cuDNN, Queue, ドライバ, アラーム, メモリ管理, 文法
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。
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.
ここでは, OutlineText の文法を示していきます. 基本的に Markdown と似せていますが, インデントに対する挙動が異なります. 見やすい文章を書くことを注意すれば, OutlineText は自然に解釈し構造化します.
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.