关于计算共享内存表中的数据的问题
计算共享内存表是一种用于在多个计算节点之间共享数据的技术。它是云计算领域中的一项重要技术，用于解决分布式系统中数据共享和协同计算的问题。
计算共享内存表是一种内存中的数据结构，可以被多个计算节点访问和操作。它类似于传统的数据库表，但是更加轻量级且适合并行计算。
优势：
- 高效性：计算共享内存表可以在内存中直接访问数据，避免了磁盘IO的开销，提高了数据访问的效率。
- 分布式处理：计算共享内存表可以跨多个计算节点进行数据共享和处理，实现分布式计算和协同计算。
- 实时性：由于数据存储在内存中，计算共享内存表可以实现实时的数据更新和查询，适用于对数据实时性要求较高的场景。
应用场景：
- 大规模数据分析：计算共享内存表可以存储大规模数据，并支持并行计算，适用于大数据分析、数据挖掘等场景。
- 实时数据处理：计算共享内存表可以实时处理数据，并提供低延迟的数据访问，适用于实时监控、实时推荐等场景。
- 分布式计算：计算共享内存表可以跨多个计算节点进行数据共享和计算，适用于分布式计算任务的协同处理。
推荐的腾讯云相关产品： 腾讯云提供了一系列与计算共享内存表相关的产品和服务，例如：
- 云数据库 TencentDB：提供高性能的云数据库服务，支持内存表技术，适用于大规模数据存储和分析。
- 云原生容器服务 TKE：提供容器化的计算环境，支持分布式计算和协同计算，适用于分布式计算任务。
- 弹性MapReduce：提供弹性的大数据计算服务，支持并行计算和数据共享，适用于大数据分析和处理。
您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云相关产品的详细介绍和使用方法：
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请注意，以上推荐的产品和链接仅为示例，并非对其他品牌商的评价或推荐。
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我正在为学士项目探索GPU上的等表面算法(特别是专注于二进制输入/输出体素数据，而不是实值字段)。因此，我在OpenFrameworks中建立并运行了一个优秀的旧行进立方体的CPU实现，现在正处于尝试将其移植到GLSL计算着色器的阶段，并在深入研究之前考虑了这些缺陷。我以前只写过vert和frag着色器，所以对我来说都是新的。
我的第一个问题是如何在工作组中的几十个或数百个线程中有效地使用查找表？我知道GPU对于不同的任务有不同类型的内存，但不完全确定每种任务如何操作或使用哪种类型。
Paul的经典copypasta表是一个256*16数组，所以如果使用标量字节类型，这大概可以打包成一个4kb
浏览 0提问于2015-10-27得票数 10
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我已经完成了以下步骤：
创建仓库(设置)
创建数据库
创造舞台
创建file_format
通过工作表的阶段将数据加载到数据库中
对数据库中的数据执行不同的命令
因为我没有找到任何关于仓库功能的信息，所以我想问你们:仓库在这些步骤中到底有什么用途？或者在将数据加载到数据库之后还有其他步骤，例如将数据加载到仓库中吗？
浏览 4提问于2022-07-24得票数 0
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我对如何在CUDA中使用共享和全局内存感到困惑，特别是在以下方面：
当我们使用cudaMalloc()时，我们是得到一个指向共享内存还是全局内存的指针？
全局内存是否驻留在主机或设备上？
这两种都有尺寸限制吗？
访问哪个更快？
在共享内存中存储变量是否与通过内核传递其地址相同？即，而不是
__global__空内核(){ __shared__ int i；foo(i)；}
为什么不等量做呢
__global__ void核( int *i_ptr) { foo(*i_ptr)；} int main() {int *i_ptr；cudaMalloc(&i_ptr，si
浏览 8提问于2012-12-30得票数 43
