问题:使用CUDA进行数组元素归约求和,归约求和的思想是每次循环取半. 详细过程如下: 假设有一个包含8个元素的数组,索引下标从0到7,现通过3次循环相加得到这8个元素的和,使用一个间隔变量,该间隔变量随循环次数改变(累乘). 第一次循环,间隔变量stride等于1,将0与1号元素.2与3号元素.4与5号元素.6与7号元素相加并将结果分别保存在0.2.4.6号元素中(图中红色框所示). 第二次循环,间隔变量stride等于2,将0与2号元素.4与6号元素相加并将结果分别保存在0.4号元素中(图中

3205: 数组做函数参数--数组元素求和1--C语言 时间限制: 1 Sec  内存限制: 128 MB提交: 178  解决: 139[提交][状态][讨论版][命题人:smallgyy] 题目描述 定义一个函数来完成对参数数组中元素的排序工作,函数声明如下: int sum(int array[ ][4]);//该函数完成对array数组中的所有元素求和排序工作 在以下程序的基础上,完成对sum函数的定义,提交时,只提交sum函数的定义即可. #include <stdio.h > in

//////////////////////////////////////////////////////////////////////////// // // Copyright 1993-2015 NVIDIA Corporation. All rights reserved. // // Please refer to the NVIDIA end user license agreement (EULA) associated // with this source code for

项目打包下载 当向量元素超过线程个数时的情况 向量元素个数为(33 * 1024)/(128 * 128)=2.x倍 /* * Copyright 1993-2010 NVIDIA Corporation. All rights reserved. * * NVIDIA Corporation and its licensors retain all intellectual property and * proprietary rights in and to this software an

今天有个统计需求,需要对应的元素的列求和,文件示例如下: 1 ID1 0 2 7 2 ID2 1 5 6 3 ID3 2 2 6 4 ID4 1 6 0 5 ID2 3 8 3 6 ID2 0 8 3 7 ID4 2 2 9 8 ID2 3 7 7 9 ID1 1 5 3 10 ID2 2 3 7 11 ID3 0 2 5 12 ID2 5 4 7 13 ID4 5 8 2 14 ID2 6 9 9 15 ID1 1 4 4 16 ID2 8 2 9 17 ID1 1 3 0 18 ID3 8

Avoiding Branch Divergence 有时,控制流依赖于thread索引.同一个warp中,一个条件分支可能导致很差的性能.通过重新组织数据获取模式可以减少或避免warp divergence(该问题的解释请查看warp解析篇). The Parallel Reduction Problem 我们现在要计算一个数组N个元素的和.这个过程用CPU编程很容易实现: ; ; i < N; i++) sum += array[i]; 那么如果Array的元素非常多呢?应用并行计算可以大大

CUDA用于并行计算非常方便,但是GPU与CPU之间的交互,比如传递参数等相对麻烦一些.在写CUDA核函数的时候形参往往会有很多个,动辄达到10-20个,如果能够在CPU中提前把数据组织好,比如使用二维数组,这样能够省去很多参数,在核函数中可以使用二维数组那样去取数据简化代码结构.当然使用二维数据会增加GPU内存的访问次数,不可避免会影响效率,这个不是今天讨论的重点了. 举两个代码栗子来说明二维数组在CUDA中的使用(亲测可用): 1. 普通二维数组示例: 输入:二维数组A(8行4列) 输出:二

本篇继续LINQ Operators的介绍,包括元素运算符/Element Operators.集合方法/Aggregation.量词/Quantifiers Methods.元素运算符从一个sequence当中获取单个元素:集合方法对sequence进行统计/汇总并返回当个标量值:量词方法用于判断sequence是否满足特定条件并返回bool值. 元素运算符/Element Operators IEnumerable<TSource>→TSource Operator 说明 SQL语义 Fi

prog1详细要求: [第一版本程序Prog1要求:] + 给定一个数组,实现数组元素求和:,具体要求:实现对一维数组(a[100])的所有元素相加运算. + 数据准备:a)数组长度:100:b)数组数据来源:实验数据A列:1~100,CSV 格式则填充 前100个数据 [我的prog1的实现过程和问题解决]. prog1中运用到的数组的思路其实不难,但是刚开始我就卡在了怎么从excel中提取数据到c++中数组中去这个问题上,看到了群里的讨论之后,我试着把数据用txt打开,然后在翻了c++的书之

前面扯了很多,不过大多都是在讲CUDA 在软体层面的东西:接下来,虽然Heresy 自己也不熟,不过还是来研究一下硬体的部分吧-毕竟要最佳化的时候,好像还是要大概知道一下相关的东西的.这部分主要参考资料是: [Hotball's Hive]GPU 的硬体架构 Programming Massively Parallel Processors的Lecture 7 在研究硬体架构前,可能须要先回去看<nVidia CUDA简介>,稍微回顾一下在CUDA中thread.thread block.bl

