我有一个CUDA程序,其中内核寄存器将最大理论达到的占用限制在%50。因此,我决定使用共享内存,而不是寄存器,这些变量是块线程之间的常量,并且在整个内核运行过程中几乎是只读的。我不能在这里提供源代码;我所做的在概念上是这样的:
我最初的计划是:
__global__ void GPU_Kernel (...) {
__shared__ int sharedData[N]; //N:maximum amount that doesn't limit maximum occupancy
int r_1 = A; //except for this first initial
我正在使用nvprof来测量已实现的占用率,并将其确定为
已入伙0.344031 0.344031 0.344031
但是使用占用率计算器,我发现75%。
研究结果如下:
Active Threads per Multiprocessor 1536
Active Warps per Multiprocessor 48
Active Thread Blocks per Multiprocessor 6
Occupancy of each Multiprocessor 75%
我使用33个寄存器,144个字节共享内存,256个线程/块,设备功能3.5。
编辑:
另外,我想让cla
我正在尝试运行一个测试,其中有500个用户在180秒内以4MB大小的有效负载加速。我遇到了OutOfMemoryError。
Creating summariser <summary>
Created the tree successfully using C:/Users/ajay/jmeter/apache-jmeter-5.4/performancetests/PerformanceTest_Insert_500_4mb_180.jmx
Starting standalone test @ Wed Jul 27 17:25:10 EDT 2022 (1658957110058
我正在尝试获取有关学校班级房间使用情况的信息。我使用的SQL语句如下:
SELECT TOP (100) PERCENT Room,
Subject,
COUNT(Subject) AS Expr1
FROM dbo.Timetable
GROUP BY Room,
Subject
ORDER BY t.Room
假设我的学校只有一个叫做M13的房间。这条SQL语句可能会告诉我:
Room Subject Expr1
M13 English 7
问题
当试图在单个节点(也是主节点) Kubernetes集群上安装ingress-nginx时,Helm安装失败,无法在主节点上调度抱怨荚,因为它不能容忍主服务器的污染:
- FailedScheduling
- pod/ingress-nginx-admission-create--1-n7bhg
- 0/1 nodes are available: 1 node(s) had taint {node-role.kubernetes.io/master: }, that the pod didn't tolerate.
详细信息
Kubernetes
我正在一个共享服务器上工作,并试图将虚拟env myenv克隆到我的主目录中。
以下是一些事实:
myenv /path to my home directory/my profile/.conda/envs/myenv
root * /opt/conda/4.6.14
我目前没有将包安装到安装区域/opt/conda/4.6.14的权限,因此我试图使用以下命令将myenv克隆到主目录中:
conda create -n myenv_clone -p /path to my home directory/myprofile --clone=/opt/conda/4
我正在尝试使用skimage读取jpeg图像。但是我得到了下面的错误。我已经在/usr/local下安装了依赖的libjpeg
#Import libraries for doing image analysis
from skimage.io import imread
from skimage.transform import resize
image = imread("/root/ObjectClass/train/99938.jpg", as_grey=True)
S
park assembly has been built with Hive, in
我对我从我的申请中得到的ANR相当困惑,因为我不知道它是如何发生的。
我得到了这些密码的多重ANR:
File(applicationContext.filesDir).mkdirs()File(applicationContext.filesDir).exists()
我得到了以下ANR报告:
1.
main (native): tid=1 systid=30195
#00 pc 0xc57c8 libc.so
#01 pc 0x21580 libopenjdk.so
at java.io.UnixFileSystem.createDirectory0(UnixFileS
早上好。
我开始学习cuda编程,我正在研究性能。我在CUDA的网站上看到,要想有好的表现,我们应该考虑以下四点:
-warps / SM (系统多处理器),-blocks / SM,-Register,SM,-Shared内存,SM
因此,我要回顾一下第一件事情,根据GPU,我定义了内核的尺寸,这取决于每个SM的最大偏差和每个SM的块。我的任务是用一亿美元来衡量哪种方法更好。
我所做的是一个for循环,在这个循环中,我在每次迭代时启动一个内核,使占用最大化。例如,对于NVidia 1080 GPU,我读到:
int max_blocks = 32; //maximum number of
我已经安装了Anaconda,并将环境变量exportPATH="~/anaconda/bin:$PATH"添加到了我的.zshrc中,但是仍然不能在我的终端中运行任何“conda”命令。我遵循这些命令()来安装anaconda。
# Go to home directory
cd ~
# You can change what anaconda version you want at
# https://repo.continuum.io/archive/
wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-4.2.0-Lin
我试图在Centos 5中构建OpenJDK 9。
sh ./configure --disable-warnings-as-errors
make all
我得到了以下错误。
Building target 'all' in configuration 'linux-x86_64-normal-server-release'
/root/jdk9/build/linux-x86_64-normal-server-
release/support/native/java.base/libjava/io_util_md.o: In function
`hand
我正在为人类可能的std::chrono输入/输出寻找简单的库。我找到了一个- 。输出很好。但输入无效。我得到了编译时错误error: ‘__scan_keyword’ was not declared in this scope。什么是__scan_keyword?
#include <sstream>
#include <string>
#include <chrono>
#include "chrono_io" // https://howardhinnant.github.io/duration_io/chrono_io
int m