kepler

I wanted to get a feel for Kepler's architecture, but it doesn't make sense to me. If a warp is 32 threads, and 4 of them get scheduled/executed, that would mean 128 cores are in use and 64 are left idle. In the whitepaper it said something about independent instructions, so are the 64 cores reserved for those instructions? If so, can someone give me an example of when an independent instruction would be needed? Each SM in Kepler has 192 (SP) cores, and 4 warp schedulers. Each warp scheduler is capable of dual-issue which means that it can actually issue 2 instructions from a given threadblock

随着互联网在各行各业的影响不断深入，数据规模越来越大，各企业也越来越重视数据的价值。作为一家专业的数据智能公司，个推从消息推送服务起家，经过多年的持续耕耘，积累沉淀了海量数据，在数据可视化领域也开展了深入的探索和实践。 个推的数据可视化探索和应用由需求出发，从基于开源平台到结合个性化需求进行定制化开发，打造出个推实时消息推送下发图，人群分布热力图等优秀数据可视化作品。这一过程中，个推积累沉淀了大量的数据可视化组件，打磨了自己的数据可视化技术能力。其中，个推热力图正应用在智慧城市、人口空间规划、公共服务等领域，为其提供强大的数据支撑。 个推消息下发图 个推打造的湖滨商圈区域人口热力图 本文就和大家分享一下个推的数据可视化实践、遇到的问题及解决思路，希望大家能从中有所受益。 一、数据可视化的构成 数据可视化由四类可视化元素构成：背景信息、标尺、坐标系、视觉暗示。 1.1 背景信息 背景信息就是标题、度量单位、注释等附加类的信息。主要是为了帮助大屏受众更好地理解相关背景信息，即5W信息：何人（who）、何事（what）、何时（when）、何地（where）、为何（why）。 1.2 标尺 标尺主要用来衡量不同方向和维度上的数据大小，常用的有数字标尺、分类标尺、时间标尺等，类似我们熟悉的刻度。 1.3 坐标系 坐标系有一个结构化的空间，还有指定图形和颜色画在哪里的规则，用于编码数据的时候

随着互联网在各行各业的影响不断深入，数据规模越来越大，各企业也越来越重视数据的价值。作为一家专业的数据智能公司，个推从消息推送服务起家，经过多年的持续耕耘，积累沉淀了海量数据，在数据可视化领域也开展了深入的探索和实践。 个推的数据可视化探索和应用由需求出发，从基于开源平台到结合个性化需求进行定制化开发，打造出个推实时消息推送下发图，人群分布热力图等优秀数据可视化作品。这一过程中，个推积累沉淀了大量的数据可视化组件，打磨了自己的数据可视化技术能力。其中，个推热力图正应用在智慧城市、人口空间规划、公共服务等领域，为其提供强大的数据支撑。 个推消息下发图 个推打造的湖滨商圈区域人口热力图 本文就和大家分享一下个推的数据可视化实践、遇到的问题及解决思路，希望大家能从中有所受益。 一、数据可视化的构成 数据可视化由四类可视化元素构成：背景信息、标尺、坐标系、视觉暗示。 1.1 背景信息 背景信息就是标题、度量单位、注释等附加类的信息。主要是为了帮助大屏受众更好地理解相关背景信息，即5W信息：何人（who）、何事（what）、何时（when）、何地（where）、为何（why）。 1.2 标尺 标尺主要用来衡量不同方向和维度上的数据大小，常用的有数字标尺、分类标尺、时间标尺等，类似我们熟悉的刻度。 1.3 坐标系 坐标系有一个结构化的空间，还有指定图形和颜色画在哪里的规则，用于编码数据的时候

A comprehensive set of APIs for hardware accelerated video encode and decode on Windows and Linux. NVIDIA GeForce Now is made possible by leveraging NVENC in the datacenter and streaming the result to end clients Quick Links: Download GPU Support Matrix Using Video Codec SDK FFmpeg/libav Resources NVEncode Features Performance NVDecode Features Performance The Video Codec SDK includes a complete set of APIs, samples and documentation for hardware accelerated video encode and decode on Windows and Linux. The SDK consists of two hardware acceleration interfaces: NVENCODE API for video encode

告警的本质 告警对象 监控的指标和策略 理论与现实 异常检测 基于曲线的平滑性检测 基于绝对值的时间周期性 基于振幅的时间周期性 基于曲线回升的异常判断 核心要点总结 告警的本质 没有多少系统的告警是设计得当的。良好的告警设计是一项非常困难的工作。 如何知道你收到的告警是糟糕的？多少次你收到了告警之后，立即就关掉了的？是不是成天被这些没有什么卵用的东西给淹没？ 最常见的告警设置：cpu使用率超过90%，然后告警。这种设置在大部分场合下是没有办法提供高质量的告警的。 高质量的告警应该是这样的：每次收到之后你可以立即评估影响的范围，并且每一个告警需要你做出分级响应。所谓每个告警都应该是，actionable的。 告警的实质可以用下图表明： 服务器的设计应该是以这样的无人值守为目的的。假设所有的运维全部放假了，服务也能7*24自动运转。 告警的实质就是“ 把人当服务用 ”。在一些事情还没有办法做到程序化执行的时候，用告警通知人的方式去干预系统达到修正的目的。 一次告警就像一次服务调用一样。如果告警了，但是收到告警的人并不需要做任何处理，那么这就是一种DDoS攻击，攻击的是运维的幸福生活。 很多时候，告警通知人去干的事情是真的可以被自动化掉的。比如服务器挂了，换一台上来。 在小一点的系统里，可能就是停机一会，人工来处理换一台冷备的机器上去。 大一点的系统，因为服务器多了，天天都挂可不行