cuda thrust 前缀求和

2024-11-03

【CUDA开发】 CUDA Thrust 规约求和

1. 使用 Thrust Thrust 是一个开源的 C++ 库,用于开发高性能并行应用程序,以 C++ 标准模板库为蓝本实现. 官方文档见这里:CUDA Thrust /* ... */ float *fMatrix_Device; // 指向设备显存 int iMatrixSize = iRow * iCol; // 矩阵元素个数 cudaMalloc((void**)&fMatrix_Device, iMatrixSize * sizeof(float)); // 在显存中为矩阵开辟空间

cuda thrust函数首次调用耗费时间比后续调用长原因

lazy context initialisation. stackoverflow

【CUDA开发】Thrust库

Thrust库从C++的STL中得到灵感,将最简单的类似于STL的结构放在Thrust库中,比如STL中的vector.此外,Thrust库还包含STL中的算法和迭代器. Thrust函数库提供了两个向量容器,分别为主机和设备提供了向量类并且分别驻留在主机和设备的全局内存中.向量可以使用数组下标进行读取或者修改.然而,如果向量在设备上,那么对于每个这样的访问,Thrust通过PCI-E总线在后台执行单独的传输,因此,将这样一个结构放在循环里不是一个好的主意. Thru

【CUDA开发】Cuda C++ Thrust API与 Cuda Runtime API程序比较

今天买了本新书<高性能CUDA应用设计与开发方法与最佳实践>,今天读了第一章有点出获,分享给大家. 程序功能:给向量填充数据并计算各元素之和 1. CPU串行运行的代码: //seqSerial.cpp:串行执行数组的填充及求和 #include<iostream> #include<vector> using namespace std; int main() { const int N=50000; //任务1:创建数组 vector<int> a(

4.4 CUDA prefix sum一步一步优化

1. Prefix Sum 前缀求和由一个二元操作符和一个输入向量组成,虽然名字叫求和,但操作符不一定是加法.先解释一下,以加法为例: 第一行是输入,第二行是对应的输出.可以看到,Output[1] = Input[0] + Input[1],而Output[length - 1]就是整个输入向量元素之和. 为什么要使用并行计算?假如用串行计算来计算输出向量,那么向量中越靠后的元素需要等待的时间越长.最后一个元素需要等待0 + 1 + 2 + ... + (n - 2) = (n - 1)(n

CUDA：Supercomputing for the Masses (用于大量数据的超级计算)-第十节

原文链接第十节:CUDPP, 强大的数据平行CUDA库Rob Farber 是西北太平洋国家实验室(Pacific Northwest National Laboratory)的高级科研人员.他在多个国家级的实验室进行大型并行运算的研究,并且是几个新创企业的合伙人.大家可以发邮件到rmfarber@gmail.com与他沟通和交流. 在关于CUDA(Compute Unified Device Architecture,即计算统一设备架构的简称)的系列文章的第9节,我探讨了如何使用CUDA拓展

hdu 4746 Mophues 莫比乌斯反演+前缀和优化

Mophues 题意:给出n, m, p,求有多少对a, b满足gcd(a, b)的素因子个数<=p,(其中1<=a<=n, 1<=b<=m) 有Q组数据:(n, m, P <= 5×105. Q <=5000). 参考:ACdreamers 思路:对于hdu1695 GCD来说,由于只需要求gcd = k的个数,所以我们可以按照不优化莫比乌斯公式直接求,这样求解的时间复杂度为O(n); 若这题我们也不优化,答案累加需要双重循环: rep1(i,,n){ if(n

Codeforces 853B Jury Meeting (差分+前缀和)

<题目链接> 题目大意: 有$ n(n<=1e5)$个城市和一个首都(0号城市),现在每个城市有一个人,总共有$ m (m<=1e5)$次航班,每个航班要么从首都起飞,要么飞到首都去.每个飞机当天飞当天到.且坐飞机这一天什么也不能干,只能等飞机.每个飞机有一个花费和起飞时间.现在要把所有人集中到首都$ k(k<=1e6) $天,然后让他们各自回家.求最小花费,如果不可能实现k天或者不能回家了.或者去不了首都等等都输出-1. 解题分析: 首先判断是否有至少长度为k的区间能够保证

CUDA与OpenCL架构

CUDA与OpenCL架构目录 CUDA与OpenCL架构目录 1 GPU的体系结构 1.1 GPU简介 1.2 GPU与CPU的差异 2 CUDA架构 2.1 硬件架构 2.1.1 GPU困境 2.1.2 芯片结构 2.2 软件架构 2.3 编程模型 2.3.1 线程层次结构 2.3.2 存储器层次结构 2.3.3 主机(Host)和设备(Device) 2.4 CUDA软硬件 2.4.1 CUDA术语 2.4.2 硬件利用率 3 OpenCL架构 3.1 简介 3.2 框架组成 3.2.

