reduction

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감소를 사용하여 배열의 합계를 찾기 위해 함수를 구현하고 있습니다. 배열에 32 * 32 요소가 있고 값은 0 ... 1023입니다. 내 예상 합계 값은 523776이지만 내 재발은 15872, 잘못되었습니다. 다음은 내 코드입니다 : #include <stdio.h> #include <cuda.h> #define w 32 #define h 32

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부울 식에서 중복 된 괄호를 제거하는 알고리즘

접두사 표기법에 부울식이 있습니다.이라고합시다. 내가 중침 표기법으로 변환 할 때 나는 ((A and B) or ((C or D) or E))으로 끝난다. 나는 (A and B) or C or D or E으로 줄이고 싶다. 중위 표기법을 줄이거 나 접두사 표기법에서 축소 된 수식을 얻는 것이 실제로 쉬운 지 여부입니다. 어떤 알고리즘을 사용해야합니까?

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인터리브 드 어드레싱 방법을 사용한 병렬 감소의 뱅크 충돌

마크 해리스 (Mark Harris)의 CUDA 병렬 최적화 최적화에 대한 프레젠테이션을 읽었습니다. 그것은 은행 충돌 문제는이 방법이 말한다 : 여기에서 나는 문제가 슬라이드입니다. 하지만 왜? 모든 스레드는 서로 다른 뱅크에있는 두 개의 연속적인 메모리 셀을 액세스합니다. 어느 쪽도 특정 메모리 셀을 동시에 액세스하지 못합니다.

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OpenCL 축소 - 2D 행렬을 1D 배열로

2 차원 배열이 MxN인데, N은 2의 거듭 제곱이고 M은 2의 거듭 제곱이 아닌 임의의 정수입니다. 예를 들어 배열 A의 크기는 200x32 일 수 있습니다. 배열의 행 전체에서 축소 (추가) 연산을 수행하여 배열 A를 크기 1x32로 줄이려고합니다. 대부분의 감소는 Blelloch/Hillis 스캔 알고리즘을 사용하여 연속 요소를 추가하여 배열을 단일

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numpy 배열 연산 매핑을 반복 된 위치로 병렬로 수행하십시오.

numpy를 사용하여 반복 된 위치에 매핑하는 배열 연산이 감소되는 것을 보장 할 수 있습니까? 즉 둘 다 서로의 결과에 대해 수행됩니까? a = numpy.zeros([4], int) # [0 0 0 0] b = numpy.arange(0, 8) # [0 1 2 3 4 5 6 7] positions = [0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3]

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GPU 감소 코드는 내가 로버트 Crovella에서 제공하는 코드 샘플을 사용하고있다

한 번 실행됩니다. 또한 float의 입력 배열에서 max의 인덱스를 반환하도록 수정했습니다. 코드에서 사용하면 한 번만 실행됩니다. 루틴을 다시 호출하면 새로운 최대 값을 찾지 못하면 그냥 이전 최대 값을 반환합니다. 루틴이 다시 호출되기 전에 재설정해야하는 휘발성 전역 메모리에 대해 뭔가가 있습니까? 당신은 단지려고하는 경우에 __device__ int

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Openmp를 줄이면 코드에서 동일한 수의 스레드로 다른 결과가 반환됩니다.

openmp에서 "reduction"을 사용하는 코드가 실행 결과를 반환하지 않습니다. 사례 1 : 사용 "감소"(Ⅱ)와 FUNC sum = 0; omp_set_num_threads(4); #pragma omp parallel for reduction(+:sum) for(ii = 0; ii < 100; i++) sum = sum + func(

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어떻게하면이 코드를 더 짧게 만들 수 있습니까?

import math def roundup(x): return int(math.ceil(x/10.0)) * 10 w=0 while w == 5: print("Would you like to *work out* a missing letter in a GTIN-8 code, or *check* a code?") response = input(":")

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선형 프로그래밍의 계수 감소로 인코 히어 런트 결과로 이어짐

선형 프로그래밍 문제의 제약 조건에서 계수를 줄인 결과에 대해 약간 혼란스러워합니다. 문제는 : maximize z = x1 + x2 + x3 + x4 + x5 + x6 subject to: 6*x1 + 3*x2 - 5*x3 + 2*x4 + 7*x5 - 4*x6 <= 15 where: 1<=x1<=2 continuos 1<=x2<=

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CUDA에서 최대 행렬 찾기

방금 CUDA로 시작했습니다. 이제 나는 질문이있다. N * N 행렬이 있고 창 크기는 8x8입니다. 이 행렬을 여러 개의 부분 행렬로 세분화하고이 최대 값을 찾으십시오. 예를 들어 64 * 64 행렬을 가지고 있으므로 8 * 8 크기의 8 개의 작은 행렬을 가지며 8 개의 최대 값을 찾습니다. 마지막으로 모든 최대 값을 새 배열에 저장하지만 순서는 항