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作者: tokenpocketapp安卓版下载官网
2024-03-07 21:40:25

通过代码实现IDA分析——以OpenSeesPy为例 - 知乎

通过代码实现IDA分析——以OpenSeesPy为例 - 知乎切换模式写文章登录/注册通过代码实现IDA分析——以OpenSeesPy为例Showmaker树洞,如果你认识我,请假装没看到0 前言“Some of these difficulties are of great importance, while others are simply a nuisance. Reducing the issue to its simplest case helps to separate the important ideas from the merely tedious.” 对于大多数问题,抛开重要的难点部分,其余的过程是冗长杂余的,解决的方法在于建立一个简单的例子,将重要的观点从繁杂的事物中抽丝剥茧出来。Keith D. Hjelmstad, 2003IDA分析方法是目前主流评估结构抗震能力的方法之一,被广泛应用于工程研究和应用中,并被FEMA 350和FEMA P695等多个指导手册应用,本文主要介绍使用代码实现IDA分析过程,供同行参考。文章的结构为:1.IDA分析简介;2单自由度系统IDA分析算例讲解;3.IDA分析的详细代码。1.IDA简介 IDA(Incremental Dynamic Analysis)全称为增量动力分析法,由Bertero和Vamvatsikos对该方法的理论和运用进行系统总结。是现目前主流的评估结构抗震能力的方法之一。相较于Pushover法,其优势在于:① 能反映结构在不同地震强度下的性能特征,如结构的变形、屈服能力和极限状态。② 使用真实的台站地震记录对结构进行时程分析,能较为真实地反应结构地震作用下的响应③ 通过多条地震记录进行IDA分析,可以研究地震本身如频率特性以及不确定性对结构造成的影响。 IDA的基本原理是对地震波的强度进行调幅,输入至结构进行非线性时程分析,通过不断增大幅值观察结构从弹性到倒塌的全过程反应。IDA方法的输出结果为IDA曲线,单个点则对应单次非线性时程分析,单条IDA曲线反应的是地震动强度指标IM(Intensity Measure)和结构的损伤指标DM(Damage Measure)之间的关系,多条IDA曲线组成的曲线簇则能反映结构响应在不同地震作用下的离散性。 其中,IM反映输入地震的强度,应具有单调和可调性,如峰值加速度PGA、峰值速度PGV、谱加速度Sa、Arias Intensity、非线性反应谱参数等;而DM反应地震作用下结构的性能,如最大层间位移角θmax,最大基地剪力 Vmax,屋面位移角θr,max等。2简单算例 OpenSees主要开发者之一的Micheal Scott H个人主页的文章中梳理了很多 OpenSees运行、结构动力学、杆系结构弹塑性分析原理,其中有一篇讲解关于单自由度系统的IDA分析,对用代码实现IDA分析比较有启发性,这里对代码进行简单的解读,文章的原文见:https://portwooddigital.com/2021/10/31/the-little-ida/代码:g = 386.4

# Seismic weight and mass

W = 500

m = W/g

# Stiffness and strength

Tn = 1.0

wn = 2*3.14159/Tn

k = m*wn**2

Fy = 300

import openseespy.opensees as ops

ops.wipe()

ops.model('basic','-ndm',1,'-ndf',1)

ops.node(1,0); ops.fix(1,1)

ops.node(2,0); ops.mass(2,m)

ops.timeSeries('Path',1,'-dt',0.02,'-filePath','tabasFN.txt','-factor',g)

ops.uniaxialMaterial('Hardening',1,k,Fy,0,0)

ops.element('zeroLength',1,1,2,'-mat',1,'-dir',1)

ops.analysis('Transient')

# Analysis duration and time step

Tf = 40.0

dt = 0.01

Nsteps = int(Tf/dt)

# Arrays for plotting

Uplot = []

gmPlot = []

# Maximum and increment in ground motion factor

maxGM = 2.0

dgm = 0.05

gmFact = 0.0

while gmFact < maxGM:

gmFact += dgm

gmPlot.append(gmFact)

ops.remove('loadPattern',1)

ops.reset()

# Redefine ground motion with new factor

ops.pattern('UniformExcitation',1,1,'-accel',1,'-factor',gmFact)

# Perform analysis and record maximum displacement

Umax = 0

for i in range(Nsteps):

ops.analyze(1,dt)

U = ops.nodeDisp(2,1)

if abs(U) > Umax:

Umax = abs(U)

Uplot.append(Umax) 需要说明的是采用的是英制单位,首先建立单自由度,一维空间,建立坐标相同两点,使用零长度单元连接,模型如图所示(图中两点有距离主要是方便大家理解),固定节点1自由度,对节点2赋予质量,用于后续的结构动力分析。恢复力模型采用双折线的随动硬化模型,为了使结构的自振周期为1s,将质量设定为500kip(英制千磅力)/g。根据公式 k=m(\frac{2\pi}{T_{n}})^{2} 反推出赋予给单自由度系统的刚度,屈服力设定为300kip。模型及采用的本构模型(图片来源:https://portwooddigital.com/2021/10/31/the-little-ida/) 动力分析代码不予赘述,地震波采用的tabasFN(源文件可在PEER官网上下载)。初始调幅系数为0,设定终止计算的条件为调幅系数≤2,循环进行动力分析计算,并每次计算完成后,用两个列表分别记录节点2的位移和地震调幅系数。完成单次计算后,如果调幅系数仍小于2,则在原有的基础上增加0.05,直到调幅系数大于2。结束计算后,用pyplot绘制两个列表的关系图即单根IDA曲线,如下图所示。单条IDA曲线(图片来源:https://portwooddigital.com/2021/10/31/the-little-ida/) 在调幅系数小于0.6前,结构的位移最初是呈线性的;调幅系数达到1后,结构位移突然增大;调幅系数继续增大后产生复苏(resurrection,指调幅系数增大,响应反而减少的现象),调幅系数1.5以后,曲线基本进入平直段,基本可以判定结构已经动力失稳。 概括上述代码的功能,即:在达到设定阈值前不断的提升地震强度,从而获取结构动力响应与地震动强度的关系曲线。通过这个简单的算例可以了解到IDA方法的本质在于,观察损伤指标DM随强度指标IM增大产生趋势,判断结构是否已经动力失稳。 上述代码需要注意的是,由于在模型文件中循环进行动力分析计算,每次计算都会指定一个编号为1的基底激励的荷载模式,所以每次计算前应使用remove命令移除loadpattern为1的荷载模式,否则程序计算会报错,提示编号为1的荷载模式已经存在。3 基于hunt Trace Fill算法的IDA分析代码待后续跟新推荐阅读[1] Vamvatsikos D, Cornell C. Tracing and post-processing of IDA curves: Theory and software implementation[R]. Report No RMS, 2001, 44.[2] Vamvatsikos D, Cornell C A. Incremental dynamic analysis[J]. Earthquake Engineering & Structural Dynamics, 2002, 31(3): 491-514.[3] Cornell C A. Applied incremental dynamic analysis[J]. Earthquake Spectra, 2004, 20(2): 523-553.编辑于 2024-03-02 09:59・IP 属地四川结构工程防灾减灾工程抗震​赞同 2​​添加评论​分享​喜欢​收藏​申请

