我认为多核计算机的意义在于它可以同时运行多个线程.在这种情况下,如果你有一台四核机器,那么一次运行超过4个线程的重点是什么?难道他们不会只是在偷彼此的时间吗?
我做了一些研究.一个字节是8位,一个字是可以在内存中寻址的最小单元.单词的确切长度会有所不同.我不明白的是有一个字节是什么意思?为什么不说8位?
我问过这个问题的教授,他说这些天大多数机器都是字节可寻址的,但这会产生什么结果呢?
我不是3D或HPC人员,但我的任务是对可能的HPC应用程序进行一些研究.读取nVidia Quadro和Geforce卡之间的基准,比较和规格,似乎对于类似的代卡:
有谁知道可以导致这种更好性能的确切和精确的技术差异是什么?我的推测(以及通常可以在网上阅读的内容),因为硬件具有相似的规格,所以它都在驱动程序中.如果是这样的话,Quadro驱动程序提供了哪些功能,3ds Max和其他程序员可以利用这些功能?
当然,我对营销说话不感兴趣:更高的商业价值,专业导向,更好的支持,更好的质量保证等等......
我想学习如何编写设备驱动程序,因为我觉得它很有趣.我使用的是Mac OS X Macbook,但我也有一台Ubuntu机器(在Mac Min上运行).我对C非常熟悉,目前正在读这本书.我在网上找到了一些链接,比如Mac Dev Center.我这样做是因为它会很有趣.我认为,由于我编写的软件,硬件的运行会让人感到非常满意.
我想我想要的是一些提示或建议和指导,有没有人知道没有驱动程序的设备列表,或者我可以为已经支持的东西编写驱动程序(更喜欢前者所以我实际上提供价值).什么是开始使用的好设备?我咬的比我咬得多吗?我不怕低级编程或汇编或需要付出任何努力.我真的很喜欢挑战!
在允许我们通过UDP/IP控制它的硬件文档中,我发现了以下片段:
在这种通信协议中,DWORD是4字节数据,WORD是2字节数据,BYTE是单字节数据.存储格式为小端,即4字节(32位)数据存储为:d7-d0,d15-d8,d23-d16,d31-d24; 双字节(16位)数据存储为:d7-d0,d15-d8.
我想知道这是如何转换为C#的?在发送之前我是否必须转换内容?例如,如果我想发送32位整数或4个字符的字符串?
我正在开发一种具有大量3D图形计算的产品,在很大程度上是最接近的点和范围搜索.一些硬件优化会很有用.虽然我对此知之甚少,但我的老板(没有软件经验)主张FPGA(因为它可以定制),而我们的初级开发人员则主张GPGPU和CUDA,因为它便宜,热门和开放.虽然我觉得我在这个问题上缺乏判断力,但我相信CUDA也是要走的路,因为我担心灵活性,我们的产品仍然处于强劲发展之中.
所以,重新解释这个问题,是否有理由去使用FPGA?或者有第三种选择吗?
软件线程,硬件线程和Java线程有什么区别?
软件线程,Java线程和硬件线程是独立的还是相互依赖的?我问这个是因为,我知道Java线程是在jvm(java.exe)的进程内创建的.
这些不同的进程是否在不同的硬件线程上执行也是如此?
我们有8位,16位,32位和64位硬件架构和操作系统.但不是说42位或69位.
为什么?它是否能使2 ^ n位成为更好的选择,或仅仅是与现有系统的兼容性?(64位寄存器可以容纳两个32位指针,或者一个32位数据单元可以容纳4个字节,这显然很方便.)
这是一个简单的memset带宽基准:
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <time.h>
int main()
{
unsigned long n, r, i;
unsigned char *p;
clock_t c0, c1;
double elapsed;
n = 1000 * 1000 * 1000; /* GB */
r = 100; /* repeat */
p = calloc(n, 1);
c0 = clock();
for(i = 0; i < r; ++i) {
memset(p, (int)i, n);
printf("%4d/%4ld\r", p[0], r); /* "use" the result */
fflush(stdout);
}
c1 = clock();
elapsed = (c1 - c0) / …Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 我很想开始为外部设备和传感器编写托管代码.是否有任何可以使用.NET编码的设备?有什么建议?
编辑:我要做的主要是学习设备编程的工作原理.在我看来,没有比尝试做一些有趣和酷的事情更好的方法.
hardware ×10
assembly ×2
c ×2
memory ×2
.net ×1
architecture ×1
bit ×1
c# ×1
cpu-cores ×1
cuda ×1
drivers ×1
embedded ×1
endianness ×1
fpga ×1
hpc ×1
nvidia ×1
performance ×1
terminology ×1
theory ×1
udp ×1