阅读数:3229 发布于:2019 年 9 月 30 日 23:25

更多 AI、AICon、硬件 相关课程,可下载【 极客时间 】App 免费领取 >

评论

发布
暂无评论
  • 缓存一致性(Cache Coherency)入门

    真正理解计算机工作方式的程序员才是好程序员。如果你希望写出高效无错的程序,缓存的工作原理是的必修课。本文是博客作者Fabian Giesen系列文章的第一篇。

    2014 年 9 月 27 日

  • 存储器层次结构全景:数据存储的大金字塔长什么样?

    今天我们进入存储器的部分,我们先从层次结构说起,让你对各种存储器设备有一个整体的了解。

    2019 年 7 月 15 日

  • 传奇黑客看衰并行计算:多核处理器纯属浪费

    对于普通用户来说,处理器的多个核心大部分时间只是在产生废热而已

    2018 年 12 月 31 日

  • 图解 Go 内存分配器

    内存分配器一直是性能优化的重头戏,其结构复杂、内容抽象,涉及的数据结构繁多,相信很多人都曾被它搞疯了。本文将从内存的基本知识入手,到一般的内存分配器,进而延伸到Go内存分配器,对其进行全方位深层次的讲解,希望能让你对进程内存管理有一个全新的认识。

    2019 年 3 月 7 日

  • GPU(下):为什么深度学习需要使用 GPU?

    GPU里面的多核、多ALU,加上多Context,使得它的并行能力极强。

    2019 年 7 月 5 日

  • 通过你的 CPU 主频,我们来谈谈“性能”究竟是什么?

    我们常常挂在嘴边的“性能”到底指的是什么呢?能不能给性能下一个明确的定义,然后来进行准确的比较呢?

    2019 年 4 月 29 日

  • 内存计算:对海量数据做计算,到底可以有多快?

    SIMD是一种指令级并行技术,它能够矢量化地一次计算多条数据,在计算密集型的需求中,你可以考虑充分利用SIMD技术。

    2019 年 11 月 4 日

  • 如何在眨眼间生成数十亿随机数?

    通过最新发布的Neanderthal,可以在CPU和GPU上直接生成随机向量和矩阵。

    2019 年 7 月 31 日

  • Mono 为何能跨平台?聊聊 CIL

    跨平台是Mono的一大特性,却并不仅仅局限于Mono。前一段时间CoreCLR登陆GitHub,便有很多人在Linux甚至是Mac OS X上成功编译了CoreCLR,并且用CoreCLR在各自的平台上成功的运行了同一个程序(CoreClrHelloWorld,是一个跨平台的.NET控制台演示程序,可以显示微软、Linux、苹果的logo)。与此同时,也正是由于具备这种跨平台的能力,所以Mono也被一些移动端开发工具所利用,例如游戏引擎Unity3D。那么这种跨平台的特性是如何实现的呢?为何同一个程序,能运行在不同的平台上呢?下面小匹夫就和各位一起聊聊Mono跨平台的基础,也是本文的主角CIL吧。Tag: Mono、 .Net、 Unity3D、 博文共赏文章是Markdown,注意排版。

    2015 年 3 月 30 日