Harris减缩优化阶段#4中的网格大小
我正在学习如何展开循环以优化内核计算。 这是书Professional CUDA C Programming中的代码snippet： if (idx + 4 * blockDim.x
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双倍和减法OpenCL教程
我完全是OpenCL的新手。 我需要对一维双精度数组进行减法运算(求和运算符)。 我一直在网上转来转去，但我找到的例子很让人困惑。 任何人都可以发布易于阅读(并且可能高效)的教程实现吗？ 其他信息： -我可以访问一台GPU设备； -我使用C编写内核代码 推荐答案 您提到您的问题涉及60k Double，无法放入设备的本地内存。我组装了一个内核，它可以将您的向量降低到1
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使用 Fortran 减少 Openmp 数组
我正在尝试并行化我编写的代码.我在对数组执行缩减时遇到问题.对于小型数组，这一切似乎都可以正常工作，但是当数组大小超过某个点时，我要么得到堆栈溢出错误，要么崩溃. 我尝试在编译时使用/F 增加堆栈大小，我在 Windows 上使用 ifort，我还尝试将 set KMP_STACKSIZE=xxx 传递给英特尔特定的堆栈大小减免.这有时会有所帮助并允许代码在我的循环中进一步前进，但最终并不能
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如何通过减少找到CUDA中的数组总和
我正在实现一个函数来使用归约来查找数组的总和，我的数组有 32*32 个元素，它的值是 0 ... 1023.我的预期总和值为 523776，但我的结果是 15872，这是错误的.这是我的代码: #include #include #定义 w 32#定义 h 32#define N w*h__global__ void reduce(int *g_idata,
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CUDA 中的块减少
我正在尝试减少 CUDA，我真的是一个新手.我目前正在研究来自 NVIDIA 的示例代码. 我想我真的不知道如何设置块大小和网格大小，尤其是当我的输入数组(512 X 512)大于单个块大小时. 这里是代码. 模板__global__ void reduce6(int *g_idata, int *g_odata, unsigned i
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CUDA:在扭曲减少和 volatile 关键字中
阅读以下问题及其答案后 链接 我的脑海里还有一个问题.来自我的 C/C++ 背景；我知道使用 volatile 有它的缺点.并且在答案中还指出，在 CUDA 的情况下，如果不使用 volatile 关键字，优化可以用寄存器替换共享数组以保存数据. 我想知道在计算(总和)减少时会遇到哪些性能问题.例如 __device__ void sum(volatile int *s_data,
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CUDA Thrust:reduce_by_key 仅基于数组中的某些值，基于“键"中的值；大批
假设我有两个 device_vector数组，d_keys 和 d_data. 如果 d_data 例如是一个扁平的 2D 3x5 数组(例如 { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3 } )和 d_keys 是大小为 5 的一维数组(例如 { 1, 0, 0, 1, 1 } )，我怎样才能做一个减少这样我最终如果相应的 d_ke
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如何使用 cuda 沿行方向对巨大的 2D 矩阵执行缩减?(每行的最大值和最大值的索引)
我正在尝试沿二维矩阵的行方向进行缩减.我从在 stackoverflow 上找到的代码开始(非常感谢 Robert！) thrust::max_element 比较慢cublasIsamax - 更高效的实施? 上面的链接显示了一个在单行上执行归约的自定义内核.它将输入行分成许多行，每行有 1024 个线程.效果很好. 对于 2D 情况，除了现在有一个 y 网格维度之外，一切都相
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CUDA:如何在 GPU 中将数组的所有元素加总为一个数字?
首先，让我声明我完全知道我的问题已经被问到:BlockCUDA 的减少 但是，正如我希望澄清的那样，我的问题是对此的跟进，我有特殊的需求，使得该 OP 找到的解决方案不合适. 那么，让我解释一下.在我当前的代码中，我在 while 循环的每次迭代中运行一个 Cuda 内核，以对数组的值进行一些计算.举个例子，可以这样想: int max_iterations = 1000;整数迭代 = 0
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浮点向量的 SSE 缩减
如何使用 sse 内在函数获取浮点向量的总和元素(减少)? 简单的序列号: void(float *input, float &result, unsigned int NumElems){结果 = 0;for(auto i=0; i 解决方案 通常在循环中生成 4 个部分和，然后在循环后对 4 个元素进行水平求和，例如 #include #include
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在 std::vector 上的 Openmp 和减少?