《深入理解计算机系统》第二章:整数的表示_在计算机中umax是什么意思-CSDN博客

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《深入理解计算机系统》第二章:整数的表示_在计算机中umax是什么意思-CSDN博客

《深入理解计算机系统》第二章:整数的表示

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《深入理解计算机系统》第二章:整数的表示

文章目录

《深入理解计算机系统》第二章:整数的表示前言一、64位机器上的数据类型二、无符号数的编码2.1 表示和计算2.2 UMax

三、有符号数的编码3.1 补码3.2 TMax&TMin

四、U2T&T2U 有无符号数的转换五、unsigned注意事项5.1 注意15.2 注意25.3 注意35.4 如果正确使用unsigned

六、Sign Extension 位扩展6.1 位扩展的注意事项6.2 有符号数扩展的数学证明

七、Truncating Numbers 位截断7.1 截断无符号数7.2 截断有符号数

总结

前言

我将在本篇文章,详细回顾一下自己对整数的表示的理解。

一、64位机器上的数据类型

需要注意的是,在64位机器上,long类型8个字节,然而在32位机器上long只占4个字节。unsigned是无符号数,原则上恒大于等于0的数。是C语言的专属特性,其他语言均不支持无符号数。

二、无符号数的编码

2.1 表示和计算

使用B2U表示将二进制数表示成无符号数,举个例子如下: CSAPP原书里面给出了一个图形的方式来表示无符号数: 如上图所示,二进制【x1,x2,x3,…】等于,所有位为1的进度条的长度相加得到的和。

2.2 UMax

UMax: 无符号数的最大值 无符号的最大值是,所有位全为1;十进制的最大值表示:2^n-1;其中n是字节数。

三、有符号数的编码

无符号数不需要符号位来表示一个数,这样对于无符号数是比较简单和高效的,但是不能用来标识有符号数。在计算机中有符号数的表示使用补码的形式。 关于为什么是补码,我觉得这个博客讲的还可以,因为有种种原因吧,补码可以直接用于数字的计算。

3.1 补码

正数的补码 == 正数本身 负数的补码 == 原码的基础上, 符号位不变,其余各位取反, 最后+1

使用一个向量来表示有符号数,它的计算公式如下所示: 10000010 = -2^7 + 2 = -126,在比如下图所示:

关于符号位,要理解负权重的概念,不能简单的当作成一个符号位 需要注意的是-1在任何字节的补码表示下都是全1

3.2 TMax&TMin

TMax:有符号数的最大值

TMin: 有符号数的最小值

四、U2T&T2U 有无符号数的转换

有符号位和无符号位之间的转换规则是: 1、位模式表示不变 2、需要重新解释 3、需要加减2^w 下面看一下公式的推导: 下面看一下CSAPP的图: 接下来看一个T2U的案例:

五、unsigned注意事项

C语言中,有符号数与无符号数的运算,会将有符号数转换成无符号数

5.1 注意1

,如下图的案例所示。 a = -1,但是当其与有符号数进行比较运算时,a的值会被转换成无符号数,x < 0时,T2U(x) = x + 2^w,也就是a会转成 -1 + 4 294 967 296 ==>4 294 967 295,而4 294 967 296是大于0的,所以会输出 -1 > 0 的结果。

5.2 注意2

下图所示的这种情况是因为 length - 1 应该等于 -1 ,但是在C语言中,无符号数与有符号数之间的运算,会将有符号数转换成无符号数,所以-1转成无符号数之后,就是无符号的最大数,但是数组的范围是有限的,当数组下标到达最大无符号数的时候,数组肯定会出现访问越界。

5.3 注意3

下面这个例子来自于南大的课件,同样当n = 0是,n - 1 会被转换成无符号的最大值,而无符号数i是天然小于等于UMax的,所以这里会出现死循环。

5.4 如果正确使用unsigned

大神提出的解决方法如上图所示,但是除非必要,尽量不使用unsigned,是避免出现这种问题的最直接方法。

六、Sign Extension 位扩展

6.1 位扩展的注意事项

1、无符号数的扩展,直接前面补0即可 2、有符号数的扩展,需要将无符号位进行扩展,比如下图所示: 有符号负数的扩展,前面补零;有符号负数的扩展前面补1。 正数的扩展没有什么好说的,比如byte类型的数7转成int类型,直接高位填充0即可。

00000111->00000000 00000000 00000000 00000111

负数的扩展,则是直接填充1

10000111(-121) -> 11111111 11111111 11111111 10000111

可以算一下上边负数的扩展是正确的。 注意:C++中负数不支持左移位,因为结果是不定的,比如:int c = (unsigned int)(a & b) << 1;具体看leetcode上剑指offer65题

6.2 有符号数扩展的数学证明

定义二进制转补码的函数B2T: 根据数学归纳法,要想证明(1)和(2)相等,可以最终归为证明B2T(w+k) == B2T(w+k-1)。 综上所述,当有符号数从一个较小的数据类型转成较大的数据类型时,进行符号位扩展可以保证数值不变。

七、Truncating Numbers 位截断

7.1 截断无符号数

当较大的数据类型转成较小的数据类型时,会发生位截断。比如下图所示,将int类型的53191,这个数字显然大于short所能表示的数字范围,就会发生截断,将高16位丢弃,保留低16位,造成了数值的变化。 截断的原理类似于取余操作,比如将123456对1000进行取余,即可保留后三位数字。

7.2 截断有符号数

有符号的数截断分为两步: 1、用无符号数的函数映射来解释底层的二进制位,然后使用无符号的截断方式对数值进行截断。 2、将第一步得到的无符号数转换成有符号数 经过上面两步,即可完成对有符号数的截断。

总结

整数的表示是计算机基础体系结构中十分重要的基础知识,作为一个程序员,掌握良好的计算机体系结构,是基本素养。其中对于有符号数与无符号的数的运算,是容易忽视的点,如果不仔细学习一下,当出现Bug时,可能都搞不清楚为什么。

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深入理解计算机系统第二版csdn

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### 回答1:

《深入理解计算机系统》是一本经典的计算机科学教材,第二版是对第一版的全面升级和扩展。本书的作者是布莱恩·卡尼汉(Brian Kernighan)和丹尼斯·里奇(Dennis Ritchie),他们是C语言的创始人之一,有着丰富的实践经验和深厚的理论功底。

这本书的主要目的是帮助读者深入了解计算机系统的底层原理和工作机制,以及如何利用这些知识进行系统性能优化和问题调试。书中从编程语言、汇编语言、程序执行、内存管理、文件系统等多个角度,详细介绍了计算机系统的各个组成部分和其相互作用的方式。