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CUDA共享内存原子错误
、、、、
我使用的是具有1.3计算能力和nvcc编译器驱动4.0的特斯拉C1060。我正在尝试做一些线程块的局部计算。每个线程块都具有一个共享数组，该数组首先被初始化为零值。为了通过线程块的线程同步对共享数据的并发更新(添加)，我使用CUDA atomicAdd原语。
一旦每个线程块准备好其共享数据数组中的结果，共享数据数组中的每个条目就会迭代地合并(使用atomicAdd)到全局数据数组中的相应条目。
下面的代码与我想要做的非常相似。
#define DATA_SZ 16
typedef unsigned long long int ULLInt;
__global__ void kernel( U
浏览 4提问于2012-08-28得票数 1
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与停靠器共享内存
、、
很抱歉，我不能深入到更多的细节，主要是因为我自己在这个问题上的知识不是很好。
我们有一个用java构建的应用程序。前端由apache The服务器提供。apache the服务器的一部分是模块和小型C应用程序(我无法控制这个应用程序的源)，它控制与java应用服务器的通信和一些缓存机制。
这个C程序使用共享内存做一些事情，据我所知，它允许不同进程共享部分内存。
在配置文件中，我可以配置共享内存键，它类似于0x2001以及段的大小(以字节为单位)。
我们目前正在开发一个容器化环境来运行这个应用程序。我们使用码头来创建容器。
我的问题是：
有谁知道，或者知道一些关于共享内存的好文档，以及Docke
浏览 4提问于2016-03-08得票数 1
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我知道您可以从网络共享运行.NET应用程序。我已经这么做过很多次了，而且效果很好。我的问题是关于性能的。当有10个并发用户时，应用程序会比2个并发用户时运行速度慢吗？是否有一些神奇的并发用户数量提供了一个经验法则，即如果你有超过20个用户，就不要以这种方式托管应用程序？
是否每个客户端都复制应用程序并从临时文件夹中的副本运行？或者它们各自都在访问源文件？在这种情况下，Application.ExecutablePath指出了什么？
编辑:不涉及Access数据库。所有数据持久性将通过SQL server数据库和存储过程等进行处理。
浏览 0提问于2012-01-31得票数 3
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我正在研究如何表示软件的函数调用图，并将数据结构保存到文件中。我知道在内存中，图可以是邻接表或正交表的形式。我的问题是如何将数据结构保存到文件中，这样以后它就可以重新加载到内存中进行进一步的操作。它可以用json表示，也可以用Neo4j等图形数据库表示吗？更重要的是，如果转储到Neo4j，是否可以计算函数调用相似度？
浏览 29提问于2019-04-13得票数 0
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我有一个关于区块平均的问题。我有大小为256*512的输入数据，并且我将256个线程放在一个块中，因此总共有512个块。输出的大小应该是256，其中每个元素都是不同块中相同线程ID的平均值。换句话说，对所有512个块中的线程1进行平均，并将结果提供给输出数组的线程1。类似地，对来自所有512个块的线程2进行平均，并将其提供给输出数组的线程2。我知道使用共享内存在一个块中计算平均值是相当快和有效的，但这不是这里的条件。使用NPP函数允许我在for循环中完成这项工作，而这确实很耗时。有没有人能给出一些建议，如何有效地计算区块的平均值？非常感谢!