CUDA运行时 Runtime（一）

CUDA运行时 Runtime(一) 一. 概述运行时在cudart库中实现,该库通过静态方式链接到应用程序库cudart.lib和libcudart.a,或动态通过cudart.dll或者libcudart.so. 需要cudart.dll和/或libcudart.索对于动态链接,通常将它们作为应用程序安装包的一部分包括在内.只有在链接到CUDA运行时的同一实例的组件之间传递CUDA运行时符号的地址才是安全的. 它的所有入口点都以cuda为前缀. 正如在异构编程中所提

POI2001 金矿

问题描述金矿的老师傅年底要退休了.经理为了奖赏他的尽职尽责的工作,决定在一块包含 n(n ≤ 15000) 个采金点的长方形土地中划出一块长度为 S ,宽度为 W 的区域奖励给他(1 ≤ s , w ≤ 10 000).老师傅可以自己选择这块地的位置,显然其中包含的采金点越多越好.你的任务就是计算最多能得到多少个采金点.如果一个采金点的位置在长方形的边上,它也应当被计算在内. 输入格式输入文件的第一行有两个整数,中间用一个空格隔开,表示长方形土地的长和宽即s和w(1<=s,w<=10 0

【LeetCode】327. Count of Range Sum

题目: Given an integer array nums, return the number of range sums that lie in [lower, upper] inclusive. Range sum S(i, j) is defined as the sum of the elements in nums between indices i and j (i ≤ j), inclusive. Note: A naive algorithm of O(n2) is tr

cdcqの省选膜你赛

cdcqの省选膜你赛比赛当天因为在杠hnoi2016的大数据结构没有参加,今天补了一下.挺好玩的虽然不看一句话题意的话真的卡读题此生无悔入东方,来世愿生幻想乡 2651. 新史「新幻想史 -现代史-」一句话题意: 有一个长度为n的整数序列,共m个时刻,在每个时刻都有一个操作,如果是询问操作则询问指定时刻一段区间的和,如果是修改操作则使修改指定时刻到当前时刻的所有时刻一段区间全部增加一个数,另一段区间全部减少一个数令t代表指定时间询问和修改拆开显然的偏序关系: \[ id' < id,

HNOI2019做题笔记

代码比较长所以直接去LOJ看吧- 鱼(计算几何.向量) 比较套路的内容:枚举$D$,对于其他所有点按照$D$极角排序,按照极角序枚举$A$,这样垂直于$AD$的线也会以极角序旋转,可以使用双指针+map的方式维护合法的$EF$点对数量. 相对麻烦的是如何对于每个$AD$找到合法的$BC$的数量.注意到$BC$的限制条件很强,要求$AD$是$BC$的中垂线,且$BC$与直线$AD$的交点在线段$AD$上. 故预处理所有可能的$BC$,设\(B

luogu P5287 [HNOI2019]JOJO

传送门神™这题暴力能A,这出题人都没造那种我考场就想到的数据,难怪我的垃圾做法有分先考虑没有撤销操作怎么做,因为每次插入一段一样的字符,所以我们可以把$x$个字符$c$定义为$cx$,然后用这种新字符做$\mathrm{kmp}$.但是直接把一般的$\mathrm{kmp}$搬过来做是错的.例如$yybbbyybb$,最后一个b的$next$是第二个b,但是题目有个限制,每次往后加的字符不会和上一个字符相同,那么现在往后加任何字符,因为都不等于b,所以就一定无法继

MPI 集合通信函数 MPI_Reduce()，MPI_Allreduce()，MPI_Bcast()，MPI_Scatter()，MPI_Gather()，MPI_Allgather()，MPI_Scan()，MPI_Reduce_Scatter()

▶ 八个常用的集合通信函数 ▶ 规约函数 MPI_Reduce(),将通信子内各进程的同一个变量参与规约计算,并向指定的进程输出计算结果 ● 函数原型 MPI_METHOD MPI_Reduce( _In_range_(!= , recvbuf) _In_opt_ const void* sendbuf, // 指向输入数据的指针 _When_(root != MPI_PROC_NULL, _Out_opt_) void* recvbuf, // 指向输出数据的指针,即计算结果存放的地方 _In