如何检测运行时正在使用哪个CPU？C++代码需要区分AMD/Intel架构？使用gcc4.2。 最佳答案 cpuid指令，与EAX=0一起使用将在EBX中返回12个字符的供应商字符串,EDX,ECX,按此顺序。对于英特尔，此字符串为“GenuineIntel”。对于AMD，它是“AuthenticAMD”。其他创建x86芯片的公司都有自己的字符串。Wikipediapage对于cpuid列出了许多(全部？)字符串，以及用于检索详细信息的示例ASM列表。您实际上只需要检查ECX是否与最后四个字符匹配。不能用前四个，因为有的全美达C
我正在尝试使用多线程技术重写我的C++项目，以使其消耗尽可能多的CPU(在它仅在1个内核上运行之前)。因此，为了测试多线程是否可以让一段C++代码在多个内核上运行，我尝试在下面编写一个非常简单的测试，单线程和另一个多线程版本进行比较。然而，当我在我的RaspberryPi上运行它们时收到的结果是，即使是通常的代码也会消耗我的大量CPU，并且在超过1个内核上运行。这怎么可能？我认为它应该只在1个内核上运行，因为它太简单了!!所以这让我感到困惑，因为根据这些结果，我无法证明使用多线程可以使我的代码在多个内核上运行，因为如果不使用它，我会得到相同的结果:(#include#include#i
来自http://ark.intel.com我可以找到支持它的处理器。但是如何以编程方式检测它呢？(C++，C#)。对于Intel的芯片组，我发现FVEC2(特征向量寄存器)用于检测是否启用或禁用防盗。 最佳答案 有一些脚本会告诉你你的系统是否支持它:Anti-TheftStatustool.此工具报告系统是否能够运行英特尔®防盗以及是否存在有效的MEI驱动程序。如果已安装，它不会输出MEI驱动程序的版本。只有当您想知道系统上是否有有效的MEI驱动程序以及系统是否支持Intel®Anti-Theft时，此工具才有用。SCSDisco
欧洲航天局(ESA)赞助、瑞士苏黎世联邦理工学院和意大利博洛尼亚大学共同开发的“Occamy”(鸟蛇)处理器已经流片，引发了业内关注，尤其是在欧洲大力推进芯片自主化的背景下，算是一个不小的成就。不过，相关报道存在一些误解，这颗处理器的核心数其实不是216个，而是432个！Occamy处理器项目最初始于2020年10月20日，经过为期半年的研究讨论，2021年4月20日正式启动，2022年7月1日完成chiplet流片，2022年10月15日完成中介层流片，目前正在组装中。官方称，该项目最大的挑战，一是需要访问使用各种IP，二是使用量不会太大，三是最多只有25名工程师参与！CPU部分基于开源开放
给定内存中用户驱动程序的初始状态，我们能否记录下给cpu的指令，将程序重新加载到它的初始状态并播放cpu指令，让程序像用户使用时那样运行它，没有用户存在？如果这个问题写得不好或令人困惑，我很抱歉。 最佳答案 如果用户确实与程序进行了交互，而您没有存储输入(或其他形式的交互)的历史记录，那么答案显然是否定的。完整的执行轨迹可能非常庞大(每秒1Giga指令...) 关于c++-我们可以记录给cpu的指令吗？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
开始学cuda有一段时间了，遇到以下问题下面看看我是怎么做的:复制GPUint*B;//...int*dev_B;//initializeB=0cudaMalloc((void**)&dev_B,Nel*Nface*sizeof(int));cudaMemcpy(dev_B,B,Nel*Nface*sizeof(int),cudaMemcpyHostToDevice);//...//ExecuteonGPUthefollowingfunctionwhichissupposedtofillin//thedev_BmatrixwithintegersfindNeiborElem>>(dev
我有这段代码，它是经过概要分析、优化和缓存高效的，因为我可能会以我的知识水平获得它。它在概念上像这样在CPU上运行:#pragmaompparallelforschedule(dynamic)for(inti=0;i恰好RunTask()本质上是一组线性代数运算，每次都在同一个非常大的数据集上重复运算，因此适合在GPU上运行。所以我想实现以下目标:将一些任务卸载到GPU当GPU繁忙时，将其余任务交给CPU处理对于CPU级别的操作，保留我的superRunTask()函数，而无需修改它以符合restrict(amp)。我当然可以为GPU任务设计一个restrict(amp)兼容的lamb
我正在尝试对视频帧运行ORBOpenCV算法，我注意到CPU版本的执行速度比GPU版本快得多。这是代码:#include#include"opencv2/core/core.hpp"#include"opencv2/features2d/features2d.hpp"#include"opencv2/highgui/highgui.hpp"#include"opencv2/gpu/gpu.hpp"#include#include#include#include#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;using
我想这是纯C++问题和OpenGL问题之间的一种交叉。我有一个统一的缓冲区，并在其中分配sizeof(ShaderData)字节的空间。我在着色器的GPU端使用std140布局。根据std140规则，我需要在我的结构中的不同位置添加填充，以确保vector之类的东西正确对齐。下面的结构是一个例子(对我来说):structShaderData{floatLight_Intensity;float_pad1[3];//alignfollowingvec3on4NboundaryMath::Vec3fLight_Position;float_pad2;//alignfollowingvec4
在C/C++中，与孤立变量相比，访问结构成员是否有任何CPU开销？举个具体的例子，像下面第一个代码示例这样的东西应该比第二个使用更多的CPU周期吗？如果它是一个类而不是一个结构会有什么不同吗？(在C++中)1)structS{inta;intb;};structSs;s.a=10;s.b=20;s.a++;s.b++;2)inta;intb;a=10;b=20;a++;b++; 最佳答案 “先不要优化。”编译器会找出最适合你的情况。先写有意义的东西，如果需要的话，稍后再写得更快。为了好玩，我在Clang3.4(-O3-S)中运行了以
