reduction

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Noob C++/OpenMP : 왜이 컴파일 시간 오류가 발생합니까? 'reduction'절의 변수는 둘러싼 컨텍스트에서 공유해야합니다.

1 int result = 0; 2 int b = 0; 3 #pragma omp for reduction(+:result) private(b) 4 for(int i = 0; i < size; i++) { 5 ifile >> b; 6 if(b== 100) 7 result++; 8 } 왜이 오류가 발생합니까? (3) 오류 C3037 : '결과

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델파이에서 지정된 숫자로 색상을 줄이는 방법은 무엇입니까?

어떻게 델파이에서 지정된 수 (< = 256)로 색상을 줄일 수 있습니까? 난 그냥 사용하지 않으 : Bmp.PixelFormat := pf8bit; 때문에 나는 색상의 수를 제어 할 수없는 방법입니다. 256 색 이하의 이미지를 디더하는 법을 이미 알고 있기 때문에 디더링을 원하지 않습니다. 나는이 Median Cut implementation을 발견

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openmp에서 감소의 사용법은 무엇입니까?

나는이 코드를 병렬 처리했다. int i,n; double area,pi,x; area=0.0; #pragma omp parallel for private(x) reduction (+:area) for(i=0; i<n; i++){ x= (i+0.5)/n; area+= 4.0/(1.0+x*x); } pi = area/n; 감소하면 감소를 사용

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CUDA와 Python의 ODEInt 및 병렬 감소

저는 PykUDA와 Scipy의 ODEInt을 사용하여 단백질 집합 모델을 프로그래밍하려고하는 생물 물리학 대학원생입니다. 지난 2 주 이내에 코드를 실행했지만 매우 느립니다. 내 코드가하는 일을 설명 할 수 있는지 알아 보겠습니다. np 배열은 각각 N이고, 각 요소는 길이 중합체의 농도이다. 나는 CUDA을 사용하여 폴리머 농도의 변화율을 계산하는 함수

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파이썬 파일 감소 - 파트 2

이것은 이전 질문 (text file reduction with randomization in Python)에 대한 후속 조치입니다. 여러 축소판을 실행하도록 수정했지만 첫 번째 출력 파일 만 축소가 포함되어 있지만 다음 세 파일은 크기가 0입니다. 이 #!/usr/bin/env python import random import sys from ite

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2 행렬의 내적에 대한 감소 - 논리 오류가있는 Cuda 커널

저는 CUDA로 시작하여 CUDA 감소 알고리즘에 대해 두뇌를 감싸하려고합니다. 제 경우에는 두 행렬의 내적을 구하려고 노력했습니다. 하지만 크기가 2 인 행렬에 대해서만 올바른 답을 얻고 있습니다. 다른 크기 행렬에 대해서는 잘못 이해하고 있습니다. 이것은 테스트이므로 매트릭스 크기를 매우 작게 유지합니다. 약 100 개 밖에 없으므로 1 블록만으로도 충

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동시 축소를 위해 OpenMP 축소 절이 필요한 이유는 무엇입니까?

OpenMP의 'parallel'구문과 'SIMD'구문 (개정판 4.0의 새로운 기능)은 컴파일러에게 감소가 수행되는 변수와 감소 연산자가 무엇인지 알려주는 reduction 절을 정의합니다. 하지만 컴파일러가 프로그래머에게이 정보를 알릴 필요가있는 이유는 무엇입니까? 예를 들어, GCC는 프로그래머로부터 도움을받지 않고 감축을 식별 할 수 있습니다 (he

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루프 오류에 대한 OpenMP 감소?

이 코드의 일부 테스트하고있다 : 몇 가지 이유를 들어 float a = 0; float b = 0; int c = 0; int d = 0; #pragma omp parallel for schedule (dynamic, 1) reduction(+ : a, b, c, d) for(i=0; i<100; i++) {

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NP- 전체 그래프 최적화 : 최소 노드 선택?

1 층 쇼핑몰의 평면도를 나타내는 그래프 G = (V, E)이 있다고 가정 해 보겠습니다. 개별 상점은 정점으로 표시되고 정점 사이의 모서리는 서로 가깝게있는 상점의 임의의 정의를 나타냅니다. 최근이이 쇼핑몰에서 발생하는 도둑의 양이 증가하고, 그래서 관리 있도록 만들하기로 결정했습니다 모든 상점 중 하나 는 경비원은에 주둔했습니다 또는 가능한 한 적은 수

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CUDA Array Reduction

나는 이미이 질문과 비슷한 여러 질문이 있지만 나는 뭔가 잘못 인덱싱하고 있다는 것 외에 다른 도움이되는 정보를 함께 모을 수 없다는 것을 알고 있습니다. 는 I 출력 벡터 B.에 입력 벡터 A의 순차적 해결 감소를 미리 형성하기 위해 노력하고있어 전체 코드는 여기 http://pastebin.com/7UGadgjX 사용할 수 있지만 이것은 커널 : __g