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For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.
ruby - ルビーを使用した太陽体の x、y、z 位置の計算
ここで火星の方程式とデータを使用しています http://ssd.jpl.nasa.gov/txt/aprx_pos_planets.pdf
4ページの上部にある偏心異常ケプラー方程式の解 http://murison.alpheratz.net/dynamics/twobody/KeplerIterations_summary.pdf
そして、get_centuries_past の日付を次の日付に変更して出力を確認し、E-7 ページで火星の実際の x、y、z 座標を調べます (以下のサンプル データですが、興味のある方は http://books. google.com/books/about/Astronomical_Almanac_for_the_Year_2013_a.html?id=7fl_-DLwJ8YC )
date 2456320.5 は 2013 年 1 月 28 日であり、出力する必要があります
date 2456357.5 は 2013, 3, 6 であり、出力する必要があります
date 2456539.500000 は 2013, 9, 4 であり、出力する必要があります
平均異常方程式をテストしましたが、問題ありませんでした。ただし、x、y、z 座標の適切なセットを取得できません。ケプラーと座標関数を微調整してきましたが、天文年鑑の表と一致させることができません。
星の位置を解決するための提案やアドバイスは大歓迎です。以下のコードは .rb ファイルに記述でき、コマンド ラインで実行すると x、y、z 値が出力されます。
google-app-engine - HttpServlet は制限付きクラスです。Google App Engine をご覧ください
GAE SDK 1.9.3 および Java 7 を使用して Eclipse Kepler (Windows 7) で基本的なサーブレットを実行すると、次のエラーが発生します。
再現するには:
- Java 7 SDK をインストールする
- ケプラーをインストールする
- GAE Eclipse プラグインをインストールする
- GAE Web プロジェクトを作成する
- 基本的なサーブレットの init メソッドを実装してin に設定
load-on-startup
する1
web.xml
- 次に、Web アプリケーションを実行します
2台のマシンで試しましたが、同じエラーが発生しました。
cuda - CUDA Kepler: ALU が足りない
Kepler ホワイトページによると、Kepler ベースの GPU のワープ サイズは 32 で、各マルチプロセッサには、選択されたワープから 2 つの独立した命令を選択する 4 つのワープ スケジューラが含まれています。これは、各クロック サイクルで 32*4*2 = 256 回の計算が実行されることを意味しますが、マルチプロセッサには 192 個の ALU しか含まれていません。これらの計算はどのように実行されますか?
concurrency - 同じマルチプロセッサ上で同時に実行される一意のカーネル?
ストリームを使用して、Kepler 3.5 GPU の同じストリーミング マルチプロセッサ上に複数の固有のカーネルを持つことは可能ですか? <<<1,1024>>>
つまり、15 個の SM を備えた Kepler GPU で同時に30 個のサイズのカーネルを実行しますか?
cuda - NVIDIA Kepler アーキテクチャの ILP の効率とパフォーマンス
NVIDIAが提供する「Kepler Tuning Guide」を引用:
また、Kepler GPU は、スレッド/ワープレベルの並列処理 (TLP) の代わりに ILP を Fermi GPU よりも簡単に利用できることにも注意してください。
私の意見では、次のコード スニペット
次のように改善できます
したがって、私のプロジェクトでは、次のようなコードのセクションがあります (例 1)
そして、次のように書き直します(例2)
Kepler アーキテクチャでは、example2 の方が効率的で、example1 よりも優れたパフォーマンスを発揮しますよね?
cuda - GK110 GPU の最大ワープ
GK110 ホワイトペーパーによると、各 SMX には最大 64 のワープと最大 2048 スレッドのスレッド容量があります。
私の質問は次のとおりです。各 SMX は常にこの最大常駐ワープ数 64 で動作しますか (スレッドの分岐がなく、ブロック サイズが 64 の倍数であると仮定)?
SMX のスレッド数が 1024 未満の場合、マルチプロセッサごとに最大 32 のワープしか得られないと考える理由があります。
(これは、同じコードを実行した場合、1 ブロックでスレッド数が 1024 の場合、同様にクロックされた Fermi カードが Kepler カードと同様の速度を示しているためだと思います)