模块可以配置成“PTX”或者“PRX”的角色。“PTX”和“PRX”的叫法来自nRF24L01的文档，在串口数据传输上，这两种角色并没有差别，但一个PTX设备必须和一个PRX设备配对使用。 但实际传输的速度比我最初想象的要快的多，经过几天的测试和调整，程序也变得稳定起来。所以，我测试了模块的连续数据传输能力。 我使用超级终端Zmodem文件发送的方式来测试数据传输。 因为模块不包含USB接口，所以测试时将它们分别连接在两个USB转串口设备上，两个USB转串口设备同时连接在一个USB-HUB上。在计算机上使用超级终端打开这两个USB串口，进行文件传输操作。 这样，我只需要使用1台计算机就能同时测试数据发送和接收。 测试连接图，两个黑色热缩管包裹着的是USB转串口模块： 经过测试，模块可以在115200波特率下，6到8米距离以内较为稳定的传输文件。 蓝色LED为PTX设备连接信号（PRX设备不使用）：连接成功时为常量，搜索设备时为闪烁。 必须使用一个PTX设备和一个PRX设备配对使用。并且两个设备的无线频率和无线速率必须相同。
设计师根据自己对PTX的理解天马行空地画出大量草图，再经过多轮的筛选、尝试和调整，最后确定出logo最终的形态。（以下是草图部分节选） ? 另外也搭配大面积的酷黑，黑色是大潮流必不可少的颜色，代表力量和宇宙，给人神秘莫测但又充满想象的感受。白色和黄色作为辅助色，白色代表无限可能，黄色代表创意与灵感。 B.辅助图形 经过多次尝试与调整，最终确定用标志PTX中的X延展出辅助图形。 X是eXpo（展览），是eXperience（体验）,是eXcellent（最好的）。 PTX的整体大帐篷顶棚设计为PTX品牌LOGO，在立柱上使用了主品牌的延展图形。在展位的设计中外立面以强调PTX品牌为主，宣传公司业务为辅，使用了PTX主视觉与QQ、Pitu、卡噗和波动的宣传设计。 而展商区域，顶部和通道都使用PTX统一的视觉，强调品牌和氛围。 ? PTX的现场除了市集同时还有拍照、涂鸦和抽奖区域。
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我先说一下Host上, Host上需要对1个kernel, 检测这两点, 1点是kernel启动后立刻跟随cudaError_t r = cudaGetLastError()来检测kernel能否启动. Host上检测到. 非常方便.而CUDA C的对应版本, 则可以在你尝试从刚才的上面这个kernel外形中, 能快速的继续先保持CUDA C的动态并行启动,先改称从CUDA C里将改成参数缓冲区填充+启动.如果这一步进行顺利 , 则可以完全脱离CUDA C,再将CUDA C的参数填充+启动继续改成PTX格式.这样逐步的完全能无障碍的迁移到PTX.而能全体PTX, 则方便了很多软件的二次开发.例如她们需要动态的生成kernel , 却因为授权或者其他原因, 不能随着携带一个巨大的CUDA Toolkit, 也不能要求用户总是具有例如VC之类的环境, 能随时调用nvcc工具链编译出PTX.这样可以完全脱离nvcc, 直接生成PTX
更贴近硬件本身的能力, 则可以使用PTX.例如carry bit(整数加法)的时候, 可以很方便的PTX来处理长进位链.PTX这里也不例外,在较大篇幅的使用了PTX的优化程度较深的代码,临时从PTX状态切换到 实际上, OpenCL也是这种方式, 只是分步进行的, 所以有机会我们会讲一下这个方式了(本手册没说)，而本章节的ptx调用动态并行时候, 的参数设定方式, 和其他的都不同，PTX的这种方式更加复杂. 不小心处理这点, 会导致PTX启动的kernel无法正常运行. PTX状态的烦恼.还为保存一些不方面的数据类型提供了可能(你先在不需要保存它了) 也为纯PTX代码, 完全不使用CUDA C的代码生成(例如不使用NVVM IR而是选择PTX, 做为二次代码生成选择)的平台 (本章节内容), 先尝试在CUDA C里进行手工启动(不使用<<<>>>语法),确定自己明确了具体参数在缓冲区中的放置位置后, 能从CUDA C中启动kernel了,再切换到PTX.这样有时候可以少走一些弯路
