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Java内存模型,你有认真了解过吗

从 PC 内存架构到 Java 内存模型 你知道 Java 内存模型 JMM 吗?那你知道它的三大特性吗?Java 是如何解决指令重排问题的?既然CPU有缓存一致性协议(MESI),为什么 JMM 还需要volatile关键字? 带着问题,尤其是面试问题的学习才是最高效的。加油,奥利给! 文章收录在 GitHub JavaKeeper ,N线互联网开发必备技能兵器谱 前两天看到同学和我显摆他们公司配的电脑多好多好,我默默打开了自己的电脑, 酷睿 i7-4770 ,也不是不够用嘛,4 核 8 线程的 CPU,也是杠杠的。 扯这玩意干啥,Em~~~~ 介绍 Java 内存模型之前,先温习下计算机硬件内存模型 硬件内存架构 计算机在执行程序的时候,每条指令都是在 CPU 中执行的,而执行的时候,又免不了要和数据打交道。而计算机上面的数据,是存放在主存当中的,也就是计算机的物理内存。 计算机硬件架构简易图: 我们以多核 CPU 为例,每个CPU 核都包含一组 「CPU 寄存器」,这些寄存器本质上是在 CPU 内存中。CPU 在这些寄存器上执行操作的速度要比在主内存(RAM)中执行的速度快得多。...

【深度学习】新框架开源,性能超PyTorch

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! AI框架,又来重磅中国玩家。 刚刚,清华自研的深度学习框架,正式对外开源。“贵系”计算机系的图形实验室出品,取名Jittor,中文名计图。 值得一提的是,这也是首个来自中国高校科研机构的开源深度学习框架,之前,业内来自“高校”的还有加拿大蒙特利尔大学的Theano,UC伯克利的Caffe。 与主流的深度学习框架TensorFlow、Pytorch不同,Jittor是一个完全基于动态编译(Just-in-time)、使用元算子和统一计算图的深度学习框架。 研发团队介绍称,开发Jittor是为了将新技术、硬件和模型的能力,更好地释放出来。 “深度学习发展迅猛,TensorFlow、PyTorch这些老牌主流框架,也会在新模型,新算法,新硬件上表现不佳,所以需要新的框架,在易于扩展同时保持高效。” 而现在框架呈现出来的能力,的确有超越“前辈”的倾向: 基于Jittor开发的深度学习模型,可以实时自动优化并运行在指定的硬件上,如CPU,GPU,在多种机器视觉任务上能够比同类产品PyTorch性能...

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