一个类似openmp的一个简单的并行计算框架。 项目github地址:ScalaMp 2、框架简介 该并行计算框架是受openmp启发,以scala语言实现的一个模仿openmp基本功能的简单并行计算框架, 该框架的设计目标是,让用户可以只需关心并行的操作的实现而无需考虑线程的创建和管理。本框架实现了最 基本的并行代码块和
OpenCV(Open Source Computer Vision)是一个开放源代码的计算机视觉库,它提供了一系列函数和算法,用于处理图像和视频。通过使用OpenCV,您可以进行各种计算机视觉任务,例如图像处理、对象识别、目标追踪、人脸检测和机器学习等。它提供了底层图像处理功能,以及高级功能和模块,如特征提取、边缘检测、图像分割和物体测量等。
ncnn刚发布不久,博主在ios下尝试编译。 遇上了openmp的编译问题。 寻找各种解决方案无果,亲自操刀。 采用std::thread 替换 openmp。 ncnn项目地址: https://github.com/Tencent/ncnn 后来询问ncnn的作者才知道在ios下的编译方法。 至此,当时的临时方案 采用std::thread 替换 openmp。 想想也许在一些特定情况下还是比较适用的,当前方便两者之间进行切换验证。 抽空写了一个示例项目。 项目地址: https://github.co
1 背景 图像连通域标记算法是从一幅栅格图像(通常为二值图像)中,将互相邻接(4邻接或8邻接)的具有非背景值的像素集合提取出来,为不同的连通域填入数字标记,并且统计连通域的数目。通过对栅格图像中进行连
如果你的代码是纯Python。如果你有一个很大的for循环,你只能使用它,而不能放入矩阵中,因为数据必须按顺序处理,那该怎么办?有没有办法加快Python本身的速度?
“ 生活不止眼前的苟且, 还有套路与反套路的情人节! ” 今天是2017年的情人节, 在这样一场年度虐狗大会中, 如果还用鲜花巧克力的套路, 那就实在太无趣了! 就在Lady我在网络上发起用并行编
由于移动端资源的限制,大部分深度学习引擎都部署在云端,移动设备获取到输入数据,经过简单的加工,发送给云端,云端服务器经过深度神经网络推断运算,得到结果并反馈给移动端,完成整个过程。
在技术进步日新月异的当代,各类 Al 芯片、硬件加速器不断涌现,异构计算已经成为整个行业最重要的趋势。对于普通的软件工程师或算法工程师而言,了解和掌握这些硬件开发知识几乎是不可能的。 为了解决这一难题,oneAPI提供了一个通用、开放的编程体验,让开发者只需要开发一次代码,就可以让其在跨平台的异构系统上执行,底层的硬件架构可以是CPU、GPU、FPGA,神经网络处理器或其他针对不同应用的硬件加速器等。同时,开放的行业标准为未来提供了一条安全、清晰的道路。与现有的语言和编程模型兼容,包括 C++、Python
在理想情况下,编译器使用自动并行化能够管理一切事务,使用OpenMP指令的一个优点是将并行性和算法分离,阅读代码时候无需考虑并行化是如何实现的。当然for循环是可以并行化处理的天然材料,满足一些约束的for循环可以方便的使用OpenMP进行傻瓜化的并行。
seqan库是进行生物序列分析的一个现代的C++库,目前有seqan2, seqan3两个版本,seqan3正在开发当中 我打算应用seqan库实现一个简单的注释程序,因为seqan3暂时还未实现gtf文件的相关操作,因此选用seqan2
xmake 是一个基于 Lua 的轻量级跨平台构建工具,使用 xmake.lua 维护项目构建,相比 makefile/CMakeLists.txt,配置语法更加简洁直观,对新手非常友好,短时间内就能快速入门,能够让用户把更多的精力集中在实际的项目开发上。
Xmake 是一个基于 Lua 的轻量级跨平台构建工具,使用 xmake.lua 维护项目构建,相比 makefile/CMakeLists.txt,配置语法更加简洁直观,对新手非常友好,短时间内就能快速入门,能够让用户把更多的精力集中在实际的项目开发上。
每个线程有自己的私有本地内存(local memory) , 每个线快有包含共享内存, 可以被线程块中所有线程共享,其声明周期与线程块一致。
AMD 曾在多年前提出 "AMD Fusion" 概念,提倡将 CPU 和 GPU 集成在一起,提高两个核心间的沟通效率,APU 就是这个概念下的产物。 随后 "Fusion" 进化成名为 HSA (Heterogeneous System Architecture,异构计算系统架构)的技术标准,同时吸纳 ARM、Imagination、MTK、Qualcomm、Samsung、TI 等非 x86 阵营的芯片合作伙伴。 今天,HSA 基金会正式发布了 HSA 1.0 技术标准,标准中包含: HSA 1.0
C语言的经典程序“Hello World”并不难写,很多朋友都可以闭着眼将它写出来。那么编译一个“Hello World”到底经历了怎样的过程呢?
OpenPOWER:X86的另一种选择 2013年8月6日,谷歌、IBM、Tyan、NVIDIA和Mellanox一起创立了后来被称之为OpenPOWER基金会的组织,这个组织的目的是就把IBM Power服务器芯片架构开放出来,以类似ARM开放移动芯片知识产权的方式,重新组建一个服务器芯片产业。 众所周知,OpenPOWER的目标是创建一个围绕IBM Power处理器架构的软硬件生态系统,从而提供一个替代英特尔系统方案。与英特尔至强服务器系列芯片不同,IBM Power是基于高端RIS
本文主要讲述如何安装 C语言 编译器——MinGW,特点是文章附有完整详细的实际安装过程截图,文字反而起说明提示作用。
这篇文章是记录笔者最近想尝试将自己开发的分割工程模型利用NCNN部署所做的一些工作,经过一些尝试和努力算是找到了一种相对简单的方法。因此这篇文章将笔者的工作分享出来,希望对使用Keras训练模型但苦于无法部署到移动端,或者使用Keras模型通过ONNX转到其它推理框架时碰到各种OP支持无法解决的读者带来些许帮助。
该命令会调用编译器程序g++,让他读取main.cpp中的字符串(称为源码),并根据C++标准生成相应的机器指令码,输出到a.out这个文件中,(称为可执行文件)
YOLOv3是You Only Look Once系列的最新目标检测算法,关于YOLOv3的介绍,网上一大堆,本文就不跟风描述。想要了解YOLOv3的同学,可以看一下YOLOv3:你一定不能错过。
GCC(GNU Compiler Collection,GNU编译器套件),是由GNU开发的编程语言编译器,目前发布了7.1版本。以下是GCC开发团队发布的版本更新信息: 今年,我们已经庆祝了第一个GCC测试版发布30周年,本月我们将庆祝GCC 1.0发布30周年。GCC 7.1是一个主版本,其中包含GCC 6.x以及之前版本所没有的大量新功能。 C++前端现在已经实验性地支持了当前C++ 17草案中的所有特性,包括-std=c++1z和-std=gnu++1z选项,而libstdc++库也实现了C++ 1
探究原因: include_next是在当前文件所在的路径后面的路径(一般有多个搜索路径)里搜索头文件。 报错说明 clang++的 include 搜索路径里/usr/local/Cellar/llvm/7.0.0/include/c++/v1/ 后面的路径中不存在stdlib.h文件。
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