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API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）是一些预先定义的函数，目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力，而又无需访问源码，或理解内部工作机制的细节。
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因此内核 5.8 引入了 ringbuf 来解决这个问题。ringbuf 是一个“多生产者、单消费者”（multi-producer, single-c...
NVIDIA ISAAC 软件开发工具包 的模块化和易于使用的感知堆栈继续加速各种移动机器人的发展。 ISAAC sdk2020.1 引入了 Pyt...
CUDA 可以重用相同的物理内存进行跨多个图的分配，根据 GPU 有序生命周期语义对虚拟地址映射进行别名化。例如，当不同的
本文档描述了支持动态并行的 CUDA 的扩展功能，包括为利用这些功能而对 CUDA 编程模型进行必要的修改和添加，以及利用此附加功能的指南和最佳实践。
在通过 cudaEnablePeerAccess 启用对等设备访问内存分配的情况下，所有过去和未来的用户分配都映射到目标对等设备。这导致用户无意中支...
使用Apache Spark和NVIDIA GPU加速深度学习
随着人们对深度学习（ deep learning ， DL ）兴趣的日益浓厚，越来越多的用户在生产环境中使用 DL 。由于 DL 需要强大的计算能力...
使用现有 NumPy 、 Scikit-learn 和传统的基于 PyData 库的工作流的用户： cuML 的默认行为，允许尽可能多的格式，以及其...
这种写法是比较丑陋的，为了避免上述丑陋的写法，让丑陋的设计变得优雅。JAVA8提供了Optional类来优化这种写法，接下来的正文部分进行详细说明
NVIDIA RTX 内存实用程序（ RTX MU ） SDK 旨在降低与加速结构优化内存管理相关的编码复杂性。 RTX MU 为 DXR 和 Vu...
为了最大限度地提高利用率，应用程序的结构应该尽可能多地暴露并行性，并有效地将这种并行性映射到系统的各个组件，以使它们大部分时间都处于忙碌状态。
为了衡量新的流式有序分配器在实际应用程序中的性能影响，以下是来自 RAPIDS GPU 大数据基准 （ GPU -bdb］的结果。
Google Play 帮助我们的开发者社区为数十亿用户提供世界上最具创新和最值得信赖的应用。我们在这个持续不断的过程中一直致力于提高整个生态系统中的应...
现代图形 API ，如 Direct3D 12 和 Vulkan ，旨在提供对 GPU 的较低级别访问，并消除与 API 转换相关的 GPU 驱动程序开...
深度神经网络 (DNN) 是实现强大的计算机视觉和人工智能应用程序的强大方法。今天发布的NVIDIA Jetpack 2.3使用 NVIDIA Tens...
对象模型定义系统的组件及其相互之间的关系。例如，接口是一个对象。它具有 IP 地址或 MTU 设置等组件。重要的不仅仅是对象模型存在这一事实，还包括如何...
训练引擎 Modulus 接受所有输入，并利用 PyTorch 和 TensorFlow 来训练生成的模型 cuDNN 进行 GPU 加速，利用 M...
WDDM trace 现在将图形 API 调用与队列数据包关联起来，这样您就可以通过 Windows 显示驱动程序模型更好地了解工作负载创建及其进度。
以分布式屏幕为例，提供了一种屏幕虚拟化能力，支持用户指定组网认证过的其他 OpenHarmony 设备的屏幕作为 Display 的显示区域，提供跨设备...
2022-04-12 标签：APIOpenHarmony 1735 0
SpringBoot分布式事务的解决方案（JTA+Atomic+多数据源）
首先，到底啥是分布式事务呢，比如我们在执行一个业务逻辑的时候有两步分别操作A数据源和B数据源，当我们在A数据源执行数据更改后，在B数据源执行时出现运行时...
这篇文章描述了如何使用 CUDA 事件 API 为内核执行计时。 CUDA 事件使用 GPU 计时器，因此避免了与主机设备同步相关的问题。我们提出了...
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