几天来，我一直在寻找有关使用GPU加速LINQ查询的可能性的可靠信息。到目前为止我“研究”过的技术:微软加速器库达菲梵天简而言之，是否有可能在GPU上对对象进行内存中过滤？假设我们有一些对象的列表，我们想要过滤如下内容:varresult=myList.Where(x=>x.SomeProperty==SomeValue);关于这个有什么建议吗？提前致谢!更新我会尝试更具体地说明我要实现的目标:)目标是使用任何能够以绝对最快的方式过滤对象列表(范围从~50000到~2000000)的技术。我在过滤完成后对数据执行的操作(求和、最小、最大等)是使用内置的LINQ方法进行的，并且对于我们的
3.1板卡技术要求3.1.1主要性能指标本着向下兼容的原则，以太网交换板的设计尽量保留传统信息处理平台的基本功能和接口，重点考虑提升设备的性能和扩展性。本课题以太网交换板的主要性能指标如下：（1）具有大容量无阻塞的交换功能；交换容量不小于16Gbps；（2）支持千兆光以太网接口和电以太网接口；（3）单节点实时业务无丢包，平均转发时延≤1ms。3.1.2主要物理接口按照VPX标准要求，结合实际应用需求，以太网交换板的主要物理接口如下：（1）提供20个Serdes接口，接口连接到背板连接器，通过背板分别为数据平面和控制平面提供数据交换。（2）提供4个1000BASE-T接口和4个1000BASE-
做毕设的时候有一个温度检测模块，为了降重没有用已经被用到可以称为泛滥的QT18B20和DS18B20，而是选择了相对少见的纳芯微高精度、双引脚数字脉冲输出温度传感器NST1001。1.1 NST1001温度传感器主要参数该温度传感器拥有两种封装，分别是TO-92S封装和DFN2L超小封装，如图1.1所示；两种封装的引脚功能表1.1所示。图1.1NST1001的两种封装表1.1NST1001TO-92S封装引脚功能管脚名称描述 TO-92S封装DQ供电及数据输出引脚NC悬空GND接地DFN2L超小封装DQ供电及数据输出引脚GND接地或下拉电阻到地NST1001的主要性能参数如下表1.2所示：表1
我们正在使用EmguCV开发视频处理应用程序，最近不得不进行一些像素级操作。我最初编写的循环遍历图像中的所有像素，如下所示:for(intj=0;j执行循环的时间非常糟糕。然后我在EmguCV论坛上发帖，得到了这样切换循环的建议:for(intj=Img.Width;j-->0;){for(inti=Img.Height;i-->0;){//Pixeloperationcode}}我很惊讶地发现代码执行了一半的时间!我唯一能想到的是每次访问属性时在循环中进行的比较，它不再需要这样做。这是加速的原因吗？还是有别的东西？我很高兴看到这种改进。如果有人能澄清原因，我会很高兴。
有很多关于加速反射调用的帖子，这里有例子:SpeedingupReflectionAPIwithdelegatein.NET/C#https://codeblog.jonskeet.uk/2008/08/09/making-reflection-fly-and-exploring-delegates/这里:Example:SpeedingupReflectionAPIwithdelegatein.NET/C#我的问题是关于加速通用调用。这可能吗？我有一个抽象类和一个实现它的类...publicabstractclassEncasulatedMessageHandlerwhereT:Me
我有一个CSV文件，我必须将它插入到SQLServer数据库中。有没有办法加快LINQ插入速度？我创建了一个简单的Repository方法来保存记录:publicvoidSaveOffer(Offeroffer){OfferdbOffer=this.db.Offers.SingleOrDefault(o=>o.offer_id==offer.offer_id);//addnewofferif(dbOffer==null){this.db.Offers.InsertOnSubmit(offer);}//updateexistingofferelse{dbOffer=offer;}this
3、时序逻辑设计所谓时序逻辑，简而言之，就是CLK驱动，不来时钟不干活，同时能自我保持。最简单的例子，跑马灯modelled_led(inputrst,inputclk,outputout0,outputout1,outputout2,outputout3);regary[3:0];assignout0=ary[0];assignout1=ary[1];assignout2=ary[2];assignout3=ary[3];always@(clk)begin if(rst) ary else begin ary[3] ary[2] ary[1]
基于脉动阵列的矩阵乘法加速（FPGA）原本准备做FADDEV求逆矩阵算法的FPGA实现，其中有一个概念挺吸引人，就是：脉动阵列。1、脉动阵列先来讲讲脉动阵列的概念，脉动阵列其实是一种处理单元的结构。数据同步流过，能够减小降低重复访问，调高处理效率和资源消耗。其实这是个比较旧的概念了，1982就有学者提出了。18年谷歌提出的TPU（TensorProcessingUnit）让这个概念回到大众视野，通过脉动阵列可以设计完成矩阵乘法和卷积的操作。今天先讲讲矩阵乘法的实现。2、脉动阵列结构我们直接上图来讲解脉动阵列的结构。图源来自（§4脉动阵列处理机-百度文库(baidu.com)）先设两个
目录【实验要求】 【实验软件工具】【实验一】设计一个16位二进制全加器模块1.实验内容与原理说明2.实验模块程序代码和激励代码3.仿真波形图4.门级电路图【实验二】用层次化设计方法，设计一个16位二进制全加器模块1.实验内容与原理说明2.实验模块程序代码和激励代码(1)设计模块代码(2)激励模块代码3.仿真波形图4.门级电路图【实验三】设计一个16位二进制超前进位全加器模块1.实验内容与原理说明2.实验模块程序代码和激励代码(1)设计模块代码(2)激励模块代码3.波形图4.门级电路图【实验四】设计一个16-bit8421-BCD码全加器模块1.实验内容与原理说明2.实验模块程序代码和激励代码(
最近在做一个项目，需要使用到高精度的ADC采集，由于项目对采集速率并没有太高的要求，所以就将成本尽可能地花在采样精度上，最后选择了TI的ADS1256这款比较热门的24位高精度AD芯片，调完后来写篇文章记录一下。手册分析老规矩，在介绍如何用FPGA控制其进行AD转换之前先来聊聊它的数据手册。（1）框图以及引脚介绍如上所示为ADS1256的整体框图，从左到右为整片的测量顺序，模拟输入经过选择器后到Buffer，然后是PGA，再是模数转换单元，最后是通信和时钟接口，一目了然，下面介绍一下该芯片的引脚。（左图为ADS1255，使用方式和ADS1256一摸一样，只是片内资源少了许多，改一下寄存器配置即
