コンテンツ管理, no-index, CUDA, 独自研究, メモリ管理, スレッドプール, ラダー回路
その他
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.
文章を書くという行為は, 日常でよく行われます. その際, 他人にわかりやすく書こうとしますが, なかなかそうはいきません. 何から書き始めていいのか, どのようにして文章を続けるか悩みます. ここでは, 筆者なりにわかりやすい文章を書くということについて考察します.
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.
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。
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, 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.
コントローラ製作に関することについて説明します. 説明の項目は以下のとおりです.
- 部品入手
- 製作
- 説明
- 参考文献
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.