我对如何在CUDA中使用共享和全局内存感到困惑,尤其是对于以下内容:
cudaMalloc(),我们得到一个指向共享或全局内存的指针吗？将变量存储在共享内存中与通过内核传递其地址相同吗？也就是说,而不是
__global__ void kernel() {
__shared__ int i;
foo(i);
}
为什么不等同呢
__global__ void kernel(int *i_ptr) {
foo(*i_ptr);
}
int main() {
int *i_ptr;
cudaMalloc(&i_ptr, sizeof(int));
kernel<<<blocks,threads>>>(i_ptr);
}
关于全局与共享内存中的特定速度问题存在很多问题,但没有一个问题包含何时在实践中使用任何一个内容的概述.
非常感谢
如果用户点击特定内容,是否可以执行操作tabPanel？
例如,如果用户点击tabPanel("A", ...)然后显示弹出说法You are viewing tab "A".
我正在为java认证考试做准备,我在其中一个练习测试中看到了类似的代码:
class Foo {
int x = 1;
public static void main(String [] args) {
int x = 2;
Foo f = new Foo();
f.whatever();
}
{ x += x; } // <-- what's up with this?
void whatever() {
++x;
System.out.println(x);
}
}
我的问题是......在方法之外的花括号中编写代码是否有效？这些(如果有的话)有什么影响？
似乎在函数中,当您评估一个多次产生错误的表达式时,您会收到警告restarting interrupted promise evaluation.例如:
foo <- function() stop("Foo error")
bar <- function(x) {
try(x)
x
}
bar(foo())
产量
Error in foo() : Foo error
Error in foo() : Foo error
In addition: Warning message:
In bar(foo()) : restarting interrupted promise evaluation
如何避免此警告并妥善处理？
特别是对于写入数据库等操作,您可能会遇到锁定错误,需要您重试几次操作.因此,我正在创建一个包装器tryCatch,重新计算表达式n直到成功为止:
tryAgain <- function(expr, n = 3) {
success <- T
for (i in 1:n) {
res <- tryCatch(expr,
error = function(e) {
print(sprintf("Log error to file: %s", conditionMessage(e)))
success …如果错误,我怎么能简单地告诉R重试一次语句？我希望做的事情如下:
tryCatch(dbGetQuery(...), # Query database
error = function(e) {
if (is.locking.error(e)) # If database is momentarily locked
retry(times = 3) # retry dbGetQuery(...) 3 more times
else {
# Handle other errors
}
}
)
我希望以下内容能够显示一个情节,但我看不到情节,而且解释器只是悬挂(我的后端报告自己TkAgg).
import matplotlib.pyplot as plt
from threading import Thread
def plot():
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1,2,3], [1,2,3])
plt.show()
def main():
thread = Thread(target=plot)
thread.setDaemon(True)
thread.start()
print 'Done'
如何显示情节？
我正在运行一个包含大量迭代的模拟,并希望每1000次迭代更新我的绘图,以便我可以监视我的模拟是如何演变的.
Psuedocode如下:
iterations = 100000
for i in iterations:
result = simulate(iteration=i)
if not i % 1000:
# Update/redraw plot here:
# Add some lines, add some points, reset axis limits, change some colours
在主线程中使用绘图会导致绘图GUI挂起/崩溃,大概是因为我正在进行其他工作.所以我的想法是在一个单独的线程中进行绘图.
我已经看到使用进程而不是线程的建议(例如这里).但是当我的模拟运行时,我无法操纵图形或轴来添加线等,因为图形对象在远程过程中.
我不相信这个问题是另一个问题的重复,因为这个问题涉及为什么pyplotapi不能用于操纵两个不同的图,每个图都在一个单独的线程上.这是因为同时执行两个图所产生的竞争条件阻止 …
对于矩阵A,文档仅声明相应的前导维度参数lda引用:
用于存储矩阵A的二维阵列的前导维度
因此,我认为这只是A给定CUBLAS列主要存储格式的行数.但是,当我们考虑时Op(A),领导维度现在指的是什么？
在NVIDIA Visual Profiler(运行相同的 .exe)中,在命令行上花费超过1分钟的代码片段在几秒钟内完成.所以自然的问题是为什么？命令行是否有问题,或者Visual Profiler是否做了不同的事情并且没有真正执行命令行中的所有内容？
我正在使用CUBLAS,Thrust和cuRAND.
顺便说一句,最近我的机器上的编译代码明显减慢,甚至以前运行得很快的旧代码,因此我开始怀疑.
更新:
cudaFree(0)调用时出现峰值).在Visual Profiler中,这个数字下降到~100MB.例如,我闪亮的应用程序可能会打开数据库连接
# server.R
db <- dbConnect("SQLite", DB_PATH)
shinyServer(
... # things involving db
)
现在,当Shiny会话结束时,如何确保连接db正确关闭(通过dbDisconnect(db))？实际上,应该为连接到服务器的每个客户端执行清理,还是仅执行一次？
我只是担心多个用户一直连接和断开Shiny应用程序,如果没有正确清理,他们将留下悬空的数据库连接.实际上,客户只需关闭浏览器就可以在没有警告的情