问题标签 [coalescing]

我试图了解NVIDIA GPU/CUDA 上的内存合并与x86-SSE/C++ 上的矢量化内存访问之间的关系。

我的理解是：

• 内存合并是内存控制器的运行时优化（在硬件中实现）。完成warp的加载/存储需要多少内存事务是在运行时确定的。除非有完美的合并，否则可能会重复发出扭曲的加载/存储指令。
• 内存向量化是一种编译时优化。矢量化加载/存储的内存事务数是固定的。每个向量加载/存储指令只发出一次。
• 可合并 GPU 加载/存储指令比 SSE 向量加载/存储指令更具表现力。例如，一条st.global.s32PTX 指令可以存储到 32 个任意内存位置（warp 大小为 32），而movdqaSSE 指令只能存储到一个连续的内存块中。
• CUDA 中的内存合并似乎可以保证高效的向量化内存访问（当访问可合并时），而在 x86-SSE 上，我们必须希望编译器实际上对代码进行向量化（它可能无法这样做）或使用 SSE 内在函数手动向量化代码，这对程序员来说更难。

它是否正确？我是否错过了一个重要方面（也许是线程屏蔽）？

现在，为什么 GPU 具有运行时合并功能？这可能需要额外的硬件电路。与 CPU 中的编译时合并相比，主要优势是什么？由于缺少运行时合并，是否存在更难在 CPU 上实现的应用程序/内存访问模式？

如主题所述：是否vector<atomic_bool>涉及以相同的方式合并向量元素vector<bool>？

正如我在问题中提到的，

如何在 Haxe 中使用合并运算符？

textFieldOne.text!我试图用来自文本字段和的可选值为字典键分配一个值textFieldTwo.text!，但是 Xcode 抛出构建错误。

Build Failed as编译器无法在合理的时间内对该表达式进行类型检查；尝试将表达式分解为不同的子表达式

我在 CUDA 课程中被告知，如果我的“a”数组的元素大小为 4,8 或 16 字节，则以下访问（全局内存）将被合并。

合并的两个条件是：warp 的线程必须访问 32、64 或 128 字节的块。Warp 的第一个线程必须访问一个 32、64 或 128 倍数的地址

但是在这个例子中（第一个条件），没有任何东西可以保证 warp 会访问一个 32 字节的块。

如果我假设a的元素是浮点数（4字节），并且如果我将blockDim.x定义为5，那么即使我的“a”数组的元素大小为4，每个warp都将访问20（4x5）字节的块， 8 或 16 个字节，而不是 32 个字节。那么，关于合并的第一个声明是 false 吗？

谢谢您的回答。

我想知道是否可以退出函数，例如通过在 PHP 中空合并运算符的第二个语句中返回。

我想用它来检查函数中的一些 POST 数据并在未设置 POST var 时退出函数。

这将是干净的代码，没有痛苦的 if(isset(...))。

示例脚本文件：

a/b/c是不同的变量，t1是时间点1，t2是时间点2，t3是时间点3。

目的是为 a_t1 到 a_t3 的每一行创建两个新列：一个具有第一列，一个具有最后一个非缺失值。在变量 b 和 c 中也没有缺失的条件下（在同一时间点）。

我认为coalesce()可以使用某种条件格式。但是，我对此的了解是有限的。最好是 tidyverse 解决方案，但其他解决方案也可以。

a 的第一个值的预期输出： 1、8、3、NA、9

a的最后一个值的预期输出： 9、8、3、NA、9

（在真实数据集中有更多的时间点和变量需要考虑）

我正在尝试复制这个 SO 问题，但是通过使用使用该across()函数的更新语法并远离已弃用的summarise_all()and funs()。

起始数据

我有一个数据库提取每种事件类型的一行，如下所示：

期望的结果

...并且我想通过按装运和停靠点，甚至只是按装运分组来折叠行数（我不确定是否留NA在最终数据框中会影响答案，但我正在寻求成为能够以任何方式解决它）。

df_finish1 # 一个期望的结果

df_finish2 # 第二个/替代的期望结果

我研究并尝试过的

基于这个 SO question，它确实有效：

但是我看到的是该summarise_all()函数和该funs()函数已被弃用并且不会继续使用，所以我试图了解如何across()正确使用该函数，但没有成功：

我已经通读了vignette("colwise")描述差异的内容，并建议我只替换上面显示的语法，但显然我没有做对。帮助？

我有一个前向缓存，它计算一些昂贵的值。

在某些情况下，我必须对同一资源执行阻塞调用（而不是通过缓存）

在前向缓存已经在计算“消息”的情况下，我想await（阻塞调用）直到这个正在进行的计算完成。

我当前的（简单）代码的结构类似于：