“simd reduction（：）”的存在在GCC和MSVC？
#pragma simd #pragma可以在icc编译器中使用simd pragma simd reduction（+：acc） #pragma ivdep for（int i（0）; i { acc + = x [i ]。 } 在msvc或/和gcc中是否有任何等效的解决方案？ 参考（p28）： http ：//d3f8ykwhia686p.cl
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C中的Vectorized Trig函数？
我正在计算高度并行化的trig函数（像1024块），我想利用现代架构所具有的至少一些并行性。 当我为（int i = 0; i
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加载GCC矢量扩展的数据
GCC的矢量扩展提供了一个很好的，合理的便携方式来访问不同的SIMD指令硬件体系结构，而不诉诸于硬件专用内部函数（或自动向量化）。 一个实际的用例是计算一个简单的加法校验和。 typedef char v16qi __attribute__（（vector_size（ 16）））; static uint8_t checksum（uint8_t * buf，size_t si
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你如何使用GNU C Vector Extensions加载/存储/打包一个双精度数组？
我使用 GNU C矢量扩展，而不是英特尔的 _mm _ * intrinsics。 我想和Intel的 _m256_loadu_pd 内在的。逐个赋值是很慢的：gcc生成的代码有4条加载指令，而不是一个 vmovupd （其中 _m256_loadu_pd int main（int argc，char ** argv）{ double a [4] = {1.0,2.0,3.0,4.0};
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在double和ffast-math上自动矢量化
为什么在g ++中使用 -ffast-math 来强制使用 double s来实现循环的向量化？我不喜欢 -ffast-math 因为我不想失去精确度。 解决方案 它只影响 NaN ， Inf 等的处理以及执行操作的顺序。 如果您有一段代码不希望GCC重新排序或简化计算，则可以使用 asm 标记变量c $ c>语句。 例如，以下代码对 f 执行舍入操作。然而，两个 f + = g
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未来有可能F＃将优于其他.Net语言吗？
微软可能会在虚拟机执行时或在编译时更有可能制作F＃程序，检测到程序是用功能语言构建的，并自动将其更好地并行化？ 现在我相信没有这种努力可以自动尝试和执行一个作为单线程程序构建的程序。 也就是说，开发者会编写一个单线程程序。编译器会吐出一个编译好的程序，在需要的时候用多线程完成多线程和同步。 这些优化是否可以在任务管理器中在进程线程数中看到，还是会低于这个水平？ 解决方案
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为什么不按我认为应该的方式进行外部工作（在R中）？
由@ hadley提供关于函数中引用的函数的文章今天，我决定重新讨论一下关于 outer 函数如何工作（或不）的持久难题。为什么会失败： outer（0：5，0：6，sum）＃while（0：5，0 ：6，“+”）成功 这表明我认为 outer 应该处理像 sum 这样的函数： Outer mat seq_along（x））{ for（j in seq_a
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Matlab：使用不含for循环的列向量中的移动间隔填充矩阵行
我为离群值检测构建了一个函数，它工作得很好，但考虑到我正在处理大量的数据，我需要删除“for循环”，所以在这里我们有矢量化版本（或者至少是什么我认为是我的代码的矢量化版本）。调用函数以下参数由用户初始化，我正在处理以下内容： alpha = 3 gamma = 0.5 k = 5 工作区中存在系列“价格”当调用该函数时。 我认为我几乎做到了，但是我遇到了一个问题。
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Matlab函数性能 - 循环太多
我必须在很多行中写入多个信息的txt文件。结果是一个文件，如： result.txt： RED; 12; 7; 0; 2; 1 ; 4; 7; 0.0140 红色; 12; 7; 0; 2; 2; 9; 7; 0.1484 红色; 12; 7; 0; 2; 3; 7; 4; 0.1787 RED; 12; 7; 0; 2; 4; 2; 6; 0.7891 RED; 12; 7
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为R中Vectorize（）的输出创建列名？
我想知道是否有创建两个列名的方法 x1 和 x2 Vectorize R 函数的输出（见下图） ： 正常 x
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管理R中矢量化函数的输出
