我正在开发一个基于工作簿的VBA项目.该代码打开一个新工作簿并调用外部API,该API在这个新工作簿的多个工作表中下载并插入一堆数据.我停用了屏幕更新(Application.Screenupdating = False),因此最初屏幕保持专注于原始工作簿,而API在后台下载其他工作簿上的数据.但是,一旦API插入数据,屏幕就会切换到新工作簿.我怎样才能防止这种情况发生？谢谢!
根据IEEE Std 754-2008标准,二进制64双精度浮点格式的指数字段宽度为11位,通过1023的指数偏差进行补偿.该标准还规定最大指数为1023,并且最低为-1022.为什么最大指数不是:
2^10 + 2^9 + 2^8 + 2^7 + 2^6 + 2^5 + 2^4 + 2^3 + 2^2 + 2^1 + 2^0 - 1023 = 1024
并且最小指数不是:
0 - 1023 = -1023
谢谢!
floating-point binary numbers exponent floating-point-precision
我使用以下代码将数据插入到我的数据库中:
$this->db->set('event_id', $event_id);
...
$this->db->set('creator_id', $creator_id);
$this->db->insert('event');
如何确保过程成功并向用户显示确认消息,否则出现错误消息？
如果我的机器没有CUDA GPU,我可以在OpenMP设备系统中使用Thrust吗？如果是这样,我还需要CUDA工具包吗？
说我有一个功能
[f,g,h] = function (x)
在function.mMatlab中的文件中.我怎样才能找到最大化的值x,例如使用？该文档仅处理目标函数返回单个值时的情况.fminuncgfminunc
我想调查我的并行GPU代码(使用OpenACC编写)的强大扩展.使用GPU进行强扩展的概念 - 至少据我所知 - 比使用CPU更加模糊.我发现有关GPU的强大扩展的唯一资源建议修复问题大小并增加GPU的数量.不过,我相信有很强的比例一定量的范围内,例如缩放过流多处理器(在NVIDIA开普勒架构)的GPU.
OpenACC和CUDA的目的是明确地将硬件抽象给并行程序员,将其限制为使用帮派(线程块),工作者(warps)和向量(SIMT线程组)的三级编程模型.据我所知,CUDA模型旨在提供与其线程块相关的可伸缩性,这些线程块是独立的并映射到SMX.因此,我看到了两种方法来研究GPU的强缩放:
我的问题是:关于GPU上的强缩放是否正确/相关,我的思路是什么？如果是这样,有没有办法在OpenACC中做到#2？
假设由单个warp(为简单起见)执行的CUDA内核到达if- else语句,其中warp中的condition20个线程满足,32 - 20 = 12个线程不:
if (condition){
statement1; // executed by 20 threads
else{
statement2; // executed by 12 threads
}
根据CUDA C编程指南:
如果warp的线程经由数据相关的条件分支发散,则warp一次执行一条公共指令,warp串行执行所采用的每个分支路径,禁用不在该路径上的线程,以及所有路径完成后,线程会聚回同一个执行路径.
因此,这两个语句将在不同的循环中顺序执行.
Kepler体系结构每个warp调度程序包含2个指令调度单元,因此能够在每个周期发出每个warp 2个独立指令.
我的问题是:在这个只有两个分支的设置中,为什么能够statement1和statement2不能由两个指令调度单元发出由warp中的32个线程同时执行,即20个线程执行statement1而另外12 个线程同时执行statement2？如果指令调度程序不是warp一次执行单个公共指令的原因,那么是什么？它是仅提供32线程宽指令的指令集吗？还是硬件相关的原因？
在一台没有sudo权限的机器上分析与OpenMP并行化的C++程序的最简单方法是什么？