规避了动态并行调用的时候, 临时将代码切换成CUDA C的麻烦.因为常规的使用PTX, 要么是完全PTX, 要么是CUDA C/C++里面嵌套(inline)PTX,以前的常规运算还好办, 需要动态并行的时候 , PTX也必须要作出改进. 从Device上动态并行启动kernel的代价, 在启动只有少量几个kernel的时候, 性能不一定比host好.例如很多计算能力上的动态并行启动kernel的启动延迟都要比host上的高.我们还没有测试 欢迎用户自行测试反馈. (2)从Host上适合启动一个较大blocks/线程规模的kernel, 而从device上适合用动态并行启动较多的小规模的kernel. 后者在这种情况下还是很有利的. 可以用cuobjdump看), 或者干脆只有1个kernel, 在用动态并行递归调用的情况.这种情况对L1 I-Cache有利(大约在Maxwell到Pascal上在8KB-16KB之间, 不是一个精确的测试
所以我们建议： 用户应当尝试用新写法的，但是能否一定改对，则不一定，特别是以前老项目代码。 因为这样的参数再运行的时候, runtime或者驱动会发现里面的cubin不能运行的,因为版本不对，会强制从PTX来一次重新动态jit编译，而此时的这种编译会自动注意到兼容问题，例如ballot的时候总是用 _70 and later architectures ptxas warning : Instruction 'vote' without '.sync' is deprecated since PTX ISA version 6.0 and will be discontinued in a future PTX ISA version 我用了1个老式的ballot函数，得到了连续3个警告： 警告 警告2: PTX警告, ptx指令vote没有sync结尾将在sm_70+上导致不可预测的结果。 警告3: PTX警告, 指令vote没有sync结尾即将在下个ptx版本被放弃支持。
SRA：SRP114962 差异基因分析 2.基因富集和基因相互作用网络构建 4.Kaplan-Meier、Cox回归生存分析 5.TNBC细胞培养、小干扰 RNA (siRNA) 介导的基因沉默作为单一试剂或与紫杉醇 PTX (20 nM) 组合进行转染 6.对照和 siRNA 转染细胞的细菌菌落总数（CFU） 测定和 PTX 敏感性 4 主要试验结果 1. 6.针对性的沉默无响应组基因，可减少TNBC集落形成，并增强PTX的敏感性 为了进一步深入了解驱动基因及其在PTX耐药中的作用，作者根据基因特征及其生物学通路的差异，选择了10个上调基因并使用siRNA 的第二个单细胞队列中得到验证，这与第一个实验队列一致； (B) 来自CCLE数据库的一组TNBC细胞系中选定的10个基因的表达，表明它们适合作为研究这些基因功能的细胞模型 (C-D)用指示的siRNA作为单一试剂或与紫杉醇 (PTX; 20 nm) 组合转染后，MDA-MB231 (C和D) 或BT-549 (E和F) 的克隆形成潜力。
(prog, ptx) 在使用PTX 或在GPU 上执行任何工作之前，必须先建立CUDA context。 多个核心常驻于PTX 中不是罕见的情形。 # Load PTX as module data and retrieve functionptx = np.char.array(ptx)err, module = cuda.cuModuleLoadData 在以下程式码范例中，int(dXclass) 会重试dXclass 的指标值，即CUdeviceptr，并使用np.array 分配记忆体大小，以储存该值。 这在尝试将效能最大化时很实用（图1）。 图1：CUDA Python 范例的Nsight Compute CLI 输出萤幕撷取画面。
which is described in the PTX reference manual. PTX Compatibility【PTX兼容性】 Some PTX instructions are only supported on devices of higher compute capabilities 不像PTX那样通用。（二进制兼容性就像你的CPU。你的一个exe可能是10年前的。 PTX Compatibility即PTX兼容性。PTX有几个不同的版本。越往后的驱动或者卡， 支持的PTX版本越高。低版本的PTX写的东西，能在高版本下运行。这样就保持了对老代码的兼容性。 PTX可以持续在未来的新卡上运行（JIT么），你可以直接将PTX理解成一种虚拟机和之上的虚拟指令。 Full C++ is supported for the host code.