浏览 0提问于2012-08-10得票数 2
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我对MySQL非常陌生。我的问题可能是错的，如果它是请纠正或解释它。
我只是通过搜索Google上的定义来阅读关于堆表和临时表的内容。它们之间的确切区别是什么，两者的实时使用是什么？
根据我的知识或我所读到的：
堆表：内存中存在的表被称为堆表。在MySql中创建堆表时，用户需要将类型指定为堆。这些表现在通常被称为内存表。这些内存表从来没有数据类型为“BLOB”或“TEXT”的值。他们使用索引，使他们更快。
临时表：在某些情况下，临时表对于保存临时数据非常有用。临时表是指在当前客户端会话终止时将删除它们。
浏览 10提问于2013-08-06得票数 14
1回答
有人知道如何声明ArrayFire中的数据数组应该存储在共享内存中而不是全局内存中吗？这个是可能的吗？我有一小部分数据需要被所有线程随机访问。它是一个常量的查找表，应该可以在应用程序的生命周期内使用。也许我只是错过了一些显而易见的东西，但是阅读ArrayFire文档和谷歌搜索并没有发现任何关于我如何告诉ArrayFire我的数据需要进入共享内存的信息。
浏览 4提问于2015-04-06得票数 0
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我正在写一个实时库，它导出一个标准化的接口(VST)，并由外部应用程序托管。
该库必须发布一个可由同一进程中的任何线程查看的表(如果它知道在哪里查找)--明确地说，这个表必须对进程空间中的所有ALL都可见--前提是它们知道在哪里查找。
访问表必须很快。虚拟内存看起来有点杀伤力，我曾考虑过使用窗口句柄(现在仍然可能)来抽取消息，但我更喜欢更快的方法，如果有的话。
此外，如果可能的话，PE中的共享数据段是我希望避免的事情。我想我几乎更喜欢使用窗口句柄。
我目前不关心同步，我可以在事后处理它。我只是想要一些关于在进程空间中发布表的最快技术的建议。
浏览 0提问于2012-02-01得票数 1
我正在阅读code博士的，我有一个关于作者(快速)反转数组的代码的问题。
我理解使用共享内存的必要性，但是我没有在reverseArray_multiblock_fast.cu的代码中获得性能提升
在reverseArray_multiblock_fast.cu中，数组元素从全局内存转移到共享内存，然后从共享内存转移到全局内存。我不明白为什么这比直接从全局内存中读取数组元素，并将其写入全局内存中的另一个索引要好。
你能给我解释一下吗？
浏览 0提问于2010-08-15得票数 2
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我是Apache的新手，我有一个关于DataFrame缓存的简单问题。
当我使用python中的DataFrame在内存中缓存一个df.cache()时，我发现在程序结束后数据被删除了。
我是否可以将缓存的数据保存在内存中，这样就可以访问下一次运行的数据，而不必再次执行df.cache()了？
浏览 2提问于2015-07-08得票数 1
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我读了一些关于CUDA编程的教程。他们中的大多数提到“如果所有线程的半曲访问相同的地址，就没有银行冲突(广播)”。我的问题是，部分相同的地址访问是否会导致数据自动化系统中共享内存中的银行冲突？
假设每个经纱有32个线程，那么半翘曲将是16个线程.
(1)如果所有16个线程都访问Bank0上相同的地址A，则广播后不会出现银行冲突。
(2)但是，如果线程-{0，1，...,6,7}希望访问Bank0上的地址A，而线程-{8，9，...,14,15}希望访问Bank1上的地址B，怎么办？我不知道银行是否会发生冲突。由于而不是所有半扭曲线程都访问相同的地址(只有半扭曲访问相同地址)，因此将出现银行冲突
浏览 1提问于2015-01-20得票数 2
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关于页表条目，我有一个简单的问题。假设给我们一个32位虚拟地址，它有4个KiB页面，物理内存大小为2^28位。
由于页面偏移量是12位，我们将有2^20页表条目，它将被映射到2^16物理帧。但是，如何使2^20项映射到2^16项。物理帧地址就会用完。假设进程使用完整的2^20页，然后假设整个RAM由来自该进程的内存组成，RAM中的所有2^16帧都将包含此进程内存。我是否正确地说，2^4的页表条目将显示它映射到磁盘？
另外，如果进程只使用一个页表，那么其余的2^20-1页表条目将无效吗？
浏览 1提问于2018-11-18得票数 0
