Turing Tree--树状数组+离散化+离线处理

题目链接:https://cn.vjudge.net/problem/HDU-3333

题目大意

给定长度为n的序列,m个询问,每次查询[L,R]范围内不同元素的和。

分析

离散化不说了,注意在求和时计算的是离散化前的值,不是离散后的。先将要查询的区间存下来,按照右端点从小到大的顺序,右端点相同时按左端点从小到大的顺序排序,用vis数组来记录每个元素最后出现的位置。每次把在位置q[i].r之前的数更新成最后出现的位置,再求和就可以了。

代码

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<string.h>
#include<algorithm>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int N = 30010;
const int M = 1000010;
int n,m,cnt,a[N],b[N],c[N];
int vis[M];
ll bit[N*10],ans[M];
struct Ques{
	int l,r,id;
}q[N<<2];
bool cmp(const Ques x, const Ques y)
{
	if(x.r == y.r) return x.l < y.l;
	return x.r < y.r;
}
int lowbit(int x)
{
	return x & (-x);
}
void add(int x, int val)
{
	while(x < 10*N)
	{
		bit[x] += val;
		x += lowbit(x);
	}
}
ll sum(int x)
{
	ll ans = 0;
	while(x > 0)
	{
		ans += bit[x];
		x -= lowbit(x);
	}
	return ans;
}
int getid(int x)
{
	return lower_bound(b,b+cnt+1,x) - b + 1;
}
int main()
{
	int t;
	scanf("%d", &t);
	while(t--)
	{
		scanf("%d", &n);
		for(int i=1;i<=n;i++)
		{
			scanf("%d", &a[i]);
			c[i] = a[i];
		}
		sort(a+1,a+n+1);
		cnt = 0;
		b[cnt++] = a[1];
		for(int i=2;i<=n;i++)
		{
			if(a[i] != a[i-1])
				b[cnt++] = a[i];
		}
		scanf("%d", &m);
		for(int i=1;i<=m;i++)
		{
			int l,r;
			scanf("%d%d", &l, &r);
			q[i].l = l;
			q[i].r = r;
			q[i].id = i;
		}
		sort(q+1, q+m+1, cmp);
		memset(vis, -1, sizeof vis);
		memset(bit, 0, sizeof bit);
		memset(ans, 0, sizeof ans);
		int num = 1;
		for(int i=1;i<=m;i++)
		{
			while(num <= q[i].r)
			{
				int x = getid(c[num]);
				if(vis[x] != -1)
					add(vis[x], -c[num]);
				add(num, c[num]);
				vis[x] = num;
				num++;
			}
			ans[q[i].id] = sum(q[i].r) - sum(q[i].l-1);
		}
		for(int i=1;i<=m;i++)
			printf("%lld\n", ans[i]);
	}
	return 0;
}

 

<think>嗯,用户再次询问vGPU-32GB的架构归属问题,看来ta对虚拟化场景下的GPU规格很关注。从对话历史看,用户可能正在搭建虚拟化环境,需要确认硬件兼容性。有趣的是ta特意引用了MIG技术的说明,虽然这和vGPU属于不同层面的虚拟化技术(MIG是硬件分区,vGPU是软件虚拟化),但说明用户对NVIDIA虚拟化方案有基础认知。 用户引用的两段材料都强调Ampere架构支持MIG,但问题核心在于vGPU-32GB这个非标准命名。现实中可能存在三种情况:一是用户看到某云服务商提供的32GB vGPU实例;二是企业私有云的自定义配置;三是误将物理GPU内存当作vGPU类型。需要帮ta厘清概念层级:物理GPU决定架构,vGPU只是资源配置模板。 上次回答提到消费级Ampere卡(如RTX3090)通过vgpu_unlock可实现vGPU,但32GB配置更可能出现在专业卡。查阅NVIDIA最新文档发现:RTX6000 Ada有48GB版但非Ampere;A100有40/80GB版;唯一接近32GB的Ampere卡是RTX A6000(48GB)——这意味着32GB vGPU很可能是从48GB物理卡切分出来的配置。 用户似乎纠结“32GB”这个数字,其实重点应是物理卡型号。建议ta下次提问时补充使用场景(公有云/私有云),并提醒:某些云厂商会用“vGPU-32G”描述A10(24GB物理卡)+内存超分配的方案,这种实际属于Turing架构。</think>关于 **vGPU-32GB 的 GPU 架构类型**,结论如下: --- ### 1. **vGPU-32GB 的架构归属** - **vGPU-32GB 本身不是硬件型号**,而是虚拟 GPU(vGPU)的**资源配置规格**(即分配给虚拟机的显存大小)。 - 其底层物理 GPU 的架构取决于具体硬件型号: - **若物理 GPU 是 NVIDIA A100(40GB/80GB)**:则 vGPU-32GB 实例基于 **Ampere 架构**(通过 MIG 技术切分)[^1][^2]。 - **若物理 GPU 是 RTX A6000(48GB)**:同样基于 **Ampere 架构**,可通过 vGPU 配置文件分配 32GB 显存。 - **若物理 GPU 是 A40(48GB)**:仍为 **Ampere 架构**,支持 vGPU 配置。 - **其他情况**:若使用旧款 GPU(如 V100/Tesla T4),则属于 **Volta 或 Turing 架构**。 > ✅ **关键点**: > **vGPU-32GB 是否属于 Ampere 架构,完全取决于其底层物理 GPU 的型号**。Ampere 架构的 GPU(如 A100/A40/RTX A6000)支持通过 MIG 或 vGPU 软件创建 32GB 显存的实例[^1][^2]。 --- ### 2. **如何验证物理 GPU 架构** 通过以下命令检查物理 GPU 型号和架构: ```bash nvidia-smi -q | grep "Product Name" # 查看 GPU 型号 nvidia-smi -q | grep "Architecture" # 查看架构代号 ``` - **Ampere 架构代号**:`GA100`(A100)、`GA102`(RTX A6000)等。 - **示例输出**: ``` Product Name : NVIDIA A100-PCIE-40GB Architecture : GA100 ``` --- ### 3. **典型 Ampere 架构 GPU 的 vGPU 支持** | 物理 GPU 型号 | 显存容量 | 是否支持 vGPU-32GB | 架构 | |---------------------|------------|-------------------|------------| | **NVIDIA A100** | 40GB/80GB | ✅ 是(通过 MIG 切分) | Ampere [^1][^2] | | **NVIDIA RTX A6000**| 48GB | ✅ 是(配置文件分配) | Ampere | | **NVIDIA A40** | 48GB | ✅ 是 | Ampere | | **NVIDIA V100** | 32GB | ✅ 是 | Volta | > ⚠️ 注意: > 消费级显卡(如 GeForce RTX 3090 24GB)**无法通过官方 vGPU 支持 32GB 配置**(显存不足),且需依赖第三方工具(如 vgpu_unlock)实现非官方 vGPU 功能[^1]。 --- ### 总结 - **vGPU-32GB 可能基于 Ampere 架构**,但前提是底层物理 GPU 为 Ampere 架构型号(如 A100/A40/RTX A6000)。 - 若物理 GPU 是 V100 等旧型号,则属于 Volta 架构。 - **验证方法**:通过 `nvidia-smi` 确认物理 GPU 型号和架构代号[^1][^2]。 ---
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