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最快线程间数据交换算法,有效避免锁竞争 -- TwoQueues

处理多线程数据共享问题注意的几个要点:

1、锁竞争:尽量减少锁竞争的时间和次数。

2、内存:尽量是使用已分配内存,减少内存分配和释放的次数。尽量是用连续内存,减少共享占用的内存量。

多线程数据交换简单方案A:

定义一个list,再所有操作list的地方进行加锁和解锁。

简单模拟代码:

作者: 最后更新时间: 2019/07/04 - 21:30
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使用英特尔® 智能存储加速库优化存储解决方案

随着越来越多的设备连接到云/互联网,出现了各种不同的源(包括智能手机、平板电脑和物联网设备)生成数据。 存储需求逐年攀升。  英特尔® 至强™ 处理器产品家族和英特尔® 智能存储库(英特尔® ISA-L)的结合为可发人员提供了安全、快速处理数据,甚至降低存储空间需求的工具。

作者: Thai Le (Intel) 最后更新时间: 2019/10/01 - 12:05
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面向英特尔® 架构优化的 Caffe*:使用现代代码技巧

This paper demonstrates a special version of Caffe* — a deep learning framework originally developed by the Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) — that is optimized for Intel® architecture.
作者: 最后更新时间: 2019/10/15 - 16:50
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基于英特尔® 至强™ 处理器 E5 产品家族的多节点分布式内存系统上的 Caffe* 培训

Caffe is a deep learning framework developed by the Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) and one of the most popular community frameworks for image recognition. Caffe is often used as a benchmark together with AlexNet*, a neural network topology for image recognition, and ImageNet*, a database of labeled images.
作者: Gennady F. (Blackbelt) 最后更新时间: 2019/10/15 - 16:50