随笔分类 - 课程--操作系统 / Parallel Computing
摘要：
from pixiv Parallel Performance Metric 并行应用的的性能指标总的可以分为两大类： 效率：用于评估多线程程序的好坏，分析CPU真正的利用率 Effective CPU Utilization 可扩展性：用于评估性能随负载的变化而变化的情况 Amdahl’s Law
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from pixiv Parallel Performance Metric 并行应用的的性能指标总的可以分为两大类： 效率：用于评估多线程程序的好坏，分析CPU真正的利用率 Effective CPU Utilization 可扩展性：用于评估性能随负载的变化而变化的情况 Amdahl’s Law
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摘要：
from pixiv 杉8 基础知识 Transformer and Attention PPT：Efficiently Evaluating DNNs on GPUs 对应课程：Stanford CS149 I Parallel Computing I 2023 I Lecture 10 - Ef
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from pixiv 杉8 基础知识 Transformer and Attention PPT：Efficiently Evaluating DNNs on GPUs 对应课程：Stanford CS149 I Parallel Computing I 2023 I Lecture 10 - Ef
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摘要：
from pixiv 资料 并行计算(三)：缓存一致性 Snooping-Based Cache Coherence 《内存一致性与缓存一致性》笔记（一）：基础 基础知识 注意点 内存一致性的粒度为某个内存位置（如一个变量或一个字大小的数据） 缓存一致性的粒度为缓存行（cache line），所以这
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from pixiv 资料 并行计算(三)：缓存一致性 Snooping-Based Cache Coherence 《内存一致性与缓存一致性》笔记（一）：基础 基础知识 注意点 内存一致性的粒度为某个内存位置（如一个变量或一个字大小的数据） 缓存一致性的粒度为缓存行（cache line），所以这
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摘要：
from pixiv GPU的编译 使用 nvcc 一步完成编译与链接 nvcc -o vector_add vector_add.cu nvcc 会自动将设备代码编译为 PTX/Cubin，调用主机编译器（如 g++）编译主机部分，并自动链接 CUDA 运行时库 cudart 等 或者分步编译与手
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from pixiv GPU的编译 使用 nvcc 一步完成编译与链接 nvcc -o vector_add vector_add.cu nvcc 会自动将设备代码编译为 PTX/Cubin，调用主机编译器（如 g++）编译主机部分，并自动链接 CUDA 运行时库 cudart 等 或者分步编译与手
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摘要：
from pixiv PART_A 这里我将重点对TaskSystemParallelThreadPoolSleeping的实现进行讨论。 这里实际上要求我们实现线程池，在此基础上我还实现了任务队列，当然对于这题实际上并不需要用任务队列来管理动态分配，使用了任务队列执行速度会有所下降 我参考的通用性
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from pixiv PART_A 这里我将重点对TaskSystemParallelThreadPoolSleeping的实现进行讨论。 这里实际上要求我们实现线程池，在此基础上我还实现了任务队列，当然对于这题实际上并不需要用任务队列来管理动态分配，使用了任务队列执行速度会有所下降 我参考的通用性
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摘要：
from pixiv Parallel Programing Basics Creating a parallel program 并行加速比的下限：Amdahl’s Law（阿姆达尔定律） 并行程序的宏观思考过程可总结如下： 挖掘工作可并行的部分。 划分工作。 管理数据的方面，沟通，同步。 最初我
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from pixiv Parallel Programing Basics Creating a parallel program 并行加速比的下限：Amdahl’s Law（阿姆达尔定律） 并行程序的宏观思考过程可总结如下： 挖掘工作可并行的部分。 划分工作。 管理数据的方面，沟通，同步。 最初我
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摘要：
from pixiv Assignment 1: Performance Analysis on a Quad-Core CPU Environment Setup CPU信息 Architecture: x86_64 CPU op-mode(s): 32-bit, 64-bit Address s
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摘要：
Why Parallelism？Why Efficiency? Why Parallelism？ 因为单颗核(core)的处理器性能增长遇到了瓶颈，若想要继续提高处理器的性能，策略是在处理器中放更多的核(core)。 同时为了让应用程序更高效地执行，我们需要利用好处理器中的多核(core)，即我们需
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Why Parallelism？Why Efficiency? Why Parallelism？ 因为单颗核(core)的处理器性能增长遇到了瓶颈，若想要继续提高处理器的性能，策略是在处理器中放更多的核(core)。 同时为了让应用程序更高效地执行，我们需要利用好处理器中的多核(core)，即我们需
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摘要：
from pixiv JW 资源汇总 前言 开新坑了，尽量完成它吧. 此篇博客为目录章节，主要汇总学习过程中用到的资料，记录时间线。 Source CS自学指南 CMU 15-418/Stanford CS149: Parallel Computing 了解此课程的主要起始地，下面的评论含有价值的信
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from pixiv JW 资源汇总 前言 开新坑了，尽量完成它吧. 此篇博客为目录章节，主要汇总学习过程中用到的资料，记录时间线。 Source CS自学指南 CMU 15-418/Stanford CS149: Parallel Computing 了解此课程的主要起始地，下面的评论含有价值的信
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