小编axs*_*uze的帖子

更新：此问题已解决，您可以在此处找到更多详细信息：https ://stackoverflow.com/a/64405505/1889253

之前曾提出过类似的问题，但该问题最初集中在使用多个命令缓冲区，并触发跨不同线程的提交以实现着色器的并行执行。大多数答案表明解决方案是使用多个队列。使用多个队列似乎也是各种博客文章和 Khronos 论坛答案的共识。我已经尝试了跨多个队列运行着色器执行的这些建议，但无法看到并行执行，所以我想问一下我可能做错了什么。正如所建议的，这个问题包括提交到多个队列的多个计算着色器的可运行代码，这希望对其他想要做同样事情的人有用（一旦这个问题得到解决）。

当前的实现是在这个 pull request/branch 中，但是我将介绍 Vulkan 的主要具体点，以确保只需要 Vulkan 知识来回答这个问题。还值得一提的是，当前的用例专门针对计算队列和计算着色器，而不是图形或传输队列（尽管跨这些队列实现并行性的见解/经验仍然非常有用，并且很可能也能找到答案）。

更具体地说，我有以下内容：

• 首先“获取”多个队列- 我的设备是 NVIDIA 1650，支持队列系列索引 0 中的 16 个图形+计算队列，以及队列系列索引 2 中的 8 个计算队列
• evalAsync 执行提交（其中包含记录的着色器命令） - 您应该注意到创建了一个我们可以使用的栅栏。此外，提交没有任何 waitStageMasks (PipelineStageFlags)。
• evalAwait 允许我们等待栅栏- 当调用 evalAwait 时，我们可以通过创建的栅栏等待提交完成

有几点在上面的示例中不可见但很重要：

• 所有 evalAsync 都在同一应用程序、实例和设备上运行
• 每个 evalAsync 都使用自己单独的 commandBuffer 和缓冲区，并在单独的队列中执行
• 如果您想知道内存屏障是否有作用，我们已尝试完全删除所有内存屏障（例如，在着色器执行之前运行），但这对性能没有任何影响

基准测试中使用的测试可以在此处找到，但是需要了解的唯一关键事项是：

• 这是我们用于测试的着色器，如您所见，我们只是添加了一堆atomicAdd步骤来增加处理时间
• 目前测试的缓冲区大小较小，着色器循环迭代次数较多，但我们还使用较大的缓冲区大小（即 100,000 而不是 10）和较小的迭代（1,000 而不是 100,000,000）进行了测试。

运行测试时，我们首先在同一队列上运行一组“同步”着色器执行（数量是可变的，但我们使用 6-16 进行了测试，后者是队列的最大数量）。然后我们以异步方式运行它们，运行所有它们并 evalAwait 直到它们完成。比较两种方法的结果时间时，即使它们运行在不同的计算队列上，它们也花费相同的时间。

我的问题是：

• 我当前在获取队列时是否遗漏了某些内容？
• vulkan 设置中是否还需要配置其他参数以确保异步执行？
• 是否存在我可能不知道的潜在操作系统进程只能以同步方式向 …

下午好,

我正在尝试建立与我的aws产品api的连接,但是我一直收到301永久重定向错误,如下所示:

{ [PermanentRedirect: The bucket you are attempting to access must be addressed using the specified endpoint. Please send all future requests to this endpoint.]
  message: 'The bucket you are attempting to access must be addressed using the specified endpoint. Please send all future requests to this endpoint.',
  code: 'PermanentRedirect',
  name: 'PermanentRedirect',
  statusCode: 301,
  retryable: false }

我用来连接API的代码如下:

var aws = require('aws-sdk');

//Setting up the AWS API
aws.config.update({
    accessKeyId: 'KEY',
    secretAccessKey: 'SECRET',
    region: 'eu-west-1'
})

var s3 = new …