我想让这段代码并行: std::vectorres(n,0);std::vector值(米)；std::vector指数(米)；//用 [0,n) 范围内的值填充索引//填充值和索引for(size_t i=0; i 在这篇文章中，建议使用:> #pragma omp parallel for reduction(+:myArray[:6]) 在这个问题中，评论部分提出了相同的方法.>
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如何在 Magento 中创建特定产品的优惠券?
假设我有 10% 的优惠券代码. 此优惠券仅适用于产品 B 顾客的购物车里有: 产品 P1 产品 B 产品 P2 我不希望我的 10% 优惠券适用于其他产品，而仅适用于产品 B. 你知道我如何在 Magento 中做到这一点吗? 解决方案 以下是为任何特定产品创建优惠券代码的过程:- 登录到管理员 转到促销 -> 购物车价格规则 点击添加新规则 填
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减少 OpenMP 中的数组
我正在尝试并行化以下程序，但不知道如何减少数组.我知道这是不可能的，但有没有其他选择?谢谢.(我在 m 上添加了reduce，这是错误的，但想就如何做到这一点提出建议.) #include #include #include #include 使用命名空间标准；int主(){int A [] = {84, 30, 95, 94, 36, 73, 52, 23, 2, 13};整数 S [10];
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是否可以使用 openmp 减少数组?
OpenMP 本身是否支持减少表示数组的变量? 这会像下面这样工作...... float* a = (float*) calloc(4*sizeof(float));omp_set_num_threads(13);#pragma omp 并行缩减(+:a)for(i=0;i 理想情况下，omp 并行会有类似的东西，如果您有足够多的线程使其有意义，那么累积将通过二叉树发生. 解决方
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用于并行求和的 Vulkan 计算着色器
我想实现这个算法https://dournac.org/info/gpu_sum_reduction在 Vulkan 的计算着色器中.在 OpenCL 中，这很容易，因为我可以明确声明哪些缓冲区是 __local，哪些是 __global.不幸的是，我似乎无法找到Vulkan 中的任何此类机制.请有经验的人给我举个例子，如何让这些东西在 Vulkan 中工作? 解决方案 Vulkan 中的
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容器元素上的 OpenMP 减少
我有一个嵌套循环，外部迭代很少，内部迭代很多.在内部循环中，我需要计算一个总和，因此我想使用 OpenMP 缩减.外循环在一个容器上，因此减少应该发生在该容器的一个元素上.这是一个最小的人为示例: #include #include #include int main(){constexpr int n { 128 };std::vectorvec (4, 0);for (unsigned in
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减少最大值并保存其索引
int v[10] = {2,9,1,3,5,7,1,2,0,0};int maximo = 0;int b = 0;国际我;#pragma omp parallel for shared(v) private(i) reduction(max:maximo)for(i = 0; i maximo)maximo = v[i];b = i + 100；} 当 maximo 获得其最大值(因此，
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减少的最大值的 Numpy 索引 - numpy.argmax.reduceat
我有一个平面数组 b: a = numpy.array([0, 1, 1, 2, 3, 1, 2]) 还有一个索引数组 c 标记每个“块"的开始: b = numpy.array([0, 4]) 我知道我可以使用减少找到每个“块"中的最大值: m = numpy.maximum.reduceat(a,b)>>>数组([2, 3], dtype=int32) 但是...有没有办法在一个块
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使用 OpenMP 进行的阵列缩减导致“未找到用户定义的缩减"
我正在做一项学术工作，我必须从图像中获取直方图. 一切顺利，但是当我尝试使代码与 OpenMP 并行时，编译器返回此错误:找不到用于 'histog' 的用户定义的减少 我使用的代码是这样的: void HistogramaParaleloRed(int *histog){#pragma omp 并行{#pragma omp forfor (int i = 0; i
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初始化变量以减少OMP
OpenMP标准为归约变量指定一个初始值.因此，我必须初始化变量，在以下情况下该如何做: int sum;//...for(int it = 0; i
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