第二版在内容和理念上都有了一些新的改进。首先,本书增加了关于网络编程和并发编程的新章节,以适应当今计算机系统日益复杂的发展趋势。其次,为了保持与迅速变化的技术形势的同步,第二版对许多章节进行了修订和更新,包括对新的计算机体系结构、处理器技术、存储介质等的介绍,并针对一些近期出现的漏洞和攻击做了相应的解释。

本书的特点是理论与实践相结合,既深入剖析计算机系统的原理,又通过大量实例和案例帮助读者将理论应用到实际问题中。读者在阅读过程中,不仅可以学到计算机系统的原理和工作机制,还能够锻炼自己的系统设计和调试能力。

总的来说,《深入理解计算机系统》第二版是一本非常重要的计算机科学教材,适合对计算机系统工作原理感兴趣的学生、教师和从业人员阅读。通过阅读本书,读者可以深入理解计算机系统的底层原理,提高系统性能,解决实际问题。

### 回答2:

《深入理解计算机系统》第二版是一本经典的计算机系统原理教材,由美国卡内基梅隆大学的教授布莱恩·卡尼汉(Brian Kernighan)和罗伯特·戴维森(Robert Davidson)合著。本书的中文翻译版本在CSDN上非常受欢迎。

该书主要通过深入讲解计算机底层硬件、操作系统以及编译原理等知识,帮助读者全面理解计算机系统的工作原理和设计思想。书中内容围绕计算机系统的核心概念展开,包括进程、内存管理、文件系统、虚拟内存等。

《深入理解计算机系统》第二版与第一版相比,进行了全面的更新和改进。作者引入了最新的计算机体系结构和技术,在保留经典内容的基础上,增加了对多核处理器、并行计算等新技术的讲解。此外,书中后期的内容还涉及了网络编程、安全和性能优化等实际应用方面的知识。

这本书的优点在于,作者以清晰简洁的语言,结合大量实例和案例,将复杂的计算机系统理论概念讲解得容易理解和易于实际运用。读者通过学习本书,可以更好地理解和分析计算机系统的性能瓶颈,并通过优化和改进提升系统的效率。

此外,《深入理解计算机系统》还鼓励读者通过自主实践,使用常见的工具和技术,动手实践并深入理解计算机系统设计和性能调优的方法。这种实践性的学习方式,使得读者能够通过实际操作加深对书中知识的理解和掌握。

总之,《深入理解计算机系统》第二版通过全面深入的讲解,帮助读者建立起系统化的计算机系统知识框架。对于计算机科学相关专业的学生和从事软件开发、系统管理等工作的人员来说,本书都是一本非常有价值的参考资料,有助于他们理解计算机系统的内在原理和工作机制,进一步提升技术水平。

### 回答3:

《深入理解计算机系统(第二版)》是由美国卡内基梅隆大学的教授Randal E. Bryant和David R. O'Hallaron合著的一本计算机系统相关的教材。该书是计算机科学与工程领域的经典教材之一,旨在帮助读者深入理解计算机系统的底层原理和工作机制。

这本书主要分为10个章节,从CPU的组成部分开始,逐步向上层的内存和I/O系统扩展。第一章介绍了计算机系统的基本概念和层次结构,为后续章节奠定了基础。接着,第二章到第五章讲解了整数和浮点数的表示与运算,同时介绍了汇编语言和数据表示的相关概念。

在第六章和第七章中,书籍聚焦于理解计算机系统中内存层次结构和缓存一致性。这些章节解释了为什么程序中有些内存操作会比其他操作更快,并介绍了各种优化技术。在第八章中,书籍介绍了虚拟内存的概念与实现方式,深入讲解了操作系统如何使用虚拟内存机制提高程序的执行效率。

接下来的两个章节,第九章和第十章,介绍了动态内存分配和链接。这些章节探讨了程序运行时如何管理内存和使用动态分配的技术,如何生成可执行文件并将其与其他对象文件链接。

《深入理解计算机系统(第二版)》通过系统性的讲解,帮助读者逐步深入理解计算机系统的底层原理。书中的例子和实践问题,能帮助读者巩固所学知识并应用于实际问题。此外,书的附录还提供了一些计算机系统方面的背景知识,供读者参考。

通过阅读这本书,读者可以全面掌握计算机系统的基本原理,并具备实际解决问题的能力。无论是对于计算机科学与工程专业的学生,还是对于从事计算机系统相关领域的从业者来说,《深入理解计算机系统(第二版)》都是一本必不可少的参考书籍。

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Linux内存管理之UMA模型和NUMA模型 - 知乎

Linux内存管理之UMA模型和NUMA模型 - 知乎切换模式写文章登录/注册Linux内存管理之UMA模型和NUMA模型极致Linux内核【推荐阅读】Linux文件系统详解linux进程管理---实时调度linux内核内存管理-缺页异常linux内核内存管理-brk系统调用共享存储型多处理机有两种模型均匀存储器存取(Uniform-Memory-Access,简称UMA)模型 (一致存储器访问结构)非均匀存储器存取(Nonuniform-Memory-Access,简称NUMA)模型 (非一致存储器访问结构)UMA模型各CPU共享相同的物理内存(各CPU与一个集中的存储器和I/O总线相连),每个 CPU访问内存中的任何地址所需时间是相同的,物理存储器被所有处理机均匀共享。这就是为什么称它为均匀存储器存取的原因均匀共享存储器有时候也称之为一致存储访问,一致性意指无论在什么时候,处理器只能为内存的每个数据保持或共享唯一一个数值。缺点:UMA模型的最大特点就是共享。在该模型下,所有资源都是共享的,包括CPU、内存、I/O等。也正是由于这种特性,导致了UMA模型可伸缩性非常有限,因为内存是共享的,CPUs都会通过一条内存总线连接到内存上,这时,当多个CPU同时访问同一个内存块时就会产生冲突,因此当存储器和I/O接口达到饱和的时候,增加处理器并不能获得更高的性能。UMA模型NUMA模型的基本特征是具有多个CPU模块(称为节点),每个节点又由多个CPU core(如4个)组成,并具有本地内存、I/O接口等,所以可以支持CPU对本地内存的快速访问。各个节点之间可以通过互联模块(如称为Crossbar Switch)进行连接和信息交互,这样可以支持对其他节点中的本地内存的访问,当然这时访问远的内存就要比访问本地内存慢些,这也是非一致存储访问NUMA的由来。优点:NUMA模型的最大优势是伸缩性。与UMA不同的是,NUMA具有多条内存总线,可以通过限制任何一条内存总线上的CPU数量以及依靠高速互连来连接各个节点,从而缓解UMA的瓶颈。NUMA理论上可以无限扩展的,但由于访问远地内存的延时远远超过访问本地内存,所以当CPU数量增加时,系统性能无法线性增加。原文作者:首页 - 内核技术中文网 - 构建全国最权威的内核技术交流分享论坛原文地址:Linux内存管理之UMA模型和NUMA模型 - 圈点 - 内核技术中文网 - 构建全国最权威的内核技术交流分享论坛(版权归原文作者所有,侵权留言联系删除)发布于 2023-03-10 21:48・IP 属地湖南Linux内存管理​赞同 4​​添加评论​分享​喜欢​收藏​申请

