あいまい検索, ドライバ, メモリ管理, 非同期処理, 設計方針, cuDNN, アセンブリ
その他
データベースを使わないで, あいまい検索を実現するPHPライブラリ
公式リファレンスを参考しつつ, Ubuntu 上にNVIDIA GPU ドライバ, CUDA, cuDNNを入れて, tensorflow をGPUで動かす方法を, フローチャートで進めます.
本来手動でメモリ管理しなければならない動的なオブジェクトを、スコープによって自動でメモリ管理するもの。
本来手動でメモリ管理しなければならない動的なオブジェクトを、スコープによって自動でメモリ管理するもの。
本稿では, スレッドプールの仕組みを理解して, C++を用いて, スレッドプールを自身で実装できることを目指します. 対応環境は, C++14 からを想定しています.
OSはタスクごとにメモリを動的に割り当てる必要があります(タスクが保有するメモリに関することはのちに説明します). というのも, これらのタスクはアプリケーション実行中に生成, 削除される可能性があるからです.
今回では, このメモリ管理をOSが行うことにします. OSがメモリ管理を行うことで, OS動作の理解がしやすくなるからです.
このページでは, OSによるメモリ管理をどのように実装するのか説明します.
タスクの切り替えをする際, その時のCPUの状態を保存する必要があります. このCPUの状態をコンテキストと呼びます. あるタスクから離れるときはコンテキストの保存を行い, あるタスクに復帰するときはコンテキストの復帰を行います.
ここでは, コンテキストに関する詳しい説明とコンテキストの保存と復帰の方法について説明します.
ここでは, 実際にタスクが作成されたときのメモリの構造を示していきたいと思います. メモリでの各領域の説明, この構造によるmallocの問題を示します.
OSはタスクごとにメモリを動的に割り当てる必要があります(タスクが保有するメモリに関することはのちに説明します). というのも, これらのタスクはアプリケーション実行中に生成, 削除される可能性があるからです.
今回では, このメモリ管理をOSが行うことにします. OSがメモリ管理を行うことで, OS動作の理解がしやすくなるからです.
このページでは, OSによるメモリ管理をどのように実装するのか説明します.
ここでは, 実際にタスクが作成されたときのメモリの構造を示していきたいと思います. メモリでの各領域の説明, この構造によるmallocの問題を示します.
本稿では, コードをハイライトするライブラリSyntaxHighlighterの非同期読み込み方法について説明します.
本稿では, スレッドプールの仕組みを理解して, C++を用いて, スレッドプールを自身で実装できることを目指します. 対応環境は, C++14 からを想定しています.
ここでは, 実際にタスクが作成されたときのメモリの構造を示していきたいと思います. メモリでの各領域の説明, この構造によるmallocの問題を示します.