NVIDIA, Queue, tensorflow, USB, フローチャート, メモリ
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.
サイズ固定の待ち行列ライブラリを紹介します.
このQueueは, 以下の特徴を持ちます.
- std::queue が使用できない状況下での待ち行列の使用
- メモリを贅沢に使用しないサイズ固定待ち行列
- 例外処理に対応していない環境下での使用
サイズ固定の待ち行列ライブラリを紹介します.
このQueueは, 以下の特徴を持ちます.
- std::queue が使用できない状況下での待ち行列の使用
- メモリを贅沢に使用しないサイズ固定待ち行列
- 例外処理に対応していない環境下での使用
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。
2021年12月現在, この記事で紹介している方法は古い可能性があります.
最新の方法について, microsoft 公式の以下のページか, 他の最新情報サイトをご覧ください.
WSL2上でUSBデバイスを認識させるために, VirtualHereを用いた方法を, Linux側でUSB/IPの機能を有効にする方法も含めて, 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.
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.
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。