Ubuntu16.04/18.04配置mumax3+oommf - 知乎

Ubuntu16.04/18.04配置mumax3+oommf - 知乎切换模式写文章登录/注册Ubuntu16.04/18.04配置mumax3+oommf风维月魄水至清则无鱼,人志坚则无敌2021.4.23更新:重装amax,发现之前没有放mumax3的编译命令。。。加上了。2020.9.16更新:更新百度网盘链接。2019.9.26更新:从零开始安装cmax,文件基本都是用scp命令从bmax拷过来的,修复了文中若干bug,包括安装mumax3和添加环境变量等。2019.7.14更新:将ActiveTcl8.6.6换成了8.6.8,百度网盘链接更新,里面加入了win下安装环境的软件,文末加入使用的文件名截图,所使用的文件请对号入座。-----------------------------------------------------------------------------------------------去年是配了一台服务器的,但是当时用的方法比较局限,而且都忘了,肝了两天,在两台电脑上都配置好了微磁学模拟环境。两台电脑配置分别如下,都通过测试。bmax:ubuntu16.04 + xfce4 + intel e5-2643 v3 + gtx 1080Tikm:Xubuntu18.04 + intel e3-1230 v2 + gtx 750Timumax3官方推荐的代码如下:sudo apt-get install git golang-go gcc nvidia-cuda-toolkit nvidia-cuda-dev nvidia-340 gnuplot

GOPATH=$HOME go get -u -v github.com/mumax/3/cmd/mumax3不建议使用官方推荐,第一,1080Ti不支持nvidia-340;第二,cuda版本太低(7.5.17);第三,github国内连接速度问题。不过,官方推荐的不会在编译和运行过程中出现各种bug。以下安装过程,需要用到的文件在文末会给出官网链接,以及备份链接。一、安装mumax31、安装nvidia显卡驱动我比较喜欢用apt方式安装,虽然cuda里面带有nvidia官方驱动,但是之前用apt装了一个,又装了官方的,把系统搞崩溃了,无法使用nvidia-smi,全部卸载重装一点用都没有。所以建议不是安装最新驱动的话就用apt安装就可以了。sudo apt-get update # 更新源

sudo dpkg --list | grep nvidia-* # 查看nvidia相关驱动版本

sudo apt-get --purge remove nvidia-* # 清除已安装的nivdia驱动

sudo apt-cache search nvidia-* # 寻找可用的nvidia驱动

sudo apt-get install nvidia-384 # 16.04安装了384.130,18.04安装了390.1162、安装cuda-9.0官网要求显卡驱动版本>=384.81,均符合。cuda-9.0最高支持gcc/g++6.0,ubuntu16.04符合,18.04不符合,需降级。注意:安装之前要关闭桌面,并且kill掉所有vnc桌面。在实体机上按住ctrl+alt+f1,即可切换到命令行(ctrl+alt+f7切回),远程ssh直接操作即可。gcc --version # 查看gcc的版本

g++ --version

sudo apt-get install gcc-5 g++-5 # 安装gcc/g++5,实际安装了5.5

cd /usr/bin

sudo mv gcc gcc.bak # 备份

sudo mv g++ g++.bak

sudo ln -s gcc-5 gcc # 重新链接

sudo ln -s g++-5 g++

sudo service lightdm stop # 关闭桌面,ubuntu发行版则关闭gdm

sudo bash cuda_9.0.176_384.81_linux.run # 安装cuda-9.0

sudo bash cuda_9.0.176.1_linux.run # 安装补丁包

sudo bash cuda_9.0.176.2_linux.run

sudo bash cuda_9.0.176.3_linux.run

sudo bash cuda_9.0.176.4_linux.run小技巧:安装cuda-9.0出现菜单,enter向下一行,空格向下一页,10000+enter直接到底。安装cuda-9.0选项大致如图:ubuntu 16.04ubuntu 18.04,官网上没有cuda-9.0的支持,但实际上可以装。补丁包没什么好说的,accept就可以了。等等还没结束,还需要添加环境变量,个人习惯添加到终端变量中。vim ~/.bashrc # 在尾部增加框线内部分

-----------------------------------------------------------------

export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-9.0/lib64

-----------------------------------------------------------------

source ~/.bashrc # 更新终端环境变量,注意要重启终端3、安装mumax3github上有release发行包,这里用的是3.9.3版本。先安装golang-go,添加GOPATH环境变量。再创建mumax3的安装位置。sudo apt install golang-go

sudo vim /etc/profile # 在尾部增加框线内部分

-----------------------------------------------------------------

export GOPATH="/home/bmax/go"

-----------------------------------------------------------------

source /etc/profile # 更新环境变量

mkdir -p ~/go/src/github.com/mumax # 其实这个地方只要有go这个文件夹就可以了,我是为了和官方安装看起来一样winscp上传源代码,直接解压并将文件夹名字改名为3(其实你改不改改名没关系,我有强迫症),放到"~/go/src/http://github.com/mumax" 下。 cuda-9.0去掉了cufft,编译前需要修改cuda /cufft /mode.go,见官方分支,将官方的第14\16\17\28\30\31行用 "\\" 注释掉,注意别注释掉 "}"。我在文末发的是已经修改过的,可用下面命令解压到指定文件夹。3.10β版本在cuda-9.0上编译会报很多errors,暂时无解。unzip ~/Downloads/mumax3.9.3_cuda-9.0修改版源代码.zip -d ~/go/src/github.com/mumax/

cd $GOPATH/src/github.com/mumax/3/cmd/mumax3

go install # 编译mumax3添加一下环境变量,若不添加会提示mumax3命令不存在vim ~/.bashrc # 在最后一行添加框线内部分

-------------------------------------------

export PATH="/home/bmax/go/bin:$PATH"

-------------------------------------------

source ~/.bashrc到此mumax3应该可以用了,在终端运行一个例子试一下mumax3 Sdandard_problem_4.mx3输出最后看到run(1e-9)并且.out文件夹里看到输出了7个.ovf文件就成功了。二、安装oommf安装oommf之前需要配置tcl/tk环境,并且不同版本对tcl/tk的版本要求也比较严格,见官网说明,在linux系统中还需要g++编译器(安装cuda时已经安装)。这里安装oommf12b2版本,用ActiveTcl配置tcl/tk环境,版本是8.6.8(8.6.6以后的8.6.x版本都可以)。1、安装ActiveTcl-8.6.8winscp上传压缩包到用户目录,解压,运行安装文件。tar zxf ActiveTcl-8.6.8.0-x86_64-linux-glibc-2.5.tar.gz # 解压

cd ActiveTcl-8.6.8.0-x86_64-linux-glibc-2.5-28eabcbe7 # 进入文件夹

sudo bash install.sh # 安装安装完以后在~/.bashrc文件里添加环境变量,如果之前安装了Anaconda,需要暂时注释Anaconda的环境变量,没安装则不用管。#------ActiveTcl--------

export PATH="/opt/ActiveTcl-8.6/bin:$PATH"