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在并行编程中，什么是理想的数据结构，在我的例子中是OpenMP。
#pragma omp parallel for
for(int i = 0; i < N; i++)
{
if(table[i] == true)
container.insert(i); // ?? what kind
}
在这个例子中，如果我们使用一个类似大小的表，可能会很简单。在C++中，用于共享内存并行编程的更通用的数据结构是什么？
浏览 4提问于2010-11-15得票数 0
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据我所知，Linux直到需要时才分配页面表(按需分配，因为使用了页面)。我想检查在程序执行过程中实际分配了多少页表。你能告诉我如何测量实际分配的页面数吗？
浏览 4提问于2020-05-24得票数 0
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简而言之:是否可以确定块是否是该特定SM上的最后一个(如果是第一个)？
详细信息:我遇到了一个问题，每个块都要进行相当复杂的计算，这就产生了一个关于2K元素的数组，因此我要对这些元素进行求和。我有大约3K街区的。但是，如果我原子在每个块的末尾将添加到全局内存数组中，这可能会非常慢。所以我想做的是：
使用共享数组对每个SM中的值求和
如果该块是该SM中的第一个(在该特定SM上还没有运行任何块)，那么初始化共享数组(使用0清除)
执行计算，并将结果添加到共享数组中。
如果它是此SM中的最后一个块，则原子将共享数组值添加到全局数组中。
这个是可能的吗？还是其他解决方案？
浏览 4提问于2014-10-11得票数 0
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优先考虑的是：
在会话中在数据表中保存1000个记录，并使用？进行分页。
或
在存储过程级别执行分页，每次请求35条记录？
更多信息：
40 columnsnumber的数据表是200多个用户7应用程序都运行在IIS数据库服务器上，不是同一台服务器上的IIS
欢迎任何其他解决方案/建议/建议
编辑:用户可以更新一行，并将其提交给数据库。它将通过从数据库请求整个数据来刷新网格。。
Edit2:每个用户都在加载来自数据库中相同表的不同数据表
浏览 3提问于2011-04-05得票数 0
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我对线程和进程级别的信号量和互斥对象的用法感到困惑。我们可以同时使用信号量和互斥量进行线程和进程同步吗，或者我们在线程和进程级都有不同的信号量和互斥量吗？我的问题是关于POSIX API的。
浏览 2提问于2012-09-04得票数 1
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我的问题是关于以CL_DEVICE_LOCAL_MEM_SIZE为参数调用clGetDeviceInfo的问题。
它是返回每个工作组的本地内存量，还是返回设备上作为本地可用内存的总量？或者别的什么？
我的图形处理器是Nvidia GeForce 9800GT，上面调用的返回值是16K。
提前感谢！
浏览 0提问于2011-05-10得票数 4
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嘿，我的主机上有一个大小为SIZE*sizeof(double)的数组。我分配一个主机数组大小的设备指针，并将数组复制到设备。现在，我将这个设备数组dev_point传递给我的内核函数。每个线程需要修改传递数组的一些值，而不是使用新的数组值计算另一个_device__-function (每个线程不同)。现在我想知道该怎么做？在我的程序有完整的CPU版本(串行代码)之前，我总是简单地创建一个像double new_array[ SIZE ]这样的新数组，而不是将数据从原始数组复制到它，修改它，然后再删除它。但是如何在CUDA中实现呢，因为我不能从内核函数中分配内存。是否有可能使用线程的“本地”
浏览 4提问于2011-05-12得票数 0
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我有一个迭代计算，它涉及到每次迭代中的傅里叶变换。
在高层次上，它看起来如下：
// executed in host , calling functions that run on the device
B = image
L = 100
while(L--) {
A = FFT_2D(B)