，host部分直接调用平台编译器进行编译Linux使用gcc，window使用cl.exe，这里主要讲解device部分的编译，此部分编译分两个阶段，第一阶段将源文件.cu文件的device部分编译成ptx GPU使用virtual architectures来保证应用层兼容性（PTX可以看做虚拟的GPU架构，ptx是文本指令）。 GPU虽然在真实架构上不具备二进制指令的兼容性，但是PTX可以跨代兼容，例如使用compute_30虚拟架构生成的PTX指令，可以用来生成sm_50的真实架构的二进制指令。 低代PTX文本指令可以跨代生成高代二进制指令，但低代二进制指令却无法跨代运行在高代真实架构GPU，高代二进制指令更不可能运行在低代架构GPU上。 因为没有将PTX文本指令嵌入到可执行程序中，没法进行即时编译（just-in-time compilation）。
答复：不需要重写的，CUDA具有高层次的描述能力（抽象能力），同时CUDA编译器生成的PTX代码也不是固定于特定硬件的。这样在运行的时候，驱动负责将PTX代码，转换成当前的特定的GPU上的二进制代码。 而每当一个新的GPU发布时，驱动程序也随着更新，因此能不断将PTX转换成未来的所有新一代的GPU上的实际代码来运行。 当进行性能测试的时候，应当通过CudaDeviceSynchronize()这个API调用，来确保所有的GPU上的任务都完成后，然后再停止（CPU上）的计时器。 您可以使用来自SDK的bandwidthtest样例来测量系统上的带宽。从页面锁定内存传输更快，因为GPU可以直接从这个内存直接DMA。 没有直接的答案，这个需要反复试验。 实际上，每个kernel的最佳block形状/其中的线程数量，和具体kernel有关。 精确的说，和具体kernel在具体的某个卡上有关。
PTX的目标 PTX为提供了一个稳定的编程模型和指令集，这个ISA能够跨越多种GPU，并且能够优化代码的编译等等。 1.3. PTX ISA 5.0版本 就是PTX ISA5.0的一些新特性 1.4. 文档结构 编程模型：编程模型的概要 PTX 机器模型：大致介绍PTX虚拟机 语法：描述PTX语言的基础语法 状态空间、类型和变量：就是描述这些玩意 指令操作数 应用二进制接口：描述了函数定义和调用的语法 指示 提供了PTX的指示 ? 4.3.2. 指令 提供了PTX的指令： ? （最低有效位（英语：Least Significant Bit，lsb）是指一个二进制数字中的第0位（即最低位），权值为2^0，可以用它来检测数的奇偶性。） ? 6.6.
