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我正在寻找一个在 Mac OS 和 BSD 上等效于 Linuxsched_getcpu()和 Windows 的功能GetCurrentProcessorNumberEx()，以便实现一个用于 cpu-local 存储的库。显然可以使用 cpuid 或 rdtscp 指令来模拟这一点，但可以通过内核合作做得更好：https ://lkml.org/lkml/2007/1/6/190 。

我已经知道线程的当前 CPU 可能会在我使用这些信息时发生变化。

当一个进程的页表条目时，内核线程向所有其他处理器发出 tlb 击落中断以使其他处理器上的 tlb 无效？但是，不是这样吗，页表是特定于这个进程的，我们为什么要进行 tlb 击落呢？

我正在尝试编写一个支持多处理器的操作系统，但是我不知道如何为 AMD 引导多处理器，我已经搜索了 AMD 主页以找到 MP 规范，但没有找到，谁能告诉我链接地址？

一个简单的问题，真的：我有一个内核，它以每个流式多处理器 (SM) 可能的最大块数运行，并且想知道理论上我可以从中提取多少性能。理想情况下，我想知道空闲的 SM 周期的百分比，即所有扭曲都在内存访问时被阻塞。

我真的只是对找到那个号码感兴趣。我不想要的是

• 关于增加入住率的一般提示。我正在使用我能获得的所有入住率，即使我设法获得更多性能，它也不会告诉我理论上还有多少可能。
• 如何计算理论峰值 GFlops。我的计算不是以 FP 为中心的，还有很多整数算术和逻辑也在进行。

假设我有 8 个线程块，我的 GPU 有 8 个 SM。那么 GPU 是如何向 SM 发出这个线程块的呢？

我发现一些程序或文章提出了一种广度优先的方式，即在这个例子中每个 SM 运行一个线程块。然而，根据一些文件，如果 GPU 内核受到延迟限制，那么增加占用率可能是一个好主意。如果可以的话，可以推断出 8 个线程块将在 4 个或更少的 SM 上运行。

我想知道哪一个是真实的。提前致谢。

据我了解：基于目录的系统更加以服务器为中心设计，而窥探更加以点对点为中心。

这就是为什么基于目录的任何未读消息需要更少的消息，因为它可以在检查目录后到达拥有有效数据的处理器。

窥探只是询问所有其他处理器，这是 n-1 条消息。

因此基于目录的系统可以扩展更多。

现在我的问题是：如果只有一个中央目录，那么当有太多处理器在读取未命中后询问时，它不会面临瓶颈吗？

我正在尝试使用命令 os.remove('text.pckl') 删除文件 text.pckl。我已经由其他处理器创建了文件，但出现错误：

WindowsError：[错误 32] 进程无法访问该文件，因为它正被另一个进程使用：'text.pckl'

如何关闭文件以使处理器不再使用它？到目前为止，我已经使用了 file.close() 命令。

我有一个关于计算能力 1.3 和 2.0 gpu 卡的调度过程的问题。在这两种情况下，每次在流式多处理器上调度的最大块数都是 8，至少这是我从占用计算器中注意到的。

在 1.3 卡中，每个 SM 有 8 个内核，而在 2.0 卡中，每个 SM 有 32 个内核。块进程的核心是如何分布的？

对于 1.3，每个核心进程 1 块吗？如果是这样，如果每个 SM 的块少于 8 个，那么分配的核心多于一个来处理一个块？

对于 2.0，如果在 SM 中调度了 8 个块，那么是否分配了 4 个核心来处理一个块？如果 SM 中的块较少，那么会安排更多的内核进行块计算？

谢谢你。

CUDA 编程指南指出：

CUDA 架构围绕可扩展的多线程流式多处理器 (SM) 阵列构建。当主机 CPU 上的 CUDA 程序调用内核网格时，网格的块被枚举并分发到具有可用执行能力的多处理器。一个线程块的线程在一个多处理器上并发执行，多个线程块可以在一个多处理器上并发执行。当线程块终止时，新块在空出的多处理器上启动。

这是否意味着如果我有 2 个多处理器 x n-cuda 内核的视频卡，并且如果启动像

一个多处理器将处于空闲状态，因为我正在启动单个 N 线程块？

我正在 NUMA 计算机上进行并行编程（我还没有计算机，它计划很快到货™）。

我在每个 NUMA 节点上都有一个工作线程池（带有处理器关联集）和一个平衡器，可以在池/节点之间均匀分布工作。这是为了确保所有内存分配都在本地内存上。这一切都很好，花花公子。

在启动期间，池工作线程是从主线程创建的，它们必须先进行一些初始设置，然后才能设置自己的关联性（第三方库要求，我对此无能为力）。

我担心由于工作线程的堆栈帧被分配在错误的节点上，会导致隐藏的性能损失，从而导致外部内存访问。

这是一个真正的问题吗？不知怎的，我相信它已经解决了......

无论如何，我正在寻找一种确保每个线程的堆栈在正确的 NUMA 节点上分配的方法。

我敬业的谷歌男孩想出了这个：在特定的 NUMA 内存上分配线程堆栈，这是我想做的，但它是 pthreads，我需要一个 Windows 解决方案。