我编译了一个C++程序,例如使用以下内容.
clang++ -O4 -emit-llvm file1.cpp -c -o file1.bc
clang++ -O4 -emit-llvm file2.cpp -c -o file2.bc
llvm-link file1.bc file2.bc
如何在此处执行链接时间优化？
假设我有一个线程 A，它想向线程 B、C 和 D 发送信号。我可以做这样的事情吗？
SendSignalTo( ThreadB, SIGUSR1 );
SendSignalTo( ThreadC, SIGUSR1 );
SendSignalTo( ThreadD, SIGUSR1 );
使用 SIGUSR1 信号处理程序，为线程 B、C 和 D 定义不同，如下所示。
void SIGUSR1_Handler_for_ThreadB(...){...}
void SIGUSR1_Handler_for_ThreadC(...){...}
void SIGUSR1_Handler_for_ThreadD(...){...}
如果没有，还有什么选择。
对于基本块,我想将条件跳转更改为无条件跳转.因此,如果一个基本块有两个后继者,我想删除其中一个后继者的边缘.我希望基本块直接跳转到其中一个继承者.我怎样才能做到这一点？
为了说明我的观点,我想改变
A
/ \
/ \
B C
至
A
\
\
C
在下面的代码中，我尝试替换 LLVM 指令的操作数。然而它不起作用并且没有任何改变。知道如何解决这个问题吗？
for (OI = insn->op_begin(), OE = insn->op_end(); OI != OE; ++OI)
{
Value *val = *OI;
iter = mapClonedAndOrg.find( val );
if( iter != mapClonedAndOrg.end( ) )
{
// Here I try to replace the operand, to no effect!
val = (Value*)iter->second.PN;
}
}
我们知道缓存使用虚拟地址.那么,当涉及多个进程时,这是如何工作的,特别是对于共享高速缓存,例如共享二级高速缓存,甚至是本地L1高速缓存,当切换进程时,如同时(超级)多线程一样,你可以有线程来自在同一物理核心上运行的两个不同进程.当涉及来自不同进程的线程时,超线程是否有任何好处,或者它是否只能在涉及相同进程的线程时提高性能？
基本上，我想通过命令行检查Spark配置的一个属性，例如“spark.local.dir”，即无需编写程序。有没有办法做到这一点？
以下面的代码为例，
var a = new StringBuffer("Foo!")
val b = a
a = null
println(b)
我预计b的值会变为null，但事实并非如此。与 Java 中分配引用不同，这里a被复制到b。我们如何在 Scala 中分配引用而不是仅仅复制值？
我使用flatMap制作RDD.稍后我会对它进行范围分区.如果我坚持原始RDD,一切正常.但是,如果我不缓存它,范围分区器部分想要重新计算原始RDD的一部分.我知道如果我没有足够的内存,但在这种情况下,我的系统中的内存比RDD占用的内存多得多.其次,该RDD的计算很长,因此重新启动/重新计算确实会损害性能.这种奇怪行为的原因是什么？
PS我只使用RDD一次.所以,这不应该发生.
说如果我这样做,如下所示.
val rdd = sc.textFile("someFile.txt")
val rddWithLines = rdd.zipWithIndex
zipWithIndex添加的索引是否与输入文件中的行号(当然第一行为0)相对应？或者在这种情况下订单是否破裂？
我明白了_mm_shuffle_ps工作.例如,在下面.
__m128 r = _mm_shuffle_ps(x,y, _MM_SHUFFLE(2,0,2,0));
r将有内容x[0],x[2],y[0],y[2].
但是我看到它_MM_SHUFFLE也需要4个参数_mm256_shuffle_ps,而矢量每个都有8个元素.所以,逻辑上_MM_SHUFFLE应该采取8个参数.有人可以解释这是如何工作的吗？