开会笔记

[size=large]=== 云风讲内存 ===
内存连续访问比随机访问速度快(原因,内存物理层次是2微的)

至少10倍以上,才值得加一个缓存来优化

内存访问,有时候比计算的代价更高.比如显卡显示图片,可能进行一些压缩再去显示了反而更快.

程序结束时就可以自动释放的资源(比如内存),不主动释放不是坏习惯,交给操作系统.
1.不一定真的能回收内存(内存片大小不同),而且造成内存不连续,降低速度
2.让程序关闭变慢,因为操作系统的暴力释放更快
3.潜在的无意义错误,比如关闭程序出现一个致命错误

Web server一个请求结束,往往可以释放所有相关资源(保持一个引用的记录),可以成批回收相关对象.成批回收,更快.

设计层次上回收内存,比手工一点点回收要好.不同层次,内存隔离(必要时可以用复制).

游戏中有个资源管理的层次.
资源一经加载,就有handle,这样handle永不删除(未必都加载到内存中),这种handle往往会被重用.
可以省引用计数.而且可以简化应用逻辑,可以实现并发读取.

字符串管理,如果是一些格式特定东西,字符串出现的可能情况有限.干脆用一个hashmap保持所有的可能,然后用key访问这个字符串.
这样可以省去生命期的管理和引用计数的内存(其实更省内存)
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感觉:
颇有收获,分层内存管理,统一释放
吃午饭时云风就座我旁边一桌,不过没有敢上去打招呼:(

=== CUDA ===
1.OPENCL(C为compute)是类似OPENGL的一种通用API(与CUDA专用API区别)
2.一个服务器可以有多个显卡
3.中科院有个显卡的集群
4.CUDA有python接口
5.显存比较小,需要把大任务拆分为小任务,然后读入显卡进入计算(比较麻烦)
6.一些离散的颗粒算法,比如星星之间的长程力就可以用拆分为小任务
7.中科院要出一本书
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感觉:
大部分时间在吹嘘产品可以干什么,怎么干,讲的比较少.
老外的排比很的很多,听起来很有力度.
有同学去北大玩CT重建,光盘看完可以送人.

=== Google API ===
算路线的API很好很强大
居然可以IP地图定位,囧,网络越来越不安全了...google上门推销员...
有静态地图API(可以有交互再加载js,可以让网页变快)
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感觉:
iGoogle API讲的很无趣,像校园宣讲会一样,很多小白在提问.
Google地图的Json API好像不是用的Gdata,Gdata不是好东西,自己人都不用.
Google是病毒[/size]