我在努力练习多层记忆。有人能帮我解决这个问题吗?(a)逻辑内存、逻辑地址和页的尺寸是多少?(b)物理记忆、物理地址和框架的尺寸是多少?(c)考虑内存访问时间等于100 is (特定内存时间而不考虑寻呼开销),参数α等于95%的TLB访问时间等于10 is,那么页面错误管理导致性能下降所需的页面故障时间必须小于10%,命中率为98%?
我目前正在学习数据自动化系统,并了解到有全局记忆和共享记忆。__global__ void my_function(int* global_mem) __shared__ int shared_mem[10]; shared_mem[i] = global_mem[i]; // What instrcuton is used for this load operation
我在每个迷你批次中有300个回放记忆。我见过人们计算300个回放记忆的损失,但这对我来说并不是真的有意义。300个回放记忆来自非常不同的游戏状态,为什么将预测和目标之间的300个差异合并到一个值中是有意义的?当模型反向传播时,梯度是否被分成300个分支,每个分支对应于迷你批次中的一个条目?我的策略网络输出10个动作的概率分布,或者300 x 10张量,我的目标概率分布具有相同的形状。我想找出我的预测和目标之间的交叉熵损失。我想知道我是应该在300个大小为10的张量的预测目标对之间找到30