# added by Anaconda3 installer

# export PATH="/home/bmax/anaconda3/bin:$PATH"2、安装oommf12b2winscp上传压缩包到用户目录,解压,进入目录tar -zxvf oommf12b2_20180930.tar.gz -C /home/bmax

cd ~/oommf运行下面的命令可以查看相关环境tclsh oommf.tcl +platform运行下面第三条命令可以编译安装,三条全部运行可用于升级,运行前两条可以卸载之前版本tclsh oommf.tcl pimake upgrade

tclsh oommf.tcl pimake distclean

tclsh oommf.tcl pimake编译可能出错,提示x11安装不完整,执行下列命令,再运行一下上面三条命令sudo apt-cache search x11-dev # 查询哪部分没装

sudo apt-get install libghc-x11-dev此时运行下列命令,可以打开oommftclsh oommf.tcl3、建立启动脚本你以为就这么完了?不可能的!有时我们会安装Anaconda来管理python,这时就要把Anaconda的环境变量添加回来,将ActiveTcl的环境变量注释掉#------ActiveTcl--------

# export PATH="/opt/ActiveTcl-8.6/bin:$PATH"

# added by Anaconda3 installer

export PATH="/home/bmax/anaconda3/bin:$PATH"在oommf文件夹中新建一个.sh脚本,路径和需要哪条命令可以自己更改vim ~/oommf/omf.sh # 添加框线内部分

----------------------------------------------------------------

/opt/ActiveTcl-8.6/bin/tclsh /home/bmax/oommf/oommf.tcl # 启动

# +platform

# upgrade

# distclean

# pimake

-----------------------------------------------------------------前面的操作都可以用ssh和wincp操作,后面需要用到vnc,打开桌面右键新建一个Launcher(启动器),Name处可以写oommf,Command处填sh /home/bmax/oommf/omf.sh用户名和路径记得改成自己的。Icon(图标)选择Image Flile,找到oommf文件夹下的oommf.ico,改名为oommf.png,然后确定,save。双击启动器即可启动,首次启动弹出窗口选择中间的选项,标记为可执行。Now you can be happy and I can cry.所用文件:所用软件:百度网盘 提取码:df6q官网软件:CUDA ,mumax3 ,ActiveTcl(没找到之前版本),oommf参考链接:https://github.com/mumax/3Basic InstallationCUDA Toolkit Documentation linux 下安装 oommf -泡泡鱼的家-搜狐博客cuda: do not mention deprecated/removed CUFFT modes in the correspond… · mumax/3@ebeabb0 (个人原创,转载请注明源链接地址)编辑于 2021-04-23 15:42磁学模拟shell 脚本​赞同 11​​78 条评论​分享​喜欢​收藏​申请

Linux内存管理(1) -- UMA和NUMA_uma linux-CSDN博客

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Linux内存管理(1) -- UMA和NUMA_uma linux-CSDN博客

Linux内存管理(1) -- UMA和NUMA

最新推荐文章于 2023-09-09 14:50:11 发布

Hacker_Albert

最新推荐文章于 2023-09-09 14:50:11 发布

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了解UMA和NUMA 两种架构模型 参考此处

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1.模型起源2.UMA模型,NUMA模型2.1.UMA模型2.2.NUMA模型

1.模型起源

  若干年前,x86计算机内存控制器还没有整合进CPU,所有内存的访问都需要通过北桥芯片来完成。此时的内存访问如下图所示,被称为UMA(uniform memory access, 一致性内存访问 )。这样的访问对于软件层面来说非常容易实现:总线模型保证了所有的内存访问是一致的。

  之后x86平台经历了一场从“拼频率”到“拼核心数”的转变,越来越多的核心被尽可能地塞进了同一块芯片上,各个核心对于内存带宽的争抢访问成为了瓶颈;此时软件、OS方面对于SMP多核心CPU的支持也愈发成熟;再加上各种商业上的考量,x86平台推出NUMA(Non-uniform memory access, 非一致性内存访问)。

2.UMA模型,NUMA模型

均匀存储器存取(Uniform-Memory-Access,简称UMA)模型非均匀存储器存取(Nonuniform-Memory-Access,简称NUMA)模型

2.1.UMA模型

  UMA (Uniform Memory Access) system is a shared memory architecture for the multiprocessors. In this model, a single memory is used and accessed by all the processors present the multiprocessor system with the help of the interconnection network. Each processor has equal memory accessing time (latency) and access speed. It can employ either of the single bus, multiple bus or crossbar switch. As it provides balanced shared memory access, it is also known as SMP (Symmetric multiprocessor) systems.

  The typical design of the SMP is where each processor is first connected to the cache then the cache is linked to the bus. At last the bus is connected to the memory. This UMA architecture reduces the contention for the bus through fetching the instructions directly from the individual isolated cache. It also provides an equal probability for reading and writing to each processor. The typical examples of the UMA model are Sun Starfire servers, Compaq alpha server and HP v series.

  传统的多核运算是使用SMP(Symmetric Multi-Processor )模式:将多个处理器与一个集中的存储器和I/O总线相连。所有处理器只能访问同一个物理存储器,因此SMP系统有时也被称为一致存储器访问(UMA)结构体系,一致性指无论在什么时候,处理器只能为内存的每个数据保持或共享唯一一个数值。

  物理存储器被所有CPU均匀共享。所有处理机对所有存储字具有相同的存取时间,这就是为什么称它为均匀存储器存取的原因。每台处理机可以有私用高速缓存,外围设备也以一定形式共享。

  显然,SMP的缺点是可伸缩性有限,因为在存储器和I/O接口达到饱和的时候,增加处理器并不能获得更高的性能。

2.2.NUMA模型

  NUMA (Non-uniform Memory Access) is also a multiprocessor model in which each processor connected with the dedicated memory. However, these small parts of the memory combine to make a single address space. The main point to ponder here is that unlike UMA, the access time of the memory relies on the distance where the processor is placed which means varying memory access time. It allows access to any of the memory location by using the physical address.

  Non-uniform memory access (NUMA) is a shared memory architecture used in today’s multiprocessing systems. Each CPU is assigned its own local memory and can access memory from other CPUs in the system. Local memory access provides a low latency – high bandwidth performance. While accessing memory owned by the other CPU has higher latency and lower bandwidth performance.

