并行计算 Pi 的快速算法
我开始学习 CUDA，我认为计算 pi 的长数字会是一个不错的入门项目. 我已经实现了易于并行化的简单蒙特卡罗方法.我只是让每个线程在单位正方形上随机生成点，计算出单位圆内有多少个点，然后使用归约运算计算结果. 但这肯定不是计算常数的最快算法.之前，当我在单线程 CPU 上做这个练习时，我使用了 Machin-like formulae进行计算以实现更快的收敛.对于那些感兴趣的人，这涉
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如何让已经编写好的并发程序在 GPU 阵列上运行?
我有一个用 Erlang 编写的神经网络，我刚买了一张带有 240 核 GPU 的 GeForce GTX 260 卡.使用 CUDA 作为胶水在显卡上运行它是不是很简单? 解决方案 不，使用 CUDA 不是小事. CUDA 编程模型基本上使用 C(添加了一些内容)，但为了充分利用 GPGPU 的功能，您必须确保您的算法遵循 CUDA 指南.(参见NVidia CUDA 编程指南)
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并行基数排序，这个实现实际上是如何工作的?有一些启发式方法吗?
我正在为他们的并行编程课程做一个 Udacity 测验.我很困惑我应该如何开始作业，因为我不确定我是否理解正确. 对于赋值(在代码中)，我们得到了两个数组和值数组以及一个位置数组.我们应该使用并行基数排序对值数组进行排序，同时正确设置位置. 我完全了解基数排序及其工作原理.我不明白的是他们希望我们如何实施它.这是开始分配的模板 //Udacity HW 4//基数排序#include
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可以直接从gpu访问硬盘吗?
是否可以直接从 GPU (CUDA/openCL) 访问硬盘/闪存盘并直接从 GPU 的内存加载/存储内容? 我试图避免将内容从磁盘复制到内存，然后再将其复制到 GPU 的内存. 我阅读了有关 Nvidia GPUDirect 的信息，但不确定它是否符合我上面的解释.它讨论了远程 GPU 内存和磁盘，但在我的例子中，磁盘是 GPU 本地的. 基本思想是加载内容(类似于 dma)-
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cuda 5.0 动态并行错误:ptxas 致命.未解决的外部函数'cudaLaunchDevice
我在带有 CUDA 5 的 Linux 上使用计算能力为 35 的 tesla k20.通过一个简单的子内核调用，它会给出一个编译错误:Unresolved extern function cudaLaunchDevice 我的命令行如下所示: nvcc --compile -G -O0 -g -gencode arch=compute_35 , code=sm_35 -x cu -o f
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在 GPU 上计算导致驱动程序错误“停止响应"；
我在这里有一个在 MATLAB R2013b 中执行的小脚本: 全部清除；n = 2000；次 = 50；我 = 0;tCPU = 抽动；显示'CPU::'A = 兰德(n，n)；B = 兰德(n，n)；显示'::去'对于 i = 0: 次CPU = A * B;结尾tCPU = toc(tCPU);tGPU = 抽动；显示'GPU ::'A = gpuArray(A);B = gpuArray
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组合迭代器，例如 expand.grid
有没有一种快速的方法来迭代像 expand.grid 或 CJ (data.table) 返回的那些组合.当有足够的组合时，它们会变得太大而无法放入内存.itertools2 库(Python 的 itertools 的端口)中有 iproduct 但它真的很慢(至少我使用它的方式 - 如下所示).还有其他选择吗? 这是一个示例，其想法是将函数应用于来自两个 data.frames 的每个行
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Java8中迭代器和拆分器的区别
我在研究Parallelism 是Spliterator 的主要优势时了解到. 这可能是一个基本问题，但谁能解释一下 Iterator 和 Spliterator 之间的主要区别并举一些例子吗? 解决方案 对我来说，这些名称几乎是不言自明的.Spliterator == Splittable Iterator :它可以拆分一些源，它也可以迭代它.它与 Iterator 的功能大致相同
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使用 CUDA 减少总和:N 是多少?
根据 NVIDIA，这个 是最快的求和核: 模板__device__ void warpReduce(volatile int *sdata, unsigned int tid) {if (blockSize >= 64) sdata[tid] += sdata[tid + 32];if (blockSize >= 32) sdata[tid] +
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python - 如何并行化python numpy中的总和计算?
我有一个要计算的总和，但在并行化代码时遇到了困难.我试图并行化的计算有点复杂(它同时使用 numpy 数组和 scipy 稀疏矩阵).它吐出一个 numpy 数组，我想对大约 1000 个计算的输出数组求和.理想情况下，我会保留所有迭代的运行总和.但是，我一直无法弄清楚如何做到这一点. 到目前为止，我已经尝试将 joblib 的 Parallel 函数和 pool.map 函数与 pytho
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CUDA - 实现设备哈希映射?
