GPU是以四维向量为基本单位来计算的.4个浮点数所组成的float4向量是GPU内置的最基本类型.使用GPU对两个float4向量进行计算,与CPU对两个整数或两个浮点数进行计算一样简单,都是只需要一个指令就可以完成. HLSH的基本数据类型定义了float.int和bool等非向量类型,但是它们实际上都会被Complier转换成float4的向量,只要把float4向量的其中3个数值忽略,就可以把float4类型作为标量使用. 使用贴图坐标时,只需要二维向量,HLSL定义了float2类型作为

# ### 自动类型转换(针对于Number数据类型来的) ''' 精度从低到高 bool->int-> float->complex 当两个不同是数据类型运算时候,默认想更高进度转化 ''' # True 转化成整型是1 False转化成整型是0 # bool + int res = True + 1 print(res) #boll + float res = True +4.14 print(res) #bool+complex res = False + 3j print(res

pandas库的数据类型运算 算数运算法则 根据行列索引,补齐运算(不同索引不运算,行列索引相同才运算),默认产生浮点数 补齐时默认填充NaN空值 二维和一维,一维和0维之间采用广播运算(低维元素与每一个高维元素运算) 采用 +-*/符号的二元运算会产生新的对象 a = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4)) a b = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(4,5)) b # 维度相同,行列内元素个数不同的运算,自动补齐

python的四种数类型: 整数 int 浮点型 float 布尔 boolen 复数 complex >>> type(5)<class 'int'>>>> type(True)<class 'bool'>>>> type(3.2)<class 'float'>>>> type(2.3-4.6j)<class 'complex'> 逻辑值(True False)或与非(or and n

整形与整形运算得到的还是整形 printf("%d\n",1/3); //0 printf("%d\n",1+2); //3 整形与浮点型运算得到浮点型数据 printf("%6f\n",1/3.0);//0.333333 printf("%6f\n",1+3.0);//4.00000 double sum=0.0; double sign=1.0; for(int i=1;i<=100;i++){ sum+=sign/

废话少说,上代码: #include<stdio.h> #include<math.h> int main()//解一元二次方程 { int a,b,c; double tool,x1,x2; printf("请以此输入一元二次方程的系数:a,b,c\n"); scanf("%d",&a);//编译是在主函数中是自上向下编译的,所以不要把赋值tool,x1,x2写在scanf函数之前 scanf("%d",&

作者:马骏 | 旷视 MegEngine 架构师 前言 单精度矩阵乘法(SGEMM)几乎是每一位学习 CUDA 的同学绕不开的案例,这个经典的计算密集型案例可以很好地展示 GPU 编程中常用的优化技巧,而能否写出高效率的 SGEMM Kernel,也是反映一位 CUDA 程序员对 GPU 体系结构的理解程度的优秀考题.本文将详细介绍 CUDA SGEMM 的优化手段,适合认真阅读过 <CUDA C++ Programming Guide>,具备一定 CUDA 编程基础的同学阅读,希望能给追求极

## 一维矩阵的加 //实现一个一维1*16的小矩阵的加法. //矩阵大小:1*16  //分配一个block,共有16个线程并发.  #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <time.h> #include <cuda_runtime.h> #include <cutil.h> #define VEC_SIZE 16 //kernel function  __global__ void

CUDA 11功能清单 基于NVIDIA Ampere GPU架构的新型NVIDIA A100 GPU在加速计算方面实现了最大的飞跃.A100 GPU具有革命性的硬件功能,CUDA 11与A100一起发布. CUDA 11能够利用新的硬件功能来加速HPC,基因组学,5G,渲染,深度学习,数据分析,数据科学,机器人技术以及更多不同的工作负载. CUDA 11包含了所有功能-从平台系统软件到入门和开发GPU加速的应用程序所需的一切.本文概述了此版本中的主要软件功能: 支持NVIDIA Ampere

转载:http://blog.csdn.net/jdhanhua/article/details/4843653 在CUDA中统计运算时间,大致有三种方法: <1>使用cutil.h中的函数unsigned int timer=0;//创建计时器cutCreateTimer(&timer);//开始计时cutStartTimer(timer);{ //************  ………… //************* }//停止计时cutStopTimer(timer);//获得从开

本章学习要点:       1.  了解Java 语言       2.  了解Java程序结构;        3.  了解Java中基本数据类型;       4.  掌握基本数据类型之间的运算       5.  了解Java代码注释       6.   熟悉java代码规范   一.Java 语言简介         1.  Java由Sum公司1995年推出的纯面向对象程序设计语言,我们所说的Java实际上是包括Java语言以及Java平台.其具有良好的跨平台能力,被各种Web浏览器