vadd2, vadd4 vsub2, vsub4 vavrg2, vavrg4 vabsdiff2, vabsdiff4 vmin2, vmin4 vmax2, vmax4 vset2, vset4 PTX An example of using the vabsdiff4 PTX instruction is: ? on the PTX instructions for the version of PTX that you are using. , PTX的版本中, 功能更加强大.实际上需要说明的是, 这些指令曾经长期只能在PTX中, 后来才慢慢导出到CUDA C的.能导出到CUDA C层次的, 往往代表已经基本定形,以后基本不会修改, 所以可以大胆在项目中使用 很多用户使用增加4X的计算器使用量, 通过1个32-bit的寄存器放置8-bit分量, 然后直接运算,这样也可以, 但显著的增加了4倍的资源消耗, 降低了4倍的occupancy.论坛上经常有这种尝试手工重新发明轮子
在本文中，我们准确地测量了现代NVIDIA GPU中各种PTX指令的能耗。 此外，我们针对定制设计的硬件功率测量结果验证了软件测量技术。结果表明，对于不同类别的指令，Volta GPU具有所有其他世代中最佳的能源效率。这项工作应有助于理解NVIDIA GPU的微体系结构。 它还应该对任何GPU内核进行能量测量，既高效又准确。 In this paper, we accurately measure the energy consumption of various PTX instructions found in modern 经过验证的NVIDIA GPU的指令级能耗测量.pdf
简要教程 仿佛对于.cu程序的调试是需要关闭x的，所以学习了一下如何用cuda-gdb在tty下调试.cu程序. 1. 对于.cu文件是需要编译好才能调试的，首先cd到想要编译的.cu目录下，使用以下命令进行编译： nvcc -g -G filename.cu -arch sm_50 -o outputfilename 这样就生成了一个可执行文件，用于调试。 registers $R0 $R1 $R2 R0 0xf0 240 R1 0xfffc48 16776264 R2 0x7800 307 ps: 使用下面的命令可以编译出ptx 代码： nvcc -g -G --ptx print_test.cu -arch sm_50 -o print_ptx2 下面这个可以生成许多运行时候的信息(诸如ipc之类) nvprof
与前几季一样，Rahim将2018年定位为Juniper的“过渡年”，因为其云客户正从MX路由器转向PTX路由器。“我们的PTX产品约占第二季度云路由端口的80％，而一年前约为60％，”他说。 降低第三季度前景预测 Juniper确实降低了对第三季度前景预测。Rahim提到，第二季度企业业务好于预期，以及一些云和服务提供商部署的时机，而且他还说实现这些部署的时间比预期的要长。 在截至9月30日的一个季度，Juniper预计会产生11.4亿到12亿美元的收入，并预测调整后每股盈利在0.41美分到0.47美分之间。这使得Juniper股票在周四盘后交易中走下坡路。 “虽然我们的业务仍然不稳定，有时很难预测每季度状况，但我们仍然有信心实现这一目标，即在今年年底前实现同比增长的回归"。
它提供了将Rust编译为极其快速的 PTX 代码的工具，以及使用现有CUDA库的库。 目前发布了 0.2 版本. 可测试的. 使用模拟连接为逻辑编写单元测试。 面向服务的. 在api中快速构建连接、过滤、排序和分页数据的服务。
RLPA-NPs是通过对pH敏感的聚合物十八烷基胺聚天冬氨酸-1-（3-氨基丙基）咪唑（OA-P（Asp-API））和ROS生成剂β-Lapachone（Lap）封装而构建的，在由iRGD修饰的ROS响应性紫杉醇（PTX 同时，RLPA-NPs胶束分解，释放出Lap和PTX前药。随后，释放的Lap可产生ROS，从而放大和加速PTX释放以杀死肿瘤细胞。
Juniper表示计划在其PTX IP传输系列、QFX数据中心系列和MX WAN系列中提供400GbE功能，预计将在2018年下半年和2019年上半年开始推出更新。 ? 400 Gig成为主流市场需要多年时间，相信最初的试验将会在2019年展开，但主流市场会更晚。“ Koley说：“相信我们会是第一个以400 Gig进入市场的厂商。” 对于三个产品线，Juniper正在推出新的芯片：用于PTX系列的ExpressPlus芯片，用于QFX系列的QF芯片，以及用于MX系列的Penta芯片。 “2018标志着商用400G市场的开始，随着WDM、服务提供商路由和数据中心交换应用的400G试验转变为生产部署，2019年的销量会逐渐增加，”IHS Markit的高级研究主管Matthias Machowinski
Declarations DAY69：阅读API Errors and Launch Failures DAY70：阅读API Reference DAY71：阅读Device-side Launch from PTX SM Id and Warp Id Note that in PTX %smid and %warpid are defined as volatile values. context switch的一部分), 然后重新再切换回来,这种依然哪怕不使用动态并行, 未来也可能不安全的.用户需要注意一定要自己的特定kernel, 在特定的卡上 + 特定的驱动下, 这种行为经过测试没有问题 以及, 倒数第二段这里的SM和warp id, 都需要你通过PTX来访问,CUDA C里面没有直接导出他们.这段落等于手册是对ptx用户提醒的---但用CUDA C的用户难免总会或多或少的需要使用PTX
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