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OpenCL 커널의 실행 시간을 측정 할 때 이상한 동작이 발생합니다. 커널은 3 개의 버퍼를 입력으로 기대합니다. 호스트 코드에 버퍼를 만들고 CL_MEM_COPY_HOST_PTR을 사용하여 버퍼를 초기화합니다. 그런 다음 OpenCL 이벤트를 통해 커널 실행 시간을 측정합니다. 그러나 CL_MEM_COPY_HOST_PTR을 생략하면 커널 실행 시간이 3

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도커가없는 도커

도커 자체없이 일부 도커 컨테이너를 실행하려고합니다! 아마도 CloudSuite Benchmarks을 알고있을 것입니다. : 나는 도커없이 MediaStreaming 하나를 내가 그와 같은 export 명령을 사용 (I 실행 파일을 사용하는 인텔 pintool를 통해이를 실행하기 때문에 내가, 실행 파일이 아닌 용기가 필요합니다)를 실행하려합니다 docke

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SSE 4 메모리로드 최적화

SSE 명령어/내장 함수, 예를 들어 256 비트 레지스터를 사용할 때 다음 32 바이트 청크에서 프리 페치 (prefetch) 명령을 사용하여 메모리에서 확장 레지스터를로드하는 데 소요되는 시간을 줄일 수있는 사람이 누구인지, 또는 다른 어떤 기술로? 로드 할 데이터가 이미 메모리에 제대로 정렬되어 있다고 가정합니다.

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PCLMULQDQ를 사용한 빠른 CRC - 128 비트 최종 감소

여기에 설명 된대로 CRC32 계산 알고리즘을 구현하려고했습니다. http://www.intel.com/content/dam/www/public/us/en/documents/white-papers/fast-crc-computation-generic-polynomials-pclmulqdq-paper.pdf; 그리고 저는 3 단계에 대해 혼란 스럽습니다. 12

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navigator.app.exitApp() 잘 인텔 xdk 미리보기에서 작동하지만 apk 파일로 작동하지 않습니다.

저는 Intel XDK 프로젝트가 있습니다. 사용하고 싶습니다 navigator.app.exitApp(); 조건으로 사용하고 싶습니다. 코드는 정상이며 XDK 미리보기 및 디버거 모드에서 잘 작동합니다. 그러나 apk 파일을 빌드 한 후에는 exitapp이 작동하지 않습니다. 디버거 모드에서 작동하기 때문에 문제를 제어 할 수 없습니다. 아이디어 : 인

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VS2015 콘솔 응용 프로그램의 Intel Vtune Amplifier XE2016에 의한 고급 핫스팟 분석이 작동하지 않습니다.

내 간단한 (몇 줄) VS2015 콘솔 C++ (기본) 인텔 "고급 핫스팟, 스택 및 컨텍스트 스위치 분석" 해당 처리가 중지되고 Windows를 다시 시작해야하는 경우 zip 파일에 포함 된 샘플 솔루션 및 화면 캡처를 참조하십시오). 같은 큰 솔루션을 적용 ... 기본 핫스팟 "과"고급 핫스팟 스택없이 ... "잘 작동 아무도 도와 줄 수 핫스팟 설정

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인텔 내장 팩 명령에 오해가 있습니다

내장 함수를 시작하고 내 무지가 노출 된 것을 누르십시오. 여기에 내가보고있는 무슨의 인공 버전 (VS2015)입니다 : __m128i test; //test.m128i_u16[0] = 127; //test.m128i_u16[1] = 128; //test.m128i_u16[2] = 129; //test.m128i_u16[3] = 130; //te

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cmp/je를 많이 사용하는 대신 어셈블리 점프/분기/찾아보기 테이블?

저는 어셈블리를 배우기 시작했고 OS 클래스의 일부로 간단한 부트 로더를 만들고 있습니다. 코드를 좀 더 효율적으로 만들려고합니다. 즉, 지금까지 내가 한 일이 내가 원하는 것을 성취 할 수있는 좋은 방법이라고 생각하지 않습니다. 즉, 나는 이것을 수행하는 가장 효율적인 방법이라고 생각하는 점프/브랜치/룩업 테이블을 문서화하는 온라인 자원을 찾기 위해 고심

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intel의 전역 변수 Pin

이 pintool에이 전역 변수가 있고 그 내용을 Instruction (내 계측 기능) 안에 넣고 싶습니다. UINT32 windowCnt=0; LOCALFUN VOID Instruction(INS ins, VOID *v) { const AFUNPTR InsRefFun = ((wcount % 2)==0 ? (AFUNPTR) InsRef_S

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Intel 기반 그래픽 카드는 tensorflow/GPU와 호환됩니까?

이 그래픽 카드는 tensorflow/GPU와 호환됩니까? *-display description: VGA compatible controller product: Haswell-ULT Integrated Graphics Controller vendor: Intel Corporation physical id: 2