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步骤目标1. 编写可测程序包含热点循环2. 使用 Advisor 采集 tripcounts + FLOP获取 AI 和性能3. 查看 Roofline 图判断是内存还是计算受限4. 针对性优化内存受限 → 提高局部性;计算受限 → 向量化/并行化5. 迭代验证用 Advisor 对比优化前后效果通过 Roofline 模型 + Intel Advisor,可系统化地指导 HPC 程序优化,避免“
Dakota(Design Analysis Kit for Optimization and Terascale Applications)是由 Sandia 国家实验室开发的一套开源软件框架,专注于 优化(Optimization)、不确定性量化(Uncertainty Quantification, UQ)、参数化分析(Parametric Analysis) 以及 模型校准(Model C
(task dependency graphs),并利用高效的工作窃取(work-stealing)调度器在多核 CPU 上实现并行执行。,尤其适合用于构建 DAG(有向无环图)驱动的并行应用,如机器学习流水线、物理仿真、构建系统、自动化测试等。GitHub 主页:https://github.com/taskflow/taskflow。✅ 应用场景:并行遍历树、分治 FFT、动态任务生成(如游戏
我将为您提供一个完整的CGNS到OpenFOAM PolyMesh转换工具,包含网格数据转换、边界patch处理和zone间链接处理。这个转换工具还包含一个更简化的版本,用于处理基本的网格转换:主要功能说明:1. 网格数据转换读取CGNS文件中的节点坐标解析单元连接性数据转换为OpenFOAM的points、faces、cells格式2. 边界patch处理自动识别边界面根据几何特征分类边界类型生
需求推荐方案高维向量(如 embedding)近邻搜索✅低维空间(如 3D 点云)批量 k-NN✅cuML或学习 GPU 上 k-d tree 实现⚠️GKDTree(实验性)实时、高性能 ANN 搜索✅或HNSW🔔建议:除非你有特殊需求(如必须使用精确 k-d tree),否则不要在 GPU 上实现传统 k-d tree。使用FAISS或cuML等现代库更高效、稳定。
Intel VTune Profiler是一款强大的性能分析工具,可以帮助开发者识别和优化应用程序的性能瓶颈。以下是使用VTune的基本步骤:下载安装:环境准备:常用分析类型:识别CPU使用率最高的函数查看调用树和热点路径内存分析检测内存分配/释放模式识别内存泄漏和内存带宽瓶颈线程分析分析线程并行效率检测锁争用和负载不平衡结果解读Summary视图:总体性能指标概览Bottom-up视图:按函数显
注意:实际使用时请先确保已安装 FFmpeg,且支持相关编解码器(可通过。
如果你有具体应用场景(如机器人仿真、人体步态、车辆悬架等),可以进一步探讨如何用 Simbody 建模。项目的一部分,广泛用于科研、教育以及开源仿真项目(如。Simbody 使用。
一个 CUDA Graph 节点()可以表示以下操作类型:每个 kernel 节点通过结构体定义,包含:以下是一个完整示例,展示:四、关键注意事项参数生命周期:依赖关系:性能:错误检查:CUDA Graph 允许你将多个异构操作(kernel、memcpy、host 回调等)打包成一个可高效重放的执行图。通过传入 kernel 的配置和参数,并通过依赖关系精确控制执行顺序。这对于需要重复执行相同计
编译器视角volatile= “别优化我,每次都要访问内存”。硬件视角:不直接影响 cache 行为,但确保生成内存访问指令,配合硬件机制(如 MMIO、cache coherence)才能正确工作。现代 C++ 建议硬件寄存器:用volatile多线程共享:用信号处理:用如你在高性能计算或嵌入式开发中接触硬件寄存器或内存映射 I/O,volatile仍是关键工具;但在通用多线程代码中,应避免依赖







