float* x; float* y; // … int block_size = 256; int grid_size = (N + block_size - 1) / block_size; add_gpu<<<grid_size, block_size>>>(N, x, y); // … } Ok, about the kernel parameters += stride) y[i] = x[i] + y[i]; } TEST_CASE("cppcon-1", "[CUDA]") { // … add_gpu<<<grid_size, block_size>>>(N, x, y); // … } Ok, about the kernel parameters 10 |Memory“In a typical PC in future compiler releases. https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-compiler-driver-nvcc/ index.html#options-for-altering-compiler-linker-behavior-expt-relaxed- constexpr Using constexpr 40 |constexpr void

blockDim • 当前板块的编号： blockIdx • 总的板块数量： gridDim • 线程 (thread) ：并行的最小单位 • 板块 (block) ：包含若干个线程 • 网格 (grid) ：指整个任务，包含若干个板块 • 从属关系：线程＜板块＜网格 • 调用语法： <<>> 区分板块和线程有点麻烦？“扁平化”他们！ • 你可能觉得纳闷，既然已经有线程可以并行了 刚刚的 for 循环是串行的，我们可以把线 程数量调为 n ，然后用 threadIdx.x 作为 i 索引。这样就实现了，每个线程负责给数 组中一个元素的赋值。 小技巧：网格跨步循环（ grid-stride loop ） • 无论调用者指定了多少个线程 （ blockDim ），都能自动根据给定的 n 区间循环，不会越界，也不会漏掉几个元 素。 • 这样一个 for 循环非常符合 gridDim ，看起来非常方便。 本方法出自英伟达官方博客： https://developer.nvidia.com/blog/cuda-pro-tip-write-flexible-kernels-grid-stride-loops/ 第 4 章： C++ 封装 std::vector 的秘密：第二模板参数 • 你知道吗？ std::vector 作为模板类，其实有两个模板参数： std::vector

0 码力 | 142 页 | 13.52 MB | 1 年前

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被实际分配。比如这里我们分配了 16GB 内 存，但是只访问了他的前 4KB ，这样只有一个页被分配，所以非常快。 • 其实操作系统惰性分配的特性，也是 SPGrid （ Sparsely-Paged-Grid ）得以实现的基础 ，他利用 mmap 分配比机器大得多的内存（比如 2048*2028*1024 的三维网格），然后 在里面索引，这样就相当于利用硬件的分页机制实现了稀疏数据结构，既能高效利用内存 插桩这个操作，就是说在结构网格中，从一个点往周围固定范围读取值， 并根据一定权重累加，然后用于修改自身的值。 • 比如求一个场的梯度、散度、旋度、拉普拉斯。如果场是用结构网格 （ structured grid ）表示，那就是一个插桩操作。 • 插桩的内核（ kernel ）指的就是这个“周围范围”的形状（如右图三个例子） 和每个地方读取到值对修改自身值的权重等信息。 • 个人认为，图像处理中的模

npm downloads) ? • 10) ? nativescript-paypal (3,852) • Marcel Kloubert • 9) ? nativescript-grid-view (4,006) • Peter Staev • 8) ⛅ nativescript-floatingactionbutton (4,916) • Brad Martin

with “native” Label TextField Repeater SegmentedBar Layouts (Traditional) Absolut e Dock Grid Stack Wrap Layouts (Flexbox) GridLayout GridLayout Label TextField StackLayout Platform-Specific

提前释放一段页面。 • 除此之外， mmap 还有一个好处，他会保证其内存（被读 取访问时）是零初始化的。 配合莫顿分块， AOSOA 等第七课的技术，就得到 SPGrid(sparse-paged grid) SPGrid 还支持自适应的网格 SPGrid 的利弊 • 优点：平坦直观，适合插桩，顺序访问，自适应网格 。 • 缺点：尺寸受限，操作系统挂钩，依赖 x86 硬件机 制。 • 顺便一提，

* 3) % 4 号线程。 这样总体来看每个线程分到的块的位置是随机的， 从而由于正太分布数量越大方差越小的特点，每个 线程分到的总工作量大概率是均匀的。 • GPU 上称为网格跨步循环（ grid-stride loop ）。 1 1 1 1 2 2 2 3 3 4 3 3 4 4 2 4 tbb::static_partitioner 创建了 4 个线程 4

with ProxySQL Extra Bonus © 2018 Percona. 9 Logs to ClickHouse © 2018 Percona. 10 Several Options Logstash (ELK Stack) Kafka Do it yourself © 2018 Percona. 11 Founder and CEO of HoneyComb • cat schema/mysqlaudit.sql | clickhouse-client –multiline • Configure ClickTail • [Required Options] • ParserName = mysqlaudit • LogFiles = /var/lib/mysql/audit.log • Dataset = clicktail.mysql_audit_log [Required Options] • ParserName = mysql • LogFiles = /var/log/mysql/db01-slow.log • Dataset = clicktail.mysql_slow_log © 2018 Percona. 27 Additional Parser Configurarion [MySQL Parser Options] Host

like systems • But for Windows? Not so much...47 The MSVC story for time zone data We had a few options... • Ship the entire IANA time zone database with the library The IANA time zone database is huge source for the data This is where we settled!48 The MSVC story for time zone data We had a few options... • Ship the entire IANA time zone database with the library The IANA time zone database is huge

• target_add_definitions(myapp PUBLIC -DMY_MACRO=1) # 与 MY_MACRO=1 等价 • target_compile_options(myapp PUBLIC -fopenmp) # 添加编译器命令行选项 • target_sources(myapp PUBLIC hello.cpp # 添加库文件的搜索路径 • add_definitions(MY_MACRO=1) # 添加一个宏定义 • add_compile_options(-fopenmp) # 添加编译器命令行选项 第三方库 - 作为纯头文件引入 • 有时候我们不满足于 C++ 标准库的功能，难免会用到一些第三方库。 • 最友好的