メモリ, CUDA, プロジェクト, 言語パック

LanguagePackManagerの導入方法を説明します. 説明項目は以下のとおりです.

• ダウンロード
• Unityにインポート

ここでは, LanguagePackManagerの基本的な使い方を説明します. 説明項目は以下のとおりです.

• パラメータの説明
• 言語パックの作成
• 使用例
• 言語パックの読み込みについて

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。

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.

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.

nodecは、ゲームエンジンなどのプラットフォームを新しく作成するためのフレームワークです。

アプリ開発のためのプラットフォームは、これまでたくさんありました。たとえば、GUIアプリケーション作成のプラットフォームにはQt、ゲーム開発のためのプラットフォームにはUnityがあります。ですが、これらのプラットフォームは別々で開発されており、そのうえで動くアプリコードもまた、まったく違った様相をしています。

nodecフレームワークを利用することで、新しいプラットフォームを効率的に構築できます。nodecフレームワークは、異なるプラットフォーム間で共通に使える機能を提供します。また、アプリへのインターフェイスはあらかじめ定義されているので、設計の再利用が可能です。

アプリコードの実装も、nodecフレームワークで効率化することが可能です。プラットフォームの上に、機能を抽象化したレイヤー(modules)があり、アプリ層はこのレイヤーを通してプラットフォームの機能を利用します。プラットフォームが異なっても、アプリでの実装の仕方は同じです。

LanguagePackManagerとは言語パックを管理するものです. もちろんですがUnity上で動作します.
これを使うと以下のことができます.

• 言語パックの管理
• 各シーンでのアンロードとロード

言語パックといいながらファイル形式はテキスト形式です. 言語関係の編集が簡単になります.
また言語パックを各シーンでアンロードされるのでロードした言語パックが残り続けることがありません. これはすなわち使っていないメモリを開放します.

LanguagePackManagerを改良、強化、何でもしてください(;´∀｀)

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。