Gins in the World

高楼间的夜脱离了日的熙攘洗去油脂的身体在冷气和凉席的裹挟下变得轻盈飘浮起来对楼的灯光穿过窗户堆积在床边冒充曾经的月溢出的白映照出你的肌肤你的矇每一次吐息都是一声呢喃每一次触碰都是一份脉动感官随着思绪沉浮就这样步入平静温柔的梦What a cozy night :)

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难得的机会，可以跟着导师出差换换环境。出差对于导师来说，各种项目的洽谈可能是重头戏，但是对于我来说，人情世故和表达交流是调料，技术追求和价值情怀是食材，这场美味佳肴值得慢慢品味消化。其实我一般对于某某城市的某某景点或者某某设施是不太感冒的，这次出差也没有提供比较多的自由时间，所以也无碍。只不过这种刹时回到南方的舒适感，更加坚定了我定居南方的想法。落地无锡，入住“书香世家”酒店，确实店如其名，房间里

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在某些Benchmark或者计算Kernel的性能测试场景下，需要对绑定执行的CPU核进行锁频，以获得可以复现(reproducible)的结果，更好地实现横向对比，排除CPU频率动态调度对于性能表现的影响。当然这也只是我个人的一个猜想，对于锁频应该还有一些其他的需求，比如节能。不过在最近，我在测试的时候遇到了一个频率没能锁住的“问题”。测试服务器CPU是Intel(R) Xeon(R) Gold

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前几天，在进行C++机试的时候遇到一些小问题和小技巧，在这里记录一下。getline()和cin>>ACM模式的机试需要自己从标准输入stdin读入，从标准输出stdout输出结果。在涉及到字符串读入的时候，遇到了cin>>和getline()交替的情况，但是没有符合预期的输入输出，代码如下：#include <iostream> int main() {

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#pragma是程序员和编译器之间通话的重要途径，通过它可以更好地指导编译器对代码进行优化，从某种程度上说也是程序员对编译器的主权体现。#pragma unroll (n) 是能够利用编译器对循环（for、while、do）进行展开，n表示展开的程度，不加表示完全展开。这是在LLVM的框架下，在GNU下则要是#pragma GCC unroll n。具体的使用说明可以见GCC的Loop-Speci

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原文：Microbenchmarking Nvidia’s RTX 4090 作者：clamchowderNVIDIA RTX4090，架构代号Ada Lovelace，采用台积电4nm技术，核心代号AD102。RTX4090除了NV官方大肆宣扬的光追性能外，拥有128个SMs(实际上AD102有144个，GA102有84个)。此文中的对比试验主要是来自OpenCL写的Microbenchmark

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图神经网络（Graph Neural Network, GNN）是一种建立在神经网络理论之上对图数据进行分析、学习的模型。其核心是图信号处理，包括对图信号的卷积滤波等等。从任务的角度，对图数据的学习可以实现：节点层面：节点标签的分类、引文网络分类、恶意账户检测；边层面：社交网络中边预测、推荐系统；图层面：对图的整体结构进行分类、表示、生成，药物分子的分类、酶的分类；本文希望对图神经网络需求的计算模

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FILIPPONE S, CARDELLINI V, BARBIERI D, 等. Sparse Matrix-Vector Multiplication on GPGPUs[J/OL]. ACM Transactions on Mathematical Software, 2017, 43(4): 1-49. DOI:10.1145/3017994.本篇文章为2017年的工作，主要讨论SpMV在

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