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【CUDA编程】【28】【6.C++ Language Extensions】【Part3】

Load Functions Using Cache Hints，Store Functions Using Cache Hints，Time Function，Atomic Functions，Address Space Predicate Functions

【CUDA编程】系列博客参考NVIDIA官方文档“CUDA C++ Programming Guide（v12.6）”。本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.Load Functions Using Cache Hints 这些加载函数仅支持计算能力在5.0及以上的device。 1 2 3 4 5 T __ldcg(const T* address)...

Posted by x-jeff on January 17, 2025

【CUDA编程】【27】【6.C++ Language Extensions】【Part2】

Synchronization Functions，Texture Functions，Surface Functions，Read-Only Data Cache Load Function

【CUDA编程】系列博客参考NVIDIA官方文档“CUDA C++ Programming Guide（v12.6）”。本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.Synchronization Functions 1 void __syncthreads(); __syncthreads()会等待线程块中的所有线程到达这个同步点。__syncthread...

Posted by x-jeff on January 16, 2025

【CUDA编程】【26】【6.C++ Language Extensions】【Part1】

Function Execution Space Specifiers，Variable Memory Space Specifiers，Built-in Vector Types，Built-in Variables，Memory Fence Functions

【CUDA编程】系列博客参考NVIDIA官方文档“CUDA C++ Programming Guide（v12.6）”。本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.Function Execution Space Specifiers 函数执行空间限定符用于定义一个函数是运行在host上还是device上，以及是否可以从host或device调用。 1.1....

Posted by x-jeff on January 14, 2025

【CUDA编程】【25】【5.Performance Guidelines】

Overall Performance Optimization Strategies，Maximize Utilization，Maximize Memory Throughput，Maximize Instruction Throughput，Minimize Memory Thrashing

【CUDA编程】系列博客参考NVIDIA官方文档“CUDA C++ Programming Guide（v12.6）”。本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.Overall Performance Optimization Strategies 性能优化围绕四个基本策略展开：最大化并行执行以实现最大利用率。优化内存使用以实现最大内存吞吐量...

Posted by x-jeff on January 9, 2025

【C++并发编程】【5】【Managing threads】Basic thread management

join()，detach()，joinable()

【C++并发编程】系列博客为参考《C++ Concurrency IN ACTION (SECOND EDITION)》一书，自己所做的读书笔记。本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.Basic thread management 每个C++程序至少有一个线程：即运行main()的线程。我们的程序随后可以启动其他线程，这些线程以另一个函数作为入口点。所有...

Posted by x-jeff on January 1, 2025

【机器学习基础】第五十六课：[半监督学习]未标记样本

主动学习，纯半监督学习，直推学习

【机器学习基础】系列博客为参考周志华老师的《机器学习》一书，自己所做的读书笔记。本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.未标记样本我们有训练样本集$D_l = \{ (\mathbf{x}_1,y_1), (\mathbf{x}_2,y_2),…,(\mathbf{x}_l,y_l) \}$，这$l$个样本的类别标记（即是否好瓜）已知，称为“有标记”（l...

Posted by x-jeff on December 28, 2024

【CUDA编程】【24】【4.Hardware Implementation】

SIMT Architecture，Hardware Multithreading

【CUDA编程】系列博客参考NVIDIA官方文档“CUDA C++ Programming Guide（v12.6）”。本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.Hardware Implementation NVIDIA GPU架构围绕可扩展的多线程SM构建。GPU会将线程块动态分配到具有可用执行能力的SM上。一个SM可以同时处理一个或多个线程块内的线程，...

Posted by x-jeff on December 26, 2024

【论文阅读】MobileNets：Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

MobileNet，Depthwise Separable Convolution

本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.Introduction 本文提出了一个高效的网络框架和两个超参数，用于构建非常小且低延迟的模型，这些模型可以轻松匹配移动端和嵌入式视觉应用的设计需求。 2.Prior Work 不再详述。 3.MobileNet Architecture 3.1.Depthwise Separable Convoluti...

Posted by x-jeff on December 25, 2024

【C++并发编程】【4】【Hello, world of concurrency in C++!】Getting started

thread，std::thread，join()

【C++并发编程】系列博客为参考《C++ Concurrency IN ACTION (SECOND EDITION)》一书，自己所做的读书笔记。本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.Getting started 一个多线程C++程序和其他普通C++程序唯一的区别在于，有些函数可能会并发运行，因此我们需要确保共享数据在并发访问时是安全的。 2.Hel...