cisco文档声称ASA 5512-X不支持流量整形,因为它是一个多处理器设备。为什么会这样呢?
塑造只是天生的活跃吗?
它似乎是一个很好的特点,我不明白为什么它是不可用的。
要添加更多详细信息,形状命令在类默认策略下不可用,它位于其他地方吗?这是我通常申请的
class-map RTP-traffic
match dscp ef
class-map SIP-traffic
match dscp af31
policy-map voice-policy
class RTP-traffic
priority
class SIP-traffic
priority
polic
刚开始学习CUDA,有些东西我还不太明白。我想知道,除了优化GPU工作负载之外,是否还有理由将线程分割成块。因为如果没有,我不明白为什么需要手动指定块的数量和大小。这样做不是更好吗?简单地提供解决任务所需的线程数,让GPU通过SMs分发线程不是更好吗?
也就是说,考虑下面的虚拟任务和GPU设置。
number of available SMs: 16
max number of blocks per SM: 8
max number of threads per block: 1024
假设我们需要处理256×256矩阵的每个条目,我们需要分配给每个条目的线程,即线程总数为256x256 =
我已经阅读了/source/mm/mempolicy.c中定义的源代码。从第1178行开始:
/* Do dynamic interleaving for a process */
static unsigned interleave_nodes(struct mempolicy *policy)
{
unsigned nid, next;
struct task_struct *me = current;
nid = me->il_next;
next = next_node(nid, policy->v.node
我刚开始学习西亚诺和深度学习。我在实验一个来自Theano教程()的例子。示例代码如下所示:
from theano import function, config, shared, sandbox
import theano.tensor as T
import numpy
import time
vlen = 10 * 30 * 768 # 10 x #cores x # threads per core
iters = 1000
rng = numpy.random.RandomState(22)
x = shared(numpy.asarray(rng.rand(vlen), c