有没有人有在 CUDA 设备上实现哈希映射的经验?具体来说，我想知道如何在设备上分配内存并将结果复制回主机，或者是否有任何有用的库可以促进这项任务. 似乎我需要先验知道哈希映射的最大大小才能分配设备内存.我之前的所有 CUDA 尝试都使用了数组和 memcpys，因此相当简单. 感谢您对此问题的任何见解.谢谢. 解决方案 Jason Sanders 和 Edward Kandr
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在 Spark 中嵌套并行化?正确的做法是什么?
嵌套并行化? 假设我正在尝试在 Spark 中执行相当于“嵌套 for 循环"的操作.就像在常规语言中一样，假设我在内部循环中有一个例程，它以 Pi 的方式估计 Pi平均 Spark 示例确实如此(请参阅估算 Pi) i = 1000;j = 10^6;计数器 = 0.0;for ( int i =0; i 我可以在 Spark 中嵌套并行化调用吗?我正在尝试并且还没有解决问题.很乐意
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为什么GPU可以比CPU更快地做矩阵乘法?
我已经使用 GPU 一段时间了，但我没有质疑它，但现在我很好奇. 为什么GPU做矩阵乘法的速度比CPU快得多?是因为并行处理吗?但是我没有写任何并行处理代码.它自己会自动完成吗? 任何直觉/高级解释将不胜感激！ 解决方案 你如何并行化计算? GPU 能够进行大量并行计算.比 CPU 能做的要多得多.看看这个向量相加的例子，假设有 1M 个元素. 使用 CPU 假设您
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Tomcat 响应 HTTP 503
我托管了我的应用程序，并进行了一些压力测试，我注意到在并行处理大约 50 个请求时，服务器响应 HTTP 503. 这是什么意思?可能是一些特定的配置限制了来自Tomcat的请求数量? 谢谢. 解决方案 这通常意味着您已经用完了线程来处理请求.您可以尝试增加 Tomcat server.xml 文件中的 maxThreads，或者如果您使用 Apache HTTP 服务器作为前
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F# Async.Parallel 会加速计算吗?
“Async.Parallel"结构真的有助于在多核系统上加快计算速度吗?.NET TPL“任务"是否以某种方式参与其中? 开放系统；let key = Console.ReadKey(true);让开始 = System.DateTime.Nowlet pmap f l = seq { for a in l do yield async {return f a} } |>异步并行|>Async
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F# 是否为您提供自动并行性?
我的意思是:当你设计你的应用无副作用时，F# 代码会自动分布到所有内核吗? 解决方案 不，恐怕不行.鉴于 F# 不是纯粹的函数式语言(从最严格的意义上说)，我相信这样做会相当困难.在 F# 中充分利用并行性的主要方法是使用 Async Workflows(我相信主要是通过 Async 模块).随 .NET 4.0 一起引入的 TPL(任务并行库)将在 F# 中扮演类似的角色(但值得注意的是
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为什么 Clojure 在执行我的计算后挂起?
我正在尝试并行过滤元素.对于每个元素，我需要执行距离计算，以查看它是否足够接近目标点.不要介意已经存在用于执行此操作的数据结构，我现在只是在做初步实验. 无论如何，我想运行一些非常基本的实验，在其中生成随机向量并对其进行过滤.这是我的实现，可以完成所有这些 (defn pfilter [pred coll](地图第二(先过滤(pmap (fn [item] [(pred item) ite
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如何有效地并行应用中等权重的函数
我希望将一个适度昂贵的函数并行映射到一个大的惰性 seq.pmap 很棒，但我在上下文切换方面失去了很多.我想我需要增加传递给每个线程的工作块的大小. 我写了一个函数来将 seq 分成多个块，并将该函数 pmap 到每个块上并重新组合它们.这“有效"，但结果并不壮观.原始代码基本上是这样的: (pmap eval-polynomial (range x) coificients) 我怎样
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线程安全删除链表节点，使用细粒度方法
为什么以下用于删除链表中节点的代码段不是线程安全的? 编辑:注意每个节点都有自己的锁 //... 这里获取锁//... 假设在这里有效上一个->下一个= p->下一个；p->next = NULL;p->删除=1； 解决方案 它是线程安全的，假设你的锁的作用域(意味着它锁定了什么，什么都不做)C) 中使用的官方术语“范围"足够大. 如果它只锁定当前节点p，那么你就不能依赖其他没有
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如何在 Windows Phone 上运行并行任务?
我正在构建一个 WP8 应用程序，我需要执行大约 30 个网络请求.这些请求不相互依赖，因此可以并行处理. 我的代码看起来像这样(简化/伪代码): foreach (uri中的uri uri){var rawData = await Task.Run(() => httpClient.GetStringAsync(uri).ConfigureAwait(false));var proces
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