参考: https://frankdenneman.nl/2016/07/07/numa-deep-dive-part-1-uma-numa/

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了解UMA和NUMA 两种架构模型目录1.模型起源2.UMA模型,NUMA模型2.1.UMA模型2.2.NUMA模型1.模型起源  若干年前,x86计算机内存控制器还没有整合进CPU,所有内存的访问都需要通过北桥芯片来完成。此时的内存访问如下图所示,被称为UMA(uniform memory access, 一致性内存访问 )。这样的访问对于软件层面来说非常容易实现:总线模型保证了所有的...

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10-17

1010

NUMA系统中因为内存可以连接到不同的内存上,因此具有更好的内存扩展性。因为在NUMA系统中想要存取不同内存上的数据时,需要核心直接交互才能实现,跨NUMA会导致几纳秒的时间浪费,因此如果程序对性能比较敏感需要将程序绑定到指定的NUMA上,以此来避免不同NUMA之间核的交互。在拥有多个多核处理器的共享内存系统中,互联网络可以将所有的处理器直接连接到主存上,或者将每个处理器直接连接到一块内存,通过处理器内置的特殊的硬件使得各个处理器可以访问内存中的其他块。

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Linux内核:内存管理——NUMA架构

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为了消除UMA架构的瓶颈,硬件工程师将原集成在北桥芯片中的内存控制器进行了拆分,将其集成到cpu中,一般一个cpu socket都有一个独立的内存控制器,每个cpu socket也独立连接到一部分对立的内存,这部分CPU直连的内存被称为本地内存。虽然48GB的内存没有到达主机64GB的内存上限,但是当某些数据必须要在 NUMA 节点0的内存上分配时,就会导致 NUMA 节点0中的内存被交换出内存为新的内存请求让出位置,shared_buffer的内存的频繁换入和换出会使服务器的性能下降。

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weixin_45258382的博客

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根据处理器对内存的访问方式,将共享存储器方式的分为两大类,即UMA(Uniform Memory Access,统一内存访问)和NUMA(Non Uniform Memory Access,非统一内存访问。

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m0_74282605的博客

11-22

229

这里面比较复杂,先只考虑四级页表的情况。的普通内存域,这是所有体系机构上保证都会存在的唯一内存域,在IA-32系统上,该域可访问的最大内存不超过896MiB,超过该值的内存只能能通过高端内存寻址访问ZONE_HIGHMEM中的内存。· ZONE_DMA标记适合DMA的内存域,在IA-32计算机上,一般的现在是16MB,该区域供I/O设备直接访问,不需要通过MMU管理,连续分配,具有更高的性能。· ZONE_DMA32,标记了使用32位地址可寻址、适合DMA的内存域,显然只有64位系统上,才会有该内存域。

内核解读之内存管理(1)CPU体系架构UMA和NUMA

二进制君

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总之,UMA 模式适用于处理器数量比较少但需要高速内存访问的场景,而 NUMA 模式则适用于处理器数量较多但是内存访问带宽比较重要的场景。

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「优迈科思UMAX」获数千万Pre-A轮融资,凯风创投与海邦沣华联合领投

融资完成后,优迈科思将进一步加大对智能决策产品在智慧航空和智慧机场运控场景的研发投入与市场开拓、加速数据与算法中台的建设,实现运筹优化算法+AI+智能航空业务场景从基础层、中台层、应用层的三个立体化架构与布局。

2021-11-03 11:27

· 投资界讯  Aimee   

   

投资界(ID:pedaily2012)11月3日消息,近日,杭州优迈科思信息科技有限责任公司(以下简称优迈科思,英文UMAX)宣布完成数千万级人民币pre-A轮融资。本轮融资由凯风创投和海邦沣华投资联合领投。融资完成后,优迈科思将进一步加大对智能决策产品在智慧航空和智慧机场运控场景的研发投入与市场开拓、加速数据与算法中台的建设,实现运筹优化算法+AI+智能航空业务场景从基础层、中台层、应用层的三个立体化架构与布局,利用公司在高阶运筹优化算法与航空业务场景深刻洞察的核心竞争力,成为智能决策在航空业务落地应用的领跑者,为实现智慧航空与智慧机场运营赋能。经过近两年的快速发展,优迈科思以智能运筹算法技术驱动航空运控决策创新,将战略方向聚焦于智能航空业运营管理领域,并以运筹优化算法、机器深度学习、数字孪生、大数据、云计算等AI前沿技术为辅助基础,为航空业客户提供涵盖飞行、客舱、地服、运控、机场、空管等全系列智能决策产品和解决方案,帮助航空业客户加速完成本土化智能运控及智慧化转型。资料显示,优迈科思公司创始人兼CEO梁哲博士,系海归高层次人才及同济大学教授、国家自然科学基金杰青(1994年国家自然科学基金杰青设立以来唯一在航空运营管理领域的杰青)、上海市优秀学术带头人、上海市曙光学者、国家自然科学基金民航联合基金评审专家。梁哲博士二十年来专注于人工智能和运筹优化算法在航空运营领域的应用,是国际顶尖的民航运营优化专家。优迈科思联合创始人、COO罗玉娟女士表示,公司虽然成立不到两年,但依托梁哲博士及算法团队前沿和国际领先的科研成果,以及目前两位数的商业案例落地积累和相关航空行业数据的沉淀,优迈科思已经形成了基于航空业务场景的运筹优化算法库和AI架构技术中台,紧跟以及引领客户需求不断推出基于扎实理论科研成果的创新产品,解决被欧美垄断的“卡脖子”技术,有效解决航空运营优化的难点、痛点和实际智能化应用问题。通过独创而又扎实的符合客户需求的算法产品、技术和运营能力,优迈科思已深度服务行业一些包括东航、国航、厦航、华夏航空、顺丰航空、圆通航空、厦门机场等行业头部或者标杆客户,并获得客户的高度评价。海邦沣华表示,在各行各业数字化、智慧化转型的大背景下,海邦投资持续看好和布局数字经济领域,UMAX作为国内最优质的航空智慧运营产品与解决方案供应商之一,在民航市场具有极高的竞争力,有效打破了航空领域国外厂商对民航核心软件的垄断。除航空业,其核心的运筹优化技术未来还将广泛应用于轨交、能源、供应链等行业,持续为客户创造价值。凯风创投表示,航空产业是我国制造业的明珠,技术和市场壁垒都非常高,通过对下游客户的深入调研,凯风创投认可UMAX能够真正站在客户角度,为航空类企业提供高经济价值的产品和服务,与国外巨头同场竞技。凯风创投看好UMAX团队对航司和机场业务场景的深入理解,运用运筹学理论功底深度打磨技术与产品的能力,以及推动行业向新商业模式转变的创造力,并将持续给予投后助力,共同推动航空产业走向数字化、智能化。据了解,优迈科思在2020年1月即获得银杏谷千万级天使轮投资。经快速发展和迭代一年后,优迈科思持续被资本市场看好并再获Pre-A轮融资。关于凯风创投凯风创投是一家专注于早期科技型企业投资的中 美双币风险投资机构,提倡平等、透明、分享、创新的团队文化。公司成立于2009年,重点关注医疗健康和IT硬科技领域,管理规模累计超50亿元人民币,全球视野、强调国际IP,以行业应用为导向,沿垂直行业产业链构建了“Angel孵化试错、VC跟进扶持、PE重仓投资”的农耕模式,先后为一百多个优秀团队和项目提供资金和资源支持。凯风创投致力于成为优秀高科技创业者的首选机构投资人,是国内最早专注投资海归团队创业的机构;科技部首批科技型中小企业创投引导基金阶段参股的六家机构之一;2017-2020,连续四年“中国最佳创业投资机构TOP 100”(评选机构:投 中集团);2020-2021,连续两年“Most Consistent Top Performing VC Fund Managers(All Vintages)”(评选机构:Preqin)。凯风创投助力旭创科技(300308)、矩子科技(300802)、敏芯股份(688286)、华兴致远(000008)、Cytek(NASDAQ: CTKB)、康乃德(NASDAQ: CNTB)、Thrive(NASDAQ: EXAS)等10余家高科技企业成功上市,同时赋能创鑫激光、海创光电、显耀显示、太美医疗、臻和科技、华科精准等一大批企业在各自细分领域脱颖而出。关于海邦沣华投资海邦沣华投资的前身是成立于2011年的“杭州海邦投资管理有限公司”,投资业务始于2011年,是国内第一支以“海归创业”为主题的风险投资基金。成立十年来,公司坚持以“科技和人才”为核心,主要聚焦生命健康、数字经济、新材料及高端制造三大领域,重点投向海外高层次人才创办的早中期阶段项目。已投企业中有19家企业实现IPO或并购重组上市,24家企业被评为“独角兽”企业,所管基金的年化收益率(IRR)平均值超过40%。先后多次被评为浙江省“优秀投资机构”、“优秀股权投资机构”、“优秀金融机构”、“最佳VC投资团队”、“十大创投机构”、“十大天使投资机构”、“卓越私募股权投资机构”,入选“清科集团中国股权投资IPO数量2019年度20名榜单”,荣获“卓悦榜年度医疗健康投资人”、“长三角最佳捕手”等称号。