A = SOME_PER_PIXEL_CALCULATION(A)
B = INVERSE_FFT_2D(A)
B = SOME_PER_PIXEL_CALCULATION(B)
}
我正在使用“袖口”库进行转换。
现在的问题是我总是在处理全局记忆，
基本上，如果有办法用
浏览 3提问于2013-01-05得票数 0
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我试图更好地理解编译器需要什么才能代表程序员做出关于并发性的明智选择。我知道这个问题有很多困难的方面，例如：
确保没有比赛条件
确保同时运行的代码不会产生影响代码语义含义的副作用
考虑到代码中可用的并行度，决定是否值得旋转线程的开销。
我的理解是，现代编译器中使用的两种主要中间表示形式是面向过程和面向对象语言的静态单一赋值和函数语言的连续传递样式。使用这些中间形式似乎很难对上面列出的任何问题进行推理。即使理论上最有可能实现自动并行化的语言(像Haskell这样的纯函数语言，保证没有副作用)在这方面也取得了有限的进展。
所以，我的问题是，究竟是用甚麽中间表达来处理这个问题呢？在学术研究中，是否有
浏览 0提问于2014-01-11得票数 12
因此，我正在成功地从SQLite数据库插入和检索数据。但是，如果我转到Device，在我的计算机中保存.db文件(从databases目录)，然后用sqlite3从终端打开它(具有根访问权限)，它不会显示任何表，也不会显示任何内容(我还尝试了SQLiteBrowser和Database插件，结果是一样的)。
但是，这里也有.db-shm和.db-wal文件，所以如果我下载整个目录，然后打开.db，它就会显示内容没有问题。那么这些文件到底是做什么的呢？它们是什么元数据吗？为什么每次我都要下载呢？
注意:我正在运行一个模拟器。
编辑__：对于声称这是一个重复的问题的用户，我看到了这个链接的问题&a
浏览 1提问于2019-04-24得票数 0
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使用散列合并全局内存写入
、、、
我的问题与合并后的全局写入CUDA中一组动态变化的数组元素有关。考虑以下内核：
__global__ void
kernel (int n, int *odata, int *idata, int *hash)
{
int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
if (i < n)
odata[hash[i]] = idata[i];
}
这里，数组hash的第一个n元素包含要从odata的第一个n元素更新的idata的索引。显然，这导致了一个可怕的，可怕的缺乏融合。在我的代码中，一个内核调用的散列与另一个内核的散列完全无关
浏览 2提问于2012-10-17得票数 3
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有没有一个设置让我可以让一些脚本在PHP启动后自动加载/执行，比如把一些常量放到全局内存中。
另外，有没有可以跨用户访问的全局内存？另外，关于内存，是否没有所有用户都可以访问的内存？一个人设置另一个人访问它，或者我应该每次都必须读取和写入文件，以便跨数据库临时表共享某些内容。
很惊讶PHP没有这个吗？
谢谢。
浏览 0提问于2009-05-06得票数 3
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在写这个问题之前，我想强调一下，我为Week做了我自己的研究，读了几十篇文章，但这个问题还是没有解决，我得到的解释根本就没有意义(也许是因为我刚开始联系世界)。因此，我希望有人能提供简单而又详细的答案。
我知道GOT (全球偏移表)帮助我们解析动态链接中的全局符号，这些符号是从另一个链接中引用的。此外，我还读到：“每个共享库都有自己的GOT”
--但这是有问题的，如果两个程序使用相同的共享库怎么办？对于全局变量，两者都有相同的值，但情况不应该是这样的。
关于我的关于的主要问题:如果我不想使用延迟绑定，那么我们为什么要使用PLT，为什么不像使用变量一样使用普通的呢？
浏览 8提问于2021-10-06得票数 1
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我知道Android中的任何应用程序都有一些内存分配-
(1) Dalvik VM堆-严格的上限；设备依赖的。
(2)本地堆-无限制。在执行Dalvik堆限制时，不考虑在这里分配的内存量。
如果我错了，请纠正我。
关于这些我有个问题-
