GPU, メモリ管理, ウェブアプリ, スマートポインタ

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。

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.

QR-Universal Scanner は, ブラウザ上で動作する, インストール不要で多くの入力方法(カメラとクリップボード)に対応したQRコード^{[注 1]}読み取りWebアプリです. PWAに対応しておりオフラインでも動作します.

QRコードを標準で読み取れるデバイスがありますが, 主にモバイル端末に多く^[1][2], PC上でQRコードを読み込むためにはアプリをインストールする必要があります^{[3][4][5][6][7]}.

インストール不要のQRコード読み取りアプリもあります^{[8][9][10][11][12]}が, ファイルのみ, もしくはカメラのみからの読み込みであったりと, 入力方法が限定されています.

本稿では, インストール不要で多くの入力方法に対応したQRコード読み取りWebアプリ QR-Universal Scanner を紹介します. PWAに対応しており, オフラインでも動作します.

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.