【本文根据公开消息发布,如有异议,请联系(editor@zero2ipo.com.cn)投资界处理。】

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本文涉及企业高科机构海邦投资凯风创投

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大屏长红,优酷OTT月活再拿第一!

大屏长红,优酷OTT月活再拿第一!

2024年03月05日 18:13

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  大屏再交高分答卷。近日,勾正科技发布2024年1月《智能电视大数据月度报告》。数据显示,1月智能电视月活率95%,月活终端3.12亿台,其中CIBN酷喵(优酷TV版)月活、日活以绝对优势登“智能电视+OTT盒子”全天点播媒体综合TOP1,领先行业。  月活超1.4亿行业第一  优酷OTT用好内容把年轻人留在大屏  《智能电视大数据月度报告》数据显示,1月优酷OTT月活超1.4亿,日活稳定在5497万户,双双拿下行业第一。好内容是用户留在大屏的最强黏合剂。围绕“为好内容全力以赴”的平台主张,优酷保持了优质内容的生产能力,持续带来《鸣龙少年》《要久久爱》《这!就是街舞6》《火星情报局6》《超机智青年大会》《何不秉烛游》等多元化优质剧综内容,以高质感文娱体验让用户爱上看大屏。  由张若昀、黄尧主演的《鸣龙少年》聚焦教育话题,让观众在轻喜剧的风格里感受现实生活。该剧在上线之初,以优酷、微博双端预约量537.9万创下优酷剧集预约量现代剧类型TOP1的好成绩;上线后多次登微博剧集影响力榜、抖音热榜、抖音剧集榜、灯塔电视剧周榜、云合全网舆情榜、猫眼电视剧热度总榜TOP1;由杨紫、范丞丞、朱颜曼滋、王乾越领衔主演青春励志剧《要久久爱》凭借温暖治愈的内核喜提全网热搜4000+,全网有效播放达9亿。  综艺层面,《这!就是街舞6》以全新赛制炸翻全场,多次登优酷综艺热度榜、猫眼网络综艺日榜、灯塔网综舆情日榜、骨朵全平台网综日榜、云合网综霸屏榜日榜等热榜TOP1;时隔三年再回归的《火星情报局6》让更多人在新奇发现中感受离开地球表面的快乐,节目累计全网热搜1400+;沉浸式智性游戏竞技成长真人秀《超机智青年大会》席卷全网热搜2000+,被誉为新晋“脑综”天花板;年番综艺《朝阳打歌中心》《抖包袱大会》以及年番喜剧《绷不住了啦》、优质人文《何不秉烛游》等多元精品满足不同用户的观看需求。  值得关注的是,刚刚会员收官的古装探案剧《大唐狄公案》凭借反程式化内容设定猫眼全网热度榜、Vlinkage电视剧播放指数、寻艺电视剧指数、微博剧集影响力TOP1。近期上线的青年演员演技研习综艺《无限超越班》第二季首播拿下全网热搜730+,登抖综艺榜TOP1;由胡先煦、王彦霖 、喻恩泰主演的《飞驰人生热爱篇》高燃追梦,剧集上线喜提微博剧集影响力热播榜、优酷奇幻剧热度榜等多个榜单TOP1,开播喜提全网热搜680+;由林一、周也领衔主演的《别对我动心》高甜出圈,上线前预约量破435W,首播全网热搜达200+。此外,头部综艺《盒子里的猫》《这是我的岛》即将上线,让用户畅享大屏多元好内容。  三大场景激活营销新想象  优酷OTT用创新让品牌赢在大屏  有用户的地方就有生意机会。当用户规模持续增长的OTT大屏跃升为家庭场景中的第一媒介,其“一对多”、“高曝光强触达”的独特营销价值也被更多的广告主看到和认可。而为进一步让广告主吃透大屏红利,优酷OTT以技术为核心持续深挖大屏三大场景营销价值,助力广告主开辟新增长曲线。  首先是开机场景强曝光,让品牌广告抢占用户第一视觉。作为用户观影链路的第一眼内容,开机广告不仅能大量级覆盖目标用户,还能快速吸引用户注意力。优酷OTT持续开发「视频开屏广告」、「创意开屏广告」等创新产品,支持PDB多品线同步投放,让广告主高效抢占家庭人群。  其次是观影场景深互动,大小屏联动让品效看得见。在观影场景中,优酷OTT一方面通过「Umax」、「暂停UMax」的创新产品助力品牌广告持续曝光,另一方面借助「投屏互动」、「投屏摇一摇」、「投屏自动拉起」的大小屏双端覆盖、跨屏互动能力强化兴趣“种草”,为广告主带来全新品效营销动能。优酷「投屏互动」自上线以来深受广告主青睐,仅2022年就累计服务超50家品牌,在2023 年还拿下韩国K DESIGN AWARD金奖和德国iF产品设计奖在内的等多个大奖。  最后是生意场景,优酷OTT大屏电商、家庭电商双链路深度打通,品销联动一键完成。去年9月,优酷OTT“喵购”与天猫超市实现链路互通、数据打通,用户在观看广告时可直接在大屏上一键完成购买。  从曝光到“种草”再到转化,优酷OTT深受快消、IT3C、母婴、美妆等广告主青睐,成为它们开辟新增长的强大引擎。据统计,2022年优酷OTT合作品牌数增长400%,2023年其成为Cartier、香奈儿、劳力士、卡地亚、Burberry等奢侈品广告主精准营销高线高消品质人群的优选渠道。  在与联合利华的合作中,优酷OTT以开机广告+「Video Banner」弹出式广告+「投屏互动」广告的科学组合投放,助力联合利华实现家庭人群的最大化UV覆盖和家庭女性人群的精准触达。数据显示,此次投放总曝光PV超3亿+,UV覆盖超8000万+;在触达用户构成上,18-39岁占比70%+,女性占比60%+,白领及精致妈妈TGI超200,高质量完成联合利华618大促人群蓄水。  而在另一个案例中,优酷OTT依托「创意开机视频」的强大曝光能力,助力Cartier高效完成家庭人群的心智渗透。数据显示,此次投放超额完成营销目标,精准触达高净值白领人群,其中高消费力占比65%+。  结语:  以好内容让年轻人留在大屏,用创新让广告主赢在大屏。伴随大屏红利的持续爆发,优酷OTT也将持续深耕,用更有创新的营销玩法,携手广告主共创大屏营销新空间。  (来源:News快报)