当两个应用程序在ashmem中共享内存时，在检查Dalvik堆限制是否被跨越时，是否考虑了共享内存的数量？我的意思是，当Dalvik堆限制被强制执行时，共享内存是否会添加到计数中？
浏览 2提问于2014-10-13得票数 1
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我有一个c++课程。有两个进程在两个终端中运行。
举个简单的例子，过程A是发送者，进程B是接收者。
它们通过TCP/IP协议通过Boost连接。
进程A可以发送数据，进程B将接收数据，然后将它们写入int数组中。就像int mem[32]
我遇到的问题是它太慢了。是否有一种直接从进程A访问“进程B的mem[32]”以便可以绕过TCP/IP的方法？就像传递一些指针一样？(由于两个进程位于同一台计算机上，所以应该有一些方法来访问公共内存位置？)
那这有可能吗？我该查些什么？(内存管理？)
谢谢
浏览 3提问于2014-01-16得票数 0
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我在业余时间一直在玩C++。我对手动内存管理完全陌生，有很多东西需要学习。我正在尝试做以下几件事。
有一个数据库，只有一个简单的表。我创建了一个C++控制台应用程序，它在应用程序服务器上运行，读取该表的内容并将其存储在内存中。然后，它将内存地址写入一个很小的文本文件并进入睡眠状态。服务器(与DB不同的服务器，除了与控制台应用程序相同的服务器)上正在运行web服务。一些网站传入对web服务的调用。Web服务执行以下两种操作之一，而不是访问数据库。如果网站正在进行它的第一次查询，它将传入一个空值和它正在查找的记录的ID。在这种情况下，web服务从文本文件中读取地址，并从RAM中检索记录。它返回记录
浏览 0提问于2014-02-15得票数 0
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我已经看过，仍然有一个关于共享缓冲区工作的问题。如幻灯片16所示，当服务器处理传入请求时，postmaster进程调用fork()来创建一个子请求，用于处理传入请求。下面是一张照片：
因此，除了它的pid之外，我们还有整个邮局管理流程的副本。现在，如果子进程更新一些属于共享内存的数据(如幻灯片17所示，放入共享缓冲区)，则需要唤醒其他线程的更改。图片：
同步过程是我所不理解的。任何进程都拥有共享内存的副本，并且在复制时它不知道另一个线程是否会向共享内存的副本写入。如果在通过调用proc1创建fork()之后，稍后会创建另一个进程proc2，并开始将某些内容写入共享内存的副本中。
浏览 3提问于2015-10-04得票数 11
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在以下两种情况下，我想问一个关于在同一台计算机上测试大型CAE模拟的问题。
纯Ubuntu系统
Windows 10中的Ubuntu系统(WSL)
这两种情况下的计算速度是几乎相同还是不同？
浏览 0提问于2018-05-13得票数 17
Oracle具有分区和群集功能。分区允许将表或索引拆分为多个表空间，并存储在各种服务器上。所以这是手动完成的。群集使多个服务器能够作为一个操作。这个IMHO的处理是透明的。然而，有可能有几个表(在不同的服务器数据库中)并将它们分组为一个，并使用它。从表分区和表聚类的角度来看，IMHO两种方式都实现了共享一切，因为数据被分割到不同的位置。
关于无共享体系结构的理论是，每个数据库节点是独立的。但实际情况如何？这两种方法(分区和集群)都将数据分成不同的源，也可以描述为水平分区。但是，如果我们有两个不同的数据库服务器，我们需要同步它们之间的数据.无论如何，任何有关这方面的想法都将不胜感激:)
浏览 0提问于2012-12-04得票数 2
关于哪一种模式更好的讨论情况，我不太了解，所以我想问一个相当直截了当的问题:这看起来像两种对立的观点，真正加剧了争论吗？例如，基于原型/类的OOP或动态和静态类型
(虽然这些都不是很合适的例子，但我只是不知道如何更清楚地表达我的问题)
浏览 5提问于2010-05-09得票数 3
为了优化我的cuda内核的性能，我尝试从全局内存中预取(或预读)数据到我的内核中，以尝试重叠内存带宽和计算。
我的实现基于以下逻辑：
// Original code
for (i = 0; i < N; i++) {
sum += array[i];
}
// Code with pre-fetch
temp = array[0];
for (i = 0; i < N-1; i++) {
temp2 = array[i+1];
sum += temp;
temp = temp2;
}
sum += temp;
我们的想法是尝试同时执行temp2
浏览 0提问于2014-04-04得票数 0