本部分来自于<大规模并行处理器编程实战>第六章.第七章.打算不再看这本书了,准备看<programming massively parallel processors 2nd>,即它的第二版,第一版是09年的,第二版是13年的,虽说第二版可是里面涉及的是cuda4.0 和5.0,然而现在2015年7月,cuda都7.0了,正所谓赶速度,完全赶不上啊.虽然说本书好,不过一个不小心,你费老大劲做的优化,发现其实新版本的cuda或者硬件完全不需要,果然有关cuda的最好的资料其实还是官方

scala 官方地址 https://www.scala-lang.org/ 本文尽可能包含了一些主要的java和scala在编程实践时的显著差异,展现scala的代码的简洁优雅:scala通吃<面向对象编程Object Oriented Programming>和<函数式编程Functional Programming>,有很多开源组件都用scala开发(比如spark.kafka等),虽然java从8开始支持lambda表达式,有些方面已经接近scala,但是... 直接看代码

Scala与Java的关系... 4 安装Scala. 4 Scala解释器的使用... 4 声明变量... 5 数据类型与操作符... 5 函数调用与apply()函数... 5 if表达式... 6 语句终结符.块表达式... 6 输入和输出... 6 循环... 7 高级for循环... 7 函数的定义与调用... 8 在代码块中定义包含多行语句的函数体... 8 递归函数与返回类型... 8 默认参数... 8 函数调用时带名参数... 9 变长参数... 9 序列作为变长参数... 9

1. 原理 Stream 不是集合元素,它不是数据结构并不保存数据,它是有关算法和计算的,它更像一个高级版本的 Iterator. 原始版本的 Iterator,用户只能显式地一个一个遍历元素并对其执行某些操作: 高级版本的 Stream,用户只要给出需要对其包含的元素执行什么操作,比如: 所有元素求和 过滤掉长度大于 10 的字符串 获取每个字符串的首字母 Stream 就如同一个迭代器(Iterator),单向,不可往复,数据只能遍历一次,遍历过一次后即用尽了,就好比流水从面前流过,一去不复

Apache Spark 2.2.0 中文文档 - 快速入门 | ApacheCN Geekhoo 关注 2017.09.20 13:55* 字数 2062 阅读 13评论 0喜欢 1 快速入门 使用 Spark Shell 进行交互式分析 基础 Dataset 上的更多操作 缓存 独立的应用 快速跳转 本教程提供了如何使用 Spark 的快速入门介绍.首先通过运行 Spark 交互式的 shell(在 Python 或 Scala 中)来介绍 API, 然后展示如何使用 Java , Scal

用numpy实现搭建一个简单的forward和backward import numpy as np N, D_in, H, D_out = 64, 1000, 100, 10 x = np.random.randn(N, D_in) # (64, 1000) y = np.random.randn(N, D_out) # (64, 10) w1 = np.random.randn(D_in, H) # (1000, 100) w2 = np.random.randn(H, D_out) # (

为获得更好的阅读体验,请访问原文:传送门 一.流(Stream)简介 流是 Java8 中 API 的新成员,它允许你以声明式的方式处理数据集合(通过查询语句来表达,而不是临时编写一个实现).这有点儿像是我们操作数据库一样,例如我想要查询出热量较低的菜品名字我就可以像下面这样: SELECT name FROM dishes WHERE calorie < 400; 您看,我们并没有对菜品的什么属性进行筛选(比如像之前使用迭代器一样每个做判断),我们只是表达了我们想要什么.那么为什么到了 Jav

最近生产环境出现一个很奇怪的问题,测试环境无法重现,本地直连生产无法重现.于是用上 jmap + Java VisualVM 的 OQL (Object Query Language) 分析问题. 关于OGL的文章不多,特此转载,原文出处:https://blog.csdn.net/pange1991/article/details/82023771 本文主要翻译自JDK 1.8的JVM监控工具jhat中关于OQL的英文帮助说明. 可以在jhat 和 jvisualvm 中进行实践. OQL(对

获取和读取数据 初始化模型参数 实现softmax运算 定义模型 定义损失函数 计算分类准确率 训练模型 小结 import torch import torchvision import numpy as np import sys import random import torchvision.transforms as transforms sys.path.append('..') import d2lzh_pytorch as d2l 获取和读取数据 我们将使用Fahsion_MNI

前面依次介绍了普通线程池和定时器线程池的用法,这两种线程池有个共同点,就是线程池的内部线程之间并无什么关联,然而某些情况下的各线程间存在着前因后果关系.譬如人口普查工作,大家都知道我国总人口为14亿左右,可是14亿的数目是怎么数出来呢?倘若只有一个人去统计,从小数到老都数不完.好比一个线程老牛破车干不了多少事情,既然如此,不妨多起一些线程呗.于是人口普查工作就由中央分解到各个省份,各省又分派到下面的市县,再由市县分派到更下面的街道或乡镇,每个街道和乡镇统计完本辖区内的人口数量后,分别上报给对应的