这个问题在这里已经有了答案:CUDAfunctioncall-ablebyeitherthedeviceorhost(1个回答)关闭8年前。为了从主机代码和GPU内核调用相同的函数，我是否必须保留相同函数的两个拷贝，如下所示:intsum(inta,intb){returna+b;}__deviceintsumGPU(inta,intb){returna+b;}或者是否有任何技术可以保留/管理函数的单个拷贝？
这段代码有问题:#include#include#include#includetemplatevoidfoo(Vec&x,size_tN){for(size_ti=0;iv1(10);foo(v1,5);std::coutm1;boost::arrayshape;shape[0]=10;shape[1]=10;m1.resize(shape);foo(m1[0],5);std::cout尝试用gcc编译它，我得到错误:boost_multi_array.cpp:Infunction'intmain()':boost_multi_array.cpp:26:error:invalidin
如果你有一个boost::multi_index_container对于多个索引，显然有多种方法可以对其进行迭代——每个索引都定义了一种方法。例如，如果您有一个标签为T的索引，您可以从container.get().begin()迭代至container.get().end().如果您尝试在for循环中这样做(并且没有C++0xauto)，迭代器的类型是multi_index_container::index::type::iterator.现在index::type将是boost::multi_index::detail::ordered_index或结构上等效的东西。例如。它将提供
const_multi_array_ref、multi_array_ref和multi_array之间的关系如下:multi_array_ref派生自const_multi_array_refmulti_array派生自multi_arry_ref但是，const_multi_array_ref和multi_array_ref的析构函数是非虚拟的。事实上，它们没有明确实现的析构函数。只有multi_array有一个。这是否意味着不推荐以下用法？multi_array_ref*=newmulti_array(extents[3][3]);如果是，为什么？ 最佳
我正在尝试设置一个Multi-TenancyWeb应用程序，(理想情况下)可以同时使用数据库分离和模式分离的方法。虽然我将从模式分离开始。我们目前正在使用:Spring4.0.0hibernate4.2.8Hibernate-c3p04.2.8(使用c3p0-0.9.2.1)和PostgreSQL9.3(我怀疑它对整体架构真的很重要)我主要关注thisthread(因为@Transactional的解决方案)。但是我在实现MultiTenantContextConnectionProvider时有点迷失了。SO上这里也有thissimilarquestion问，但是有些方面我想不通:1
我正在尝试设置一个Multi-TenancyWeb应用程序，(理想情况下)可以同时使用数据库分离和模式分离的方法。虽然我将从模式分离开始。我们目前正在使用:Spring4.0.0hibernate4.2.8Hibernate-c3p04.2.8(使用c3p0-0.9.2.1)和PostgreSQL9.3(我怀疑它对整体架构真的很重要)我主要关注thisthread(因为@Transactional的解决方案)。但是我在实现MultiTenantContextConnectionProvider时有点迷失了。SO上这里也有thissimilarquestion问，但是有些方面我想不通:1
我非常欣赏C++中的boost::multi_index。碰巧我很乐意在Python中使用类似的东西；用于处理来自数字密集型应用程序的数据的脚本。Python有这样的东西吗？我只是想确定它不存在，然后我会尝试自己实现它。不适合我的事情:用Python包装boost::multi_index。它根本无法扩展。在内存中使用sqlite3。它很丑。 最佳答案 由于python集合仅存储对对象的引用，而不是对象本身，因此具有多个索引方案的一个集合与仅具有多个集合之间没有太大区别。例如，您的数据可以有多个字典，每个字典都使用不同的键来引用它们
几个月前，我遇到了一个人(在orkut上)问的这个有趣的场景。虽然，我已经针对这个问题提出了一个“不可移植”的解决方案(已经用小代码对其进行了测试)，但仍然想知道你们有什么要说的和建议的。假设，我创建了一个DLL，导出一些功能，用C++编写，用于单线程客户端。这个DLL声明了很多全局变量，一些可能是const变量(只读)，其他的是可修改的。无论如何，后来情况发生了变化，现在我希望同一个DLL与多线程应用程序一起工作(无需修改DLL)；这意味着，多个线程从DLL访问函数和全局变量，并修改它们……等等。所有这些都可能导致全局变量持有不一致的值。所以问题是，我们能否在客户端代码中做一些事情来
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
