我正在尝试使用ubuntu上的CUDAnsight分析器为我的GPU加速应用程序的内存带宽利用率和计算吞吐量利用率建立两个总体测量值。该应用程序在TeslaK20cGPU上运行。我想要的两个测量值在某种程度上与此图中给出的测量值相当:问题是这里没有给出确切的数字，更重要的是我不知道这些百分比是如何计算的。内存带宽利用率Profiler告诉我我的GPU的最大全局内存带宽为208GB/s。这是指设备内存BW还是全局内存BW？它说的是全局，但第一个对我来说更有意义。对于我的内核，分析器告诉我设备内存带宽为98.069GB/s。假设最大208GB/s是指设备内存，那么我可以简单地将内存带宽利用
我目前正在探索boost_compute。不幸的是，文档页面和示例比我需要了解的要少。给定以下缩小代码:BOOST_COMPUTE_FUNCTION(bool,add,(int*values,int*results,intconstant),{//Whatstheindexingvariable?//Inopenclitwouldbeget_global_id(0)intindex=//?results[index]=values[index]+values[index+1]+values[index+2]+constant;});voidcompute(float*results,c
我们正在使用bdutil1.1部署Spark(1.2.0)集群。但是，我们在启动spark脚本时遇到了问题:py4j.protocol.Py4JJavaError:Anerroroccurredwhilecallingo70.registerTempTable.:java.lang.RuntimeException:java.lang.RuntimeException:Unabletoinstantiateorg.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStoreClientatorg.apache.hadoop.hive.ql.session.Ses
我正在尝试调试在GoogleComputeEngine上的Hadoop上运行的程序作为.jar文件。我尝试在reducer代码中同时使用System.out.println()和context.write()进行调试输出，但无法在任何地方找到它们的输出。我能找到的唯一日志是我的Google存储桶gs:/my_bucket/yarn-logs/my_name/logs/application_#####中的日志和存储在$hadoop_install_dir$中的本地日志/logs/但它们都没有我正在寻找的输出。在以前的日志中，我可以看到我的log4j没有正确初始化，但我不确定这是否是问题
我正在使用GoogleComputeEngine在Hadoop上运行Mapreduce作业(几乎所有默认配置)。在运行作业时，我得到一个形式为http://PROJECT_NAME:8088/proxy/application_X_Y/的跟踪URL但它无法打开。我是不是忘记配置什么了？ 最佳答案 要详细说明在使用GoogleComputeEngineVM的“外部IP地址”的其他答案中提到的选项Amal，您可以通过运行gcloudcomputeinstancesdescribe--zone来获取外部IP地址。并寻找natIP.要打开端
当我尝试从谷歌计算引擎“部署ApacheHadoop”时，我收到一条消息“部署将超过us-central1的CPU配额。限制:8。减少使用，选择另一个区域中的区域，或者请求增加配额。”我尝试了所有区域。它仍然无法正常工作。 最佳答案 如果您使用的是GCE免费试用版，则限制为8个并发CPU内核。这对所有地区和地区都是如此，因此尝试在不同的地区并不能解决这个问题。要运行更大的部署，您需要升级到付费帐户。或者，您可以使用GoogleCloudDataproc或bdutil至deployaHadoopcluster并选择一些较小的实例类型，
在GoogleComputeEngine上部署了一个Hadoop(Yarn+Spark)集群，其中有一个主节点和两个从节点。当我运行以下shell脚本时:spark-submit--classorg.apache.spark.examples.SparkPi--masteryarn-cluster--num-executors1--driver-memory1g--executor-memory1g--executor-cores1/home/hadoop/spark-install/lib/spark-examples-1.1.0-hadoop2.4.0.jar10作业一直在运行，每
我正在尝试在GoogleComputeEngine上启动并运行Oryx。我创建了一个新实例并通过以下方式安装了Oryx:gitclonehttps://github.com/cloudera/oryx.gitcdoryxmvn-DskipTestsinstall并将此安装保存为GoogleComputeEngine上的图像(“oryx-image”)。查找Oryx和Google文件系统的问题(Hadoop2.4.1andGoogleCloudStorageconnectorforHadoop)我一直在使用hdfs://作为默认文件系统。发现在GoogleComputeEngine上启动
我在开发控制台上使用点击部署机制安装了hadoop集群。我对自定义设置做了一些修改，例如机器种类，机器数量。集群已部署。但是现在当我登录到master并运行以下命令时sudogcloudcompute防火墙规则列表我收到错误:权限不足我检查了主节点的权限，我看到了这个:权限用户信息-禁用，计算障碍存储满任务队列-禁用BigQuery-禁用CloudSQL-已禁用云数据存储-禁用云平台-禁用当我启动一个单独的虚拟机时，我可以为这些方面启用它的权限，但是当我启动一个集群时，我不能。这是我在hadoopmaster上看到权限错误的原因吗？如何修复？更多背景:我需要启用防火墙端口，以便我可以使
我正在尝试使用compute我的移动应用程序中的实例以减少jank将一堆下载的JSON反序列化为对象时。当我使用compute实现反序列化方法时，堆both传递的JSON和返回的反序列化对象(在列表中)无限。GC正常触发，但不会从堆中删除对象，即使方法已关闭且父/调用对象已停用。因此，当使用DevTools内存分析器时，它会显示出失控的内存消耗-堆越来越大。正常内存配置文件-直接调用反序列化方法时内存使用量徘徊在45MB左右(但会导致应用卡顿)失控内存配置文件-内存使用量线性增加，并且在通过计算调用反序列化方法时永远不会退出(但不会导致应用程序卡顿)staticStreamgetEve