有一家公司有大约100台电脑供员工使用，还有一台高性能的服务器.它被系统架构师称为“分布式系统”。它使用分布式共享内存(DSM)。还有中间件，服务器托管虚拟机( Virtual，VM)，运行员工看到的应用程序。
问题是: DSM来自服务器共享的物理内存，创建虚拟共享内存，还是内存来自这100台计算机(或两者兼而有之)？除了这里可能的推测，100台计算机的部分物理记忆甚至可以作为DSM在这个设置中使用吗？
谢谢
(请注意，分布式系统和共享内存是数据科学课程的主题。所以我才把这个贴在这里。数据科学不仅仅是数据挖掘--而是更多。它背后的螺母和螺栓包括在内。)
浏览 0提问于2019-09-30得票数 0
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我的问题都是关于技巧和技巧的。我目前正在进行项目，其中我有一个非常大(~1GB)的数据文件。首先，我需要提取数据。这个提取过程需要10分钟。然后我做计算，。下一次计算取决于先前的计算。让我们叫他们calculation1，calculation2等等。假设我已经正确地提取了部分内容，我目前面临两个问题：
每次我启动程序，它至少工作10分钟。我无法避免，所以我必须计划调试。
每次下一次计算都需要更多的时间。
考虑到第一个问题，我猜想，如果数据库比读取文件更快，那么某种数据库可能会有所帮助，我对此表示怀疑。
第二个问题可能会被克服，如果我把我的大程序分成更小的程序，每个程序都可以:
浏览 3提问于2015-05-13得票数 2
我搜索并阅读了一些关于非相干内存访问的wiki，例如、。
据我所知，不连贯内存访问的主要原因是同一个内存地址的多个本地缓存。在缓存内存体系结构中，处理器通常不直接访问内存，而是缓存。对于多处理器系统，每个处理器都有自己的缓存，但是共享一个内存，这可能导致多个相同内存地址的副本。因此，一个处理器即使在另一个进程写入该地址之后也可以读取内存地址的旧数据。
但是，共享变量应该位于缓存中，并且只能通过在同一个处理器上执行的同一个工作组中的调用来访问。因此，不应该存在多个版本的共享变量。即使当共享变量的大小超过缓存的最大大小时，部分数据仍在内存中，共享变量仅存在于一个缓存中。为什么共享变量的访问是不连贯
浏览 7提问于2022-06-14得票数 2
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我读了一些关于共享内存的好文章；但我对库冲突有一个初步的问题，如果线程1和线程2从库0访问字0，那么就不会有库冲突，但如果它们访问不同的字，那么就会有库冲突；但我的问题是，不同的字如何驻留在单个库中？由于存储体0的大小是32比特并且字的大小是32比特；所以最多可以有1个字/存储体。
浏览 0提问于2012-11-24得票数 2
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我最近一直在探索MMDB系统，并且我还没有找到关于内存中数据库应该如何扩展的大量信息。我非常基本的假设是，主存db受到db节点上可用内存和该内存的操作系统管理的约束。那么，如何将内存系统的大小扩展到可用内存的大小之外呢？我猜想答案是类似于分布式系统的，但我还不清楚它是如何工作的。当然，我也有可能完全误解了mmdb的概念，而且我遗漏了一些显而易见的东西。
关于这个问题，我有一点背景:我正在编写许多跨平台的移动应用程序(尽管我的背景与mysql和mongodb有很大的关系)，而且我不喜欢android和ios的本地数据库解决方案，比如sqlite。所以我想我应该用javascript编写我自己的解
浏览 2提问于2013-08-28得票数 1
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我的PostgreSQL 9.4.1服务器出现了性能问题。我已经使用通常的最佳实践(pg调+ google)对服务器进行了调优。下面是相关的配置：
# <snip> the default config above
default_statistics_target = 50
maintenance_work_mem = 960MB
constraint_exclusion = on
checkpoint_completion_target = 0.9
effective_cache_size = 11GB
work_mem = 96MB
wal_buffers = 8MB
ch
浏览 0提问于2015-08-16得票数 7
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我从我阅读的OS概念书中了解到，内存中的进程包括:文本部分、数据部分、堆栈和堆。
