各维度上的大小通过 cudaExtent 指定，方 便起见我们的 C++ 封装类用了 uint3 表示 大小。 • GPU 的多维数组有特殊的数据排布来保障 访存的高效，和我们 CPU 那样简单地行主 序或列主序（如 a[x + nx * y] ）的多维数组 不一样。 • 随后可用 cudaMemcpy3D 在 GPU 的三 维数组和 CPU 的三维数组之间拷贝数据。 CUDA 表面对象：封装 • clr 和 vel 使用了双缓冲，写入 clrNext 的同时读取 clr 没有冲突，写入完毕后对调 clrNext 和 clr 。 投影部分 投影部分 • 我们要模拟的流体是不可压缩的，因此有着无散度的特点： div v = 0 • 上式对时间求导，即 d(div v)/dt = div dv/dt = 0 ；带入 dv/dt = -p 得 div grad p = 0 。 • 因此为了模拟不可压缩流我们要求保证 的速度散度 。 投影部分：求速度的散度 • 第一步，如何求出速度场的散度呢？首先速度是一个矢量场，为了 CUDA 对齐方便我们用 了 float4 表示三维矢量，因此速度场在 CUDA 看来就是一个元素类型为 float4 的三维数 组。其散度则是一个标量场，用元素类型为 float 的三维数组来表示。 • 定义求散度的核函数，首先读取速度场周围六个元素的值，然后上下做差得到散度。 投影部分：

float a[n]; 可以在栈上分配有 n 个元素的一维数组。 • 通过 a[i] 访问第 i 个元素。 • float a[n][m]; 可以在栈上分配 n 行 m 列的二维数组。 • 通过 a[i][j] 访问第 i 行，第 j 列的元素。 等一下……内存是一维的，为什么可以分配二维的数组？ • 众所周知，内存是一维的，因此任何二维数组，都必须被扁平化，才能储存在内存中。 • 对于 float 可以在栈上分配有 n 个元素的一维数组。 • 通过 a[i] 访问第 i 个元素。 • array, m> a; 可以在栈上分配 n 行 m 列的二维数组。 • 通过 a[i][j] 访问第 i 行，第 j 列的元素。 • array 和 C 语言的 [] 数组相比，好处是作为参数传入时不会退化成指针。 C 语言动态数组 • float *a = malloc(n * • 通过 a[i] 访问第 i 个元素。 • float *a = malloc(n * m * sizeof(float)); 可以在堆上分配 n 行 m 列的二维数组。 • 通过 a[i * m + j] 访问第 i 行，第 j 列的元素。 • 释放时，统一用 free(a) • 注意到：动态的数组，因为编译器光从指针没办法推断出列数 m ，因此要手动扁平化。 C++ 动态数组 •

中插入元素 • 可以通过调用 insert 往 set 中添加一个元素。 • 用户无需关心插入的位置， 例如插入元素 3 时， set 会 自动插入到 2 和 4 之间， 从而使元素总是从小到大排 列。 • pair insert(int val); 向 set 中插入元素 • 刚刚说过 set 具有自动去重 的功能，如果插入的元素已 经在 set 中存在，则不会完 一样。虽然你可能注意到这 里的刚好和插入的顺序相反 ？巧合而已，具体怎么顺序 是和 glibc 实现有关的。 • set 基于红黑树实现，相当 于二分查找 树， unordered_set 基于散 列哈希表实现，正是哈希函 数导致了随机的顺序。 不同版本的 set 容器比较 类型 去重 有序 查找 插入 vector × × O(n) O(1) ~ O(n) set √ √ O(logn)

k k k k k k k k k k k v v v v v v set map 第四章：哈希散列表 高效的查找离不开我 高效的查找离不开我 unordered_set 查找为什么高效 • 为什么哈希散列表 unorered_set 会比线性数组 vector 在查找这一点上更高效？ • 你看，我们刚才只判断了 3 次就找到了目标。这还是最坏的情况，最好只需要

类型的索引（唯一索引）  大文本字段不建立为索引，如果要对大文本字段进行检索， 大文本字段不建立为索引，如果要对大文本字段进行检索， 可以考虑全文索引 可以考虑全文索引  频繁更新的列不适合建立过多索引 频繁更新的列不适合建立过多索引 应用优化 应用优化 索引建立原则（二） 索引建立原则（二）  order by order by 字句中的字段， 字句中的字段， where where

3 4 ● 1. 接受转账请求，转换成 events ● 2. 将 events 送入 Raft 共识，等待 events 被多数节点保存 ○ 共识：基于 raft-rs 的可靠消息队 列 ○ 存储： Rocksdb with Rust 账户层： Auticuro 分布式账务系统 1 2 3 4 ● 1. 接受转账请求，转换成 events ● 2. 将 events

int old = atm.fetch_add(val) • 除了会导致 atm 的值增加 val 外，还会 返回 atm 增加前的值，存储到 old 。 • 这个特点使得他可以用于并行地往一个列 表里追加数据：追加写入的索引就是 fetch_add 返回的旧值。 • 当然这里也可以 counter++ ，不过要追加 多个的话还是得用到 counter.fetch_add(n) 。