本章我们探索了驱动VT-Refine机器人训练的至关重要的**仿真平台**。我们了解到：*它提供了一个**安全高效的虚拟环境**，让机器人学习复杂的双手装配任务。***Isaac Gym**是高性能、GPU加速的"游戏引擎"，负责处理逼真的物理和渲染虚拟世界。***easysim-envs**在Isaac Gym的基础上，为VT-Refine的挑战提供了特定的机器人模型、任务定义和交互接口。*你主

利用GPU实现大规模ANN并行构建**分布式ANN**支持超大规模点云的==分布式存储与查询==

SAM2是一个强大的==对象分割框架==，适用于`静态`*图像*和`动态`*视频*场景

/ 子树和为0，节点数记为0。邻接表建图后pair<int, int> dfs(int node)

已解决

文章摘要： 本文介绍了GPU性能优化的核心方法论，通过矩阵-向量运算案例展示了三个优化版本。关键要点包括：1）GPU性能优化的三大目标（高效内存利用、充分并行化、消除瓶颈）；2）NVIDIA推荐的性能分析循环流程（分析-确定瓶颈-优化）；3）占用率对性能的影响；4）从CPU基准版本到GPU优化版本的演进过程，逐步改进内存访问模式和归约算法。文章强调优秀的GPU代码是通过持续分析和迭代优化产生的，而

本文介绍了CUDA编程中利用流(Stream)实现任务并行的优化方法。通过将GPU数据处理流程分解为多个独立任务流，可以实现主机与设备间的异步数据传输和内核计算的并行执行，显著提升整体性能。关键点包括：1) 使用页锁定内存(pinned memory)加速数据传输；2) 创建多个CUDA流实现任务并行；3) 通过异步API(cudaMemcpyAsync等)实现不同流的并发操作。文中通过代码示例展

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CUDA统一内存技术（Unified Memory）通过cudaMallocManaged实现了CPU与GPU内存的统一管理，简化了异构编程中的内存操作。该技术具有以下特点：1）支持超量内存分配，允许GPU访问超过显存容量的数据；2）自动按需迁移内存页，优化数据访问效率；3）Pascal+架构支持系统级原子操作和细粒度内存管理。开发者可通过cudaMemAdvise和cudaMemPrefetch

策略引擎通过：- 声明式的Rego规则语言- 多级执行模式（dry-run/enforce）- 动态热加载机制