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JMM是怎么解决原子性、可见性、有序性问题的?

Java内存模型封装了底层的实现后提供给开发人员一系列和并发处理相关的关键字,,比如volatile、Synchronized、final等,在开发多线程代码的时候,我们可以直接使用 这些关键词来控制并发,从而不需要关心底层的编译器优化、缓存一致性的问题了,所以JMM除了定义了一套规范外,还给开发人员提供了一套在底层封装后的开放的指令。 一.原子性 在java中提供了两个高级的字节码指令monitorenter和monitorexit,使用对应的关键字Synchronized来保证代码块内的操作是原子的 二.可见性 在Java中可以使用volatile关键字来保证多线程操作时变量的可见性。volatile的功能是被其修饰的变量在被修改后可以立即同步到主内存,而被其修饰的变量在每次使用之前都会从主内存刷新。除此之外,synchronized和final两个关键字也可以实现可见性 。volatile也可以看作是轻量级的锁,在其内部使用了Lock指令来解决可见性问题。 volatile关键字修饰的共享变量,在进行写操作的时候会多出一个lock前缀的汇编指令,这个指令会触发总线锁或者缓存锁,通过缓...

哪款安卓手机适合跑AI?移动端芯片性能评测论文出炉

近年来,手机、平板等移动设备的计算能力显著提升,达到了台式计算机不久之前的水平。尽管标准智能手机 app 对于手机来说已经不成问题,但还有一些任务(即运行人工智能算法)可以轻易难倒它们,甚至高端设备也不例外。本文介绍了深度学习在安卓生态系统中的现状,介绍了可用的框架、编程模型以及在智能手机上运行人工智能算法的局限性。我们概述了四个主要移动芯片组平台(高通、海思、联发科和三星)上的可用硬件加速资源。此外,我们还展示了用 AI Benchmark 收集的不同移动 SoC 的真实性能结果,AI Benchmark 的测试涵盖了当今所有主要硬件配置。 图 1:为第三方人工智能应用程序提供潜在加速支持的移动 SoC AI Benchmark AI Benchmark 是一款安卓应用程序,旨在检测在移动平台上运行 AI 和深度学习算法的性能和内存限

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