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c++ - 用于 openmp 4.5 卸载到 (gpu) 设备的 nvptx gcc (9.0.0/trunk) 找不到 libgomp.spec

一段时间以来,我一直在尝试安装OpenMP4.5卸载到NvidiaGPU版本的gcc,但到目前为止没有成功,尽管我越来越接近了。这次我关注了thisscript,我做了两个更改:首先,我指定了gcc的主干版本而不是7.2,其次,根据github存储库,nvptx-newlib现在包含在nvptx-tools中,所以我删除了那部分脚本。为便于引用,原脚本为#!/bin/sh##BuildGCCwithsupportforoffloadingtoNVIDIAGPUs.#work_dir=$HOME/offload/wrkinstall_dir=$HOME/offload/install#L

c++ - 如何使用 OpenMP 提供的 GPU?

我正在尝试使用OpenMP让一些代码在GPU上运行,但我没有成功。在我的代码中,我使用for循环执行矩阵乘法:一次使用OpenMPpragma标记,一次不使用。(这样我就可以比较执行时间。)在第一个循环之后,我调用omp_get_num_devices()(这是我的主要测试,看看我是否真的连接到GPU。)无论我尝试了什么,omp_get_num_devices()总是返回0。我使用的计算机有两个NVIDIATeslaK40MGPU。CUDA7.0和CUDA7.5在计算机上作为模块提供,CUDA7.5模块通常处于事件状态。gcc4.9.3、5.1.0和7.1.0都可以作为模块使用,gcc

c++ - OpenMP 卸载到 Nvidia 错误减少

我有兴趣使用OpenMP将工作卸载到GPU。下面的代码在CPU上给出了sum的正确值//g++-O3-Wallfoo.cpp-fopenmp#pragmaompparallelforreduction(+:sum)for(inti=0;i它也像这样在带有OpenACC的GPU上工作//g++-O3-Wallfoo.cpp-fopenacc#pragmaaccparallelloopreduction(+:sum)for(inti=0;invprof表明它在GPU上运行,并且在CPU上也比OpenMP更快。但是当我尝试像这样使用OpenMP卸载到GPU时//g++-O3-Wallfoo.

mysql - 如果我们可以在其他地方进行工作,那么不在数据库中进行工作究竟意味着什么?

http://www.percona.com/ppc2009/PPC2009_Boring_MySQL.pdf:Don'tdoworkinthedatabaseifyoucandoitelsewhere我必须说我不太理解这个说法。有人可以详细说明吗?这是否意味着我们应该在应用程序级别而不是数据库级别强制执行完整性?还是完全不同的意思? 最佳答案 我们无从知晓。唯一知道他的意思的人是作者BaronSchwartz。快速浏览一下他的幻灯片就会发现他不是白痴,所以我很确定他并不是说要在应用程序而不是数据库中强制执行完整性。他的意思可能是不

sockets - 如何通过 RAW 套接字使用 TCP 校验和卸载

(使用Linux)使用原始套接字创建TCP数据包-事实证明,计算校验和是我在高性能网络中的瓶颈。由于NIC将支持校验和卸载,并且ethtool也说它已启用,我希望我可以使用校验和卸载。但是当我使用原始套接字时,似乎没有计算校验和。有没有办法使用原始套接字启用tcp校验和卸载?编辑:实际上我的机器/NIC(Thinkpadx201)的行为似乎不太符合逻辑:当使用普通的tcp套接字发送数据包时,所有校验和都是错误的,在环回接口(interface)上以及机器之间。有趣的是,另一台机器默默地传送数据包?Edit2:好的,现在我只是查看了错误机器上的数据包,卸载工作正常。但是当我将tcp_ch

Java/安卓 : Socket closed when offloading work to a thread pool

我在Android上编写线程池TCP服务器时遇到了一个非常令人费解的错误。基本上,我的代码结构如下:标准服务器循环(在其自身线程内的循环中阻止调用socket.accept()),在传入连接时调用处理程序:socket=mServerSocket.accept();myHandler.onIncomingConnection(socket);处理程序将传入连接的所有进一步处理卸载到线程池:publicclassX{privatefinalExecutorServicereceiveThreadPool=Executors.newSingleThreadExecutor();[...]p

网络offload之TSO、GSO、LRO、GRO

网络offload技术主要是针对网络数据包的分片和合并而进行优化和处理的技术,也可以在网卡实现offload技术。1.TSO(TCPSegmentationOffload):是一种利用网卡对要发送的大数据包进行分片,主要是利用其技术进而达到降低CPU利用率的技术。当一个大的数据包达到网卡的时候,在网卡内对要发送的数据包在发送之前分割成适合在通信双方之间传输大小的报文,然后再发送到外部网络。2.GSO(GenericSegmentationOffload):是一种分片延迟技术,但前提是网卡硬件要支持分片。首先要检查网卡硬件是否支持TSO功能:A.支持TSO:则利用TSO功能对大数据包进行分片;B

A2DP Hardware Offload

关于A2DP硬件卸载功能,描述可以看https://source.android.com/docs/core/connect/bluetooth/hci_requirements#a2dp-hardware-offload-support。如我在AndroidBluetoothA2DP_阅后即奋的博客-CSDN博客中的3.2.7节所述,AudioStream通过Audio处理器直接发给了BT控制器。1.功能开关1.1UI开关继续以Android手机为例,该功能的开关,可以开发者选项中看到开关。 默认地,停用蓝牙A2DP硬件卸载功能是关闭的,双重否定即肯定,那么这里的意思就是默认支持A2DPHa