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© Author(s) 2024. This work is distributed under the Creative Commons Attribution 4.0 License.

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04 Mar 2024

 | 04 Mar 2024

Status: this preprint is currently under review for the journal HESS.

Multi-decadal fluctuations in root zone storage capacity through vegetation adaptation to hydro-climatic variability has minor effects on the hydrological response in the Neckar basin, Germany

Siyuan Wang, Markus Hrachowitz, and Gerrit Schoups

Abstract. Climatic variability can considerably affect the catchment-scale root zone storage capacity (Sumax) which is a critical factor regulating latent heat fluxes and thus the moisture exchange between land and atmosphere as well as the hydrological response and biogeochemical processes in terrestrial hydrological systems. However, direct quantification of changes in Sumax over long time periods and the mechanistic drivers thereof at the catchment-scale are missing so far. As a consequence, it remains unclear how climatic variability, such as precipitation regime or canopy water demand, affects Sumax and how fluctuations in Sumax may influence the partitioning of water fluxes and therefore, also affect the hydrological response at the catchment-scale. The objectives of this study in the Upper Neckar river basin in Germany are therefore to provide a detailed analysis of multi-decadal changes in Sumax that can be observed as a result of changing climatic conditions over a 70-year period and how this further affects hydrological dynamics. More specifically, we test the hypotheses that (1) Sumax significantly changes over multiple decades reflecting vegetation adaptation to climate variability, (2) changes in Sumax are a dominant control on the evaporative index IE = EA/P and thus on the partitioning of water into drainage and evaporative fluxes as described by deviations ΔIE from parametric Budyko curves over time, (3) changes in Sumax also affect short term hydrological response dynamics and a time-dynamic implementation of Sumax as parameter in a hydrological model can improve the performance of a hydrological model. In this study, based on long-term daily hydrological records (1953–2022) and a stepwise approach over multiple consecutive 20-year periods, we found that variability in hydroclimatic conditions, with aridity index IA (i.e. EP/P) ranging between ~ 0.9 and 1.1 over the study period was accompanied by deviations ΔIE between -0.02 and 0.01 from the expected IE inferred from the long-term parametric Budyko curve. Similarly, fluctuations in Sumax, ranging between ~ 95 and 115 mm or 20 %, were observed over the same time period. While uncorrelated with long-term mean precipitation and potential evaporation, it was shown that the magnitude of Sumax is controlled by the ratio of winter or summer precipitation (p < 0.05). In other words, Sumax in the study region does not depend on the overall wetness condition as for example expressed by IA, but rather on how water supply by precipitation is distributed over the year. However, fluctuations in Sumax were found to be uncorrelated with observed changes in ΔIE. Consequently, replacing a long-term average, time-invariant estimate of Sumax with a time-variable, dynamically changing formulation of that parameter in a hydrological model did not result in an improved representation of the long-term partitioning of water fluxes, as expressed by IE (and fluctuations ΔIE thereof), nor in an improved representation of the shorter-term response dynamics. Overall, this study provides quantitative mechanistic evidence that Sumax significantly changes over multiple decades reflecting vegetation adaptation to climatic variability. However, this temporal evolution of Sumax cannot explain long-term fluctuations in the partitioning of water (and thus latent heat) fluxes as expressed by deviations ΔIE from the parametric Budyko curve over multiple time periods with different climatic conditions. Similarly, it does not have any significant effects on shorter term hydrological response characteristics of the upper Neckar catchment. This further suggests that accounting for temporal evolution of Sumax with a time-variable formulation of that parameter in a hydrological model does not improve its ability to reproduce the hydrological response and may therefore be of minor importance to predict the effects of a changing climate on the hydrological response in the study region over the next decades to come.

How to cite. Wang, S., Hrachowitz, M., and Schoups, G.: Multi-decadal fluctuations in root zone storage capacity through vegetation adaptation to hydro-climatic variability has minor effects on the hydrological response in the Neckar basin, Germany, Hydrol. Earth Syst. Sci. Discuss. [preprint], https://doi.org/10.5194/hess-2024-62, in review, 2024.

Received: 28 Feb 2024 – Discussion started: 04 Mar 2024

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Latest update: 06 Mar 2024

Siyuan Wang

CORRESPONDING AUTHOR

s.wang-9@tudelft.nl

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Department of Water Management, Faculty of Civil Engineering and Geosciences, Delft University of Technology, Stevinweg 1, 2628CN Delft, Netherlands

Markus Hrachowitz

https://orcid.org/0000-0003-0508-1017

×

Department of Water Management, Faculty of Civil Engineering and Geosciences, Delft University of Technology, Stevinweg 1, 2628CN Delft, Netherlands

Gerrit Schoups

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Root zone storage capacity (Sumax) significantly changes over multiple decades reflecting vegetation adaptation to climatic variability. However, this temporal evolution of Sumax cannot explain long-term fluctuations in the partitioning of water fluxes as expressed by deviations ΔIE from the parametric Budyko curve over time with different climatic conditions and it does not have any significant effects on shorter-term hydrological response characteristics of the upper Neckar catchment.

Root zone storage capacity (Sumax) significantly changes over multiple decades reflecting...

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