cpu

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    CPUに最適化する必要があるモデルがあります。 現在、このモデルでは1024 x 1024バイトのデータが使用されています。このドキュメントを1として images = img[y:y+1024,x:x+1024,:] 、彼らはNHCWNCHWの形式から、デフォルトのtensorflowのデータ形式を変更したいです。 NHWCからNCHW形式に変換するにはどうすればよいですか?このドキュメント

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    私がマルチタスクを読んだことは、コンテキスト切り替えが本当に速いスピードで起こっていて、並列性の錯覚を与えていることです。 しかし、私は混乱しています。コンテクストの切り替えがあっても、データ全体を処理しなければならず、同時にCPUがどのようにそれを達成するのでしょうか? たとえば、私はVLCで5分の長さの曲を聴きながら、KMPで5分の別の曲を聴いています。したがって、CPUは10分の長さのデータ

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    私は簡単な深い学習モデルを作った。私は今、私の机上に唯一のCPUを持っています。 しかし、gpu設定でモデルのトレーニング時間を見積もる必要があります。 正確な正確なトレーニング時間の推定は必要ありません。 おおよその時間です。 これには方法や指標がありますか? GFLOPを比較するのが私の考えですが、計算しても意味がありません。 ex。 cpu:intel e5-2686 v4、gpu:nvid

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    私のプログラムのCPUアフィニティを照会し、システムで使用可能なCPUの総数から割り当てられているCPUの数を調べる必要があります。 std::thread::hardware_concurrency()は、親和性を反映しない値を返します。プロセス親和性を照会する(高速)方法はありますか?

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    Cプログラミング言語、BRIAN Wカーニハン& DENNIS M.リッチー 「Cは特定のシステムに縛られない、genereal目的言語である」 を設定し、すべてのWindowsマシン上で動作する.exeを作ることができます。これは、Windowsが動作するすべてのCPU上で実行されることを意味します。 私の質問は、すべてのx86-64 CPU(IntelまたはAMD)が同じ命令セットを使用してい

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    Verilogコーディングが初めてで、16x16レジスタファイルを設計しようとしています。 これまで16ビットのフリップフロップをイネーブルにして16ビットのレジスタを設計しました。私は現在、レジスタファイル本体を設計しようとしています。これは16の16ビットレジスタで構成されます。入力はd [15:0]、e [15:0]、クロック、リセットです。出力はq [15:0] [15:0]になります。こ

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    ドッカーコンテナの問題のトラブルシューティングを試みていますが、ホストされているアプリケーションと何らかの問題があるようです。 私はドッカーコンテナを実行しており、私はdocker statsを監視しています。 CPU%は5000.02%のように高くなっています。どういう意味ですか? 注:はありません。コンテナの構成やチューニングはありません。それはすべてのコアを必要とするか、1つのコアだけを必要

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    キャッシュミスが発生した場合、データはメインメモリから直接レジスタに移動されるか、最初にキャッシュに移動されて登録されますか?メインメモリとレジスタを直接接続する方法はありますか?

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    5つのスレッドを同時に実行しているプログラムを作成しました。これらの5つのスレッドはそれぞれ、合計で約3時間続くことができる複数の時間のかかる操作を実行します。 2時間前にUIが正常に動作しているようです。しかし、私は約2時間が経過した後、UIが応答しなくなり、時間が遅れることを発見しました。 さらに、5番目のスレッドの結果が間違ったり、偽の値になったりします。私は自分のコーディングを最適化するた

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    私はアキュムレータアーキテクチャ用のこのマシンコードを持っています。 アーキテクチャは8ビットです。命令エンコーディングが のように見える実際のマシンコードは、例えば、命令1のためである:001 1 0001、001は、LOADを意味し、1はそれが値であり、001はその小数1そのLOAD#1 0---LOAD #1 1---STORE 15 2---LOAD #0 3---EQUAL #4