但是，当创建本节时，我询问进程何时要求内核创建共享内存段？堆在一起？
另一个问题是内核以PCB格式了解系统中每个进程的信息，并将此PCB保存在处理表中。
问题是:流程表是双链接列表吗？
浏览 1提问于2014-07-12得票数 3
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使用SparkSQL，我将把一个小桌子加入到星火公园的一个大桌子上。我遇到的问题是，我的本地磁盘正在被洗牌填充，大约在连接过程中写到。
是否有一个火花设置，我可以使用它来泄漏洗牌数据，不是本地磁盘，而是我们的hdfs存储(大型Isilon集群)？
在输出大于组合本地磁盘存储的情况下，是否还有其他方法来进行连接？
我已经确保两个输入表都是分区的，并且输出表是分区的。
我不关心查询的性能，我只想在不崩溃的情况下完成它。
详细信息
我在运行Spark1.5.1。我也对尝试使用蜂巢持开放态度，但我的经验告诉我，这会更快地崩溃。
有关我的集群的更多细节，您还可以看到。
浏览 2提问于2017-04-27得票数 1
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2回答
我想在两个不同的程序之间进行交流。一个模拟的ambilight程序，它输出led信息，而我自己的程序则读取这个信息。
我读到了关于命名管道和共享内存的内容。但对我来说，不清楚数据存储在哪里。由于我将交换大量数据，因此我不希望每次都将这些数据写入磁盘。我使用的是覆盆子Pi，SD卡应该还能用一段时间;)
所以基本的问题是:用什么方法可以在不写入磁盘的情况下与另一端交换信息？我不确定共享内存是否被写入ram，我想明确这一点。我读到的另一个想法是/dev/shm，它应该是一个ram磁盘。我还可以在这个位置使用命名管道吗?信息会保存在ram中吗？
最好的方法是什么？谢谢:)
浏览 2提问于2014-04-24得票数 5
当数据被嵌入到Power桌面时，保存还是共享报告？
据我了解，将始终将所有输入表数据嵌入到保存或共享的.pbix报告中。我说的对吗？
假设您有表A，而不是基于它的聚合表B。如果我的报告依赖于表B，将保存哪些数据来报告？
PBI是否以DirectQuery模式保存保存/共享报表的数据？
浏览 4提问于2020-02-06得票数 0
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现状:
我在Project Asp.net工作，它是关于从DB读取数据并将其映射到网页中的数据。一切都很好，除了分页时的响应时间外，我每次分页时都知道会查询DB的表( 50页中的1页)，所以这是错误的。
我计划做什么:
提高读取数据的性能，速度更快。就像一次命中DB，将所有数据缓存到json文件中，然后在映射它们之后将其用于数据存储。
或者如果有更好的想法：
用于缓存这些表，然后将其用于分页。数据的生存期将在页面关闭后过期！
浏览 0提问于2019-12-29得票数 0
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我正在寻找在我的WPF c# .NET 4.0 web应用程序中实现此数据结构的最佳方法。
应用程序详细信息：这个应用程序一次将有许多用户。我正在使用一个数据库，该数据库有两个表连接在一起，两个表都有<10k行，但是它们会随着时间的增长而增长。需要定期检查一个表的更新情况。
问题：I创建了一个数据集来保存所有信息。我的单元测试显示，从数据库填充数据集需要0.2秒。如果数据集将在整个应用程序中持久化，这是没有时间的。对于许多用户来说，它能在整个应用程序中持久存在吗？
我能想到的另一种方法是对数据使用可观察的集合，并将它们存储在单个实例中。有没有什么方法是我在这里错过的，或者什么对我更好的方
浏览 0提问于2012-11-26得票数 0
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我有一个关于Python中的多线程的问题。
我已经在python中尝试了多线程和MultiProcessing。
我得到的是在MultiThread中，当我并行运行它时会得到一个重复的结果。经过研究，我发现在multiThread中，多线程可以更新相同的变量(竞争条件)。
同时，在多进程中，它将顺利进行，不会像多线程中那样出现问题。
问题是，我是否可以使用多线程，但其机制类似于多处理？因为我需要迁移200多万条记录，并且我需要尽可能异步地运行该函数(我的笔记本电脑只有4个内核)，这就是我需要使用multiThread的原因。
关于上面的问题，可以给我解释一下吗？
浏览 0提问于2020-07-21得票数 0
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