原文阅读:<算法(第四版)>第一章 第一节:基础编程模型 有没有在面试的时候被问到:下面这几行代码的执行结果是什么?依据是什么? System.out.println (5/3); System.out.println ((double)(5/3)); System.out.println (5/3.0); System.out.println (5.0/3.0); System.out.println ((int)5/(double)3); 这个问题涉及到的概念有:运算符重载和类型转换. 对

当处理较大数据量的时候,往往会用GPU进行运算,比如OpenGL或者CUDA.在实际的操作中,往往CUDA实现并行计算会比OpenGL更加方便,而OpenGL在进行后期渲染更具有优势.由于CUDA中的运算结果存储在GPU中,如果将数据download到CPU,然后再将CPU中的数据上传到GPU,使用OpenGL进行渲染,中间的GPU与CPU的交互会很耗时,毕竟使用GPU的目的就是为了加速,这样的数据传输会降低效率. 接下来简要说一下如何使CUDA和OpenGL互操作来实现GPU中数据的交互传输,

基本数据类型 vs包装类 byte Byte short Short char Character int Integer long Long float Float double Double boolean   Boolean 1.Integer构造方法 java.lang.Integer 1>public Integer(int value) 构造一个新分配的 Integer 对象,它表示指定的 int 值. 2>public Integer(String s) throws Numbe

CUDA 是 NVIDIA 的 GPGPU 模型,它使用 C 语言为基础,可以直接以大多数人熟悉的 C 语言,写出在显示芯片上执行的程序,而不需要去学习特定的显示芯片的指令或是特殊的结构.” 编者注:NVIDIA的GeFoce 8800GTX发布后,它的通用计算架构CUDA经过一年多的推广后,现在已经在有相当多的论文发表,在商业应用软件等方面也初步出现了视频编解码.金融.地质勘探.科学计算等领域的产品,是时候让我们对其作更深一步的了解.为了让大家更容易了解CUDA,我们征得Hotball的本人同

CUDA 深入浅出谈           “CUDA 是 NVIDIA 的 GPGPU 模型,它使用 C 语言为基础,可以直接以大多数人熟悉的 C 语言,写出在显示芯片上执行的程序,而不需要去学习特定的显示芯片的指令或是特殊的结构.”         “CUDA 是 NVIDIA 的 GPGPU 模型,它使用 C 语言为基础,可以直接以大多数人熟悉的 C 语言,写出在显示芯片上执行的程序,而不需要去学习特定的显示芯片的指令或是特殊的结构.” CUDA是什么?能吃吗? 编者注:NVIDIA的GeF

取余运算在编程中运用非常广泛,对于BigDecimal对象取余运算可以通过divideAndRemainder方法实现. public BigDecimal[] divideAndRemainder(BigDecimal divisor); 该方法接收另一个BigDecimal 对象作为参数,该参数即为除数,返回一个BigDecimal数组,返回数组中包含两个元素,第一个元素为两数相除的商,第二个元素为余数. 使用案例如下: package net.csdn.test; import java.

数据类型操作 如何改变Series/ DataFrame 对象 增加或重排:重新索引 删除:drop 重新索引 .reindex() reindex() 能够改变或重排Series和DataFrame索引 d.reindex(['c5','c4','v3','v2','c1']) 这样是改变index的顺序 d.reindex(column=['同比',...] 这样是改变column的顺序 .reincdex() 的参数 index,columns 新的行列顺序 fill_value 重新索引

最近脑子里有冒出"多看点书"的想法,但我个人不是很喜欢翻阅纸质书籍,另一方面也是因为我能抽出来看书的时间比较琐碎,所以就干脆用app看电子书了(如果有比较完整的阅读时间,还是建议看纸质书籍,排版看起来更舒服点).考虑到平时工作遇到的大部分问题还是javascript强相关的,于是我选择从<Javascript权威指南第6版>开始. 数据类型有哪些? javascript的数据类型分为两大类,一类是原始类型(primitive type),一类是对象类型(object typ

技术背景 在前面的几篇博客中我们介绍了在Python中使用Numba来写CUDA程序的一些基本操作和方法,并且展示了GPU加速的实际效果.在可并行化的算法中,比如计算两个矢量的加和,或者是在分子动力学模拟领域中的查找近邻表等等,都是可以直接并行的算法,而且实现起来难度不大.而有一种情况是,如果我们要计算的内容的线程之间互相存在依赖,比方说最常见的,计算一个矩阵所有元素的和. CUDA的atomic运算 正如前面所提到的问题,如何去计算一个矩阵所有元素之和呢?具体问题可以表述为: \[S=\sum