我有一个 Vectorize d函数，名为 vec （如下）。我的目标是能够获得子表列表作为此函数的输出。也就是说，当我运行该函数时，我将能够将函数调用保存为一个对象（例如， I ），然后使用 $ 从 I ，在这种情况下就像这样（首次运行函数 vec 下面）： code> I = vec（L = .3，U = .6，level = seq（.5，.95，.1 ））; I $ alpha;我$
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在NumPy数组的每个单元格上有效评估函数
给定 NumPy 数组 A ，最快/将相同函数 应用于每个单元格的最有效方法？ 假设我们将分配给 A（i，j） f（A（i，j））。 p> 函数 f 没有二进制输出，因此mask（ing）操作不会起作用。 “明显的”双循环迭代（通过每个单元格）是最优解决方案吗？ 解决方案 您可以向量化函数，然后在每次需要时将其直接应用于Numpy数组： import numpy
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我如何将函数应用于MATLAB中矩阵的每一行/列？
例如，您可以将一个函数应用于矢量中的每个项目，例如 v + 1 ，或者您可以使用函数 arrayfun 。如何在不使用for循环的情况下为矩阵的每一行/列做到这一点？ 解决方案 许多内置操作 sum 和 prod 是已经能够在行或列上操作，所以你可能会重构你正在使用的函数来利用它。 如果这不是一个可行的选择，方法是使用 将行或列收集到单元格中> mat2cell 或 num2cell
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英特尔Fortran矢量化：矢量循环比标量更高
我正在使用英特尔Fortran 15测试和优化遗留代码，并且我有这个简单的循环： do ir = 1，N（lev） G1（lev）％D（ir）= 0.d0 G2（lev）％D（ir）= 0.d0 enddo 其中 lev 等于某个整数。 编译器的结构和索引相当复杂，但它可以在任务中成功，正如我在其他行上看到的。 现在，在上面的循环中，我从编译报告中
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禁用FORTRAN中的矢量化循环？
是否可以在FORTRAN中绕过循环向量化？我正在写一个特定项目的F77标准，但是GNU gfortran通过现代的FORTRAN编译，比如F95。有谁知道某些FORTRAN标准是否避免了循环向量化，或者gfortran中有任何标志/选项可以关闭它？ 更新：所以，我认为最终的解决方案我的具体问题不得不与FORTRAN DO循环“做”，而不允许更新迭代变量。提及这一点可以在@High Perfo
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循环矢量化给出了不同的答案
我正在构建一些单元测试，并发现我的代码在向量化时给出了稍微的不同结果。在下面的示例中，数组 a 在一个维中求和并添加到初始值 x 中。 a 的大多数元素太小而不能更改 x 。代码是： module datamod use ISO_FORTRAN_ENV，only：dp => REAL64 隐式无 ！ - 数组维度足够大，gfortran可以矢量化 integer，paramet
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AVX-512和分支
对于在分支机构中理论上的屏蔽能力，我感到困惑。假设我有一个Skylake-SP（哈，我希望......），并且我们忽略了编译器的功能，理论上可能是这样： 如果一个分支条件依赖于静态标志，并且所有分支都将数组设置为计算结果，假设编译器不会将其优化为两个单独的循环，它是否可以进行矢量化？如果（my_flag .eq。0）然后 a（i），则i = 1，nx 。 = b（i）** 2
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理解矢量化
我正在寻找一种将 R 中的大数字格式化为 2.3K 或 5.6M 。我在SO上找到了这个解决方案。原来，它显示了一些奇怪的行为，一些输入向量。 这是我想了解的 - $ / b> 0，6270.87962956305，383.337515655172，402.20778095643，19466.0204345063，$ b）pre $ ＃具有奇怪行为的测试向量 x
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需要矢量化使用嵌套循环的解决方案（将数据帧从长格式转换为宽格式）
我有以下的数据框架，需要做从长到宽的格式转换： pre $ code $符号边价 1 AB 1 2 AS 2 3 BB 3 4 CB 4 5 BS 5 说明：对于每个符号必须存在两条边，B和S边。需要查找这些线并将它们转换为宽格式： code $符号，首先方（B或S），B方的价格，S方的价格] 如果一行存在，但另一行不存在，则将NA值设置为适当的价格值。例如，如果
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如何在MATLAB代码中将这个For循环向量化？
我的代码需要一段时间才能运行for循环（下面概述）。 CALC是我定义的一个函数;取一个矩阵Y是矩阵; k是一个向量。有没有一种方法，我可以矢量化这个代码，这样我就不用for循环了？任何捐款将不胜感激。 列= 1：n q（：，列）= CALC（D ，Y（：，列），K（列））; end CALC函数概述如下： $ b $ p code $函数[x] = CALC
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