传入两个数组,在GPU中将两个数组对应索引位置相加 #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include <iomanip> #include <iostream> #include <stdio.h> using namespace std; //检测GPU bool CheckCUDA(void){ ; ; cudaGetDeviceC

cuda实现向量相加 博客最后附上整体代码 如果有说的不对的地方还请前辈指出, 因为cuda真的接触没几天 一些总结(建议看) cuda 并不纯GPU在运行程序, 而是 cpu 与 gpu 一起在运行程序, cpu负责调度, gpu 负责运算, cpu称为HOST , gpu 称为 DEVICE 记住三个东西 grid block thread ,关系分别是 grid 包含多个 block , block 包含多个 thread 一个block中thread个数选取一般为32的整数倍, 原因和w

适用于CUDA GPU的Numba例子 矩阵乘法 这是使用CUDA内核的矩阵乘法的简单实现: @cuda.jit def matmul(A, B, C): """Perform square matrix multiplication of C = A * B     """ i, j = cuda.grid(2) if i < C.shape[0] and j < C.shape[1]: tmp = 0. for k in rang

//矩阵的基本操作:矩阵相加,矩阵相乘,矩阵转置 #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #define M 2 #define N 3 #define P 4 int main() { //函数声明 void JuZhenXiangJia(); void JuZhenXiangCheng(); void JuZhenZhuanZhi(); JuZhenZhuanZhi(); JuZhenXiangJia(); JuZhenXiangCheng()

import java.util.Scanner; /** * @author 冰樱梦 * 时间:2018年12月 * 题目:两个矩阵相加 * */ public class Exercise08_05 { public static void main(String[] args){ Scanner input=new Scanner(System.in); double matrix1[][]=new double[3][3]; double matrix2[][]=new double[3

C 语言实例 - 两个矩阵相加 C 语言实例 C 语言实例 使用多维数组将两个矩阵相加. 实例 #include <stdio.h> int main(){ ][], b[][], sum[][], i, j; printf("输入行数 ( 1 ~ 100): "); scanf("%d", &r); printf("输入列数 ( 1 ~ 100): "); scanf("%d", &c); pri

R语言编程艺术讲矩阵这节时,举了个随机噪声模糊罗斯福总统画像的例子.但是里面似乎有个错误,例子本意是区域外的值保持不变,而选定区域的值加一个随机值,但是实际情况是两个行列不相等的矩阵相加,会报错,如果我有看错,请大家告诉我. 函数调用和参数输入: 然后是函数的编写: R中不同长高的矩阵是不能相加的,即使1X1,不会出现向量补齐的情况,下面举个极端的例子: > a<-matrix(1,1,1)> b<-matrix(1:2,2,1)> a [,1][1,] 1> b [,

今天在进行numpy矩阵相加的时候出现了一个小的奇怪的地方,下面我们来看看: >>>P = np.array([1,2,3,4]) >>>F = np.array([9,8,7,6]).reshape((4,1)) >>>P + F array([[10, 11, 12, 13], [ 9, 10, 11, 12], [ 8, 9, 10, 11], [ 7, 8, 9, 10]]) 咦,怎么会这样,P和F明明都是一维的向量,怎么相加之后成了4×4的矩

适用于CUDA GPU的Numba 随机数生成 随机数生成 Numba提供了可以在GPU上执行的随机数生成算法.由于NVIDIA如何实现cuRAND的技术问题,Numba的GPU随机数生成器并非基于cuRAND.相反,Numba的GPU RNG是xoroshiro128 +算法的实现.xoroshiro128 +算法的周期为2**128 - 1,比cuRAND中默认使用的XORWOW算法的周期短,但是xoroshiro128 +算法仍然通过了随机数发生器质量的BigCrush测试. 在GPU上使

day30 --------------------------------------------------------------- 实例044:矩阵相加 题目 计算两个矩阵相加. 分析:矩阵可以看成是二维列表,外围列表指的就是矩阵的行,里面的列表就是对应的列,即a[1][2]代表第一行第二列. def Matrix(col,row): list = [] if col or row: for i in range(1,row+1): list2 = [] for j in range(1

Created on 2013-8-5URL : http://blog.sina.com.cn/s/blog_a502f1a30101mjch.html@author: zhxfl转载请说明出处 #include <stdio.h> #include <time.h> #include <cuda_runtime.h> __global__ void matrixMulCUDA(int *A,int *B,int * C, dim3 dimsA,dim3 dimsB,

xgboost的可以参考:https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/gpu/index.html 整体看加速5-6倍的样子. Gradient Boosting, Decision Trees and XGBoost with CUDA By Rory Mitchell | September 11, 2017  Tags: CUDA, Gradient Boosting, machine learning and AI, XGBoost   Gradie

GPU架构 SM(Streaming Multiprocessors)是GPU架构中非常重要的部分,GPU硬件的并行性就是由SM决定的. 以Fermi架构为例,其包含以下主要组成部分: CUDA cores Shared Memory/L1Cache Register File Load/Store Units Special Function Units Warp Scheduler GPU中每个SM都设计成支持数以百计的线程并行执行,并且每个GPU都包含了很多的SM,所以GPU支持成百上千的

举个栗子: # 两个 3 行 3 列的矩阵,实现其对应位置的数据相加,并返回一个新矩阵: # 使用 for 迭代并取出 X 和 Y 矩阵中对应位置的值,相加后放到新矩阵的对应位置中. import numpy as np a = np.random.randint(1,100,(3,3)) print(a) b = np.random.randint(1,100,(3,3)) print(b) Z =np.zeros(shape=(len(a),len(a[0]))) print(Z) for

1.最简单的 kernel 函数 __global__ void MatrixMulKernel( float* Md, float* Nd, float* Pd, int Width) { int tx = threadIdx.x; // cloumn int ty = threadIdx.y; // row float Pvalue = 0; for (int k = 0; k<Width; k++) { float Mdele = Md[ty*Width + k]; float Ndele

/*此处用面向对象编程*/ #include<iostream> #include<string.h> using namespace std; class Matrices { private: int mat[3][3]; public: Matrices(); void input() { for(int i=0; i<3; i++) { for(int j=0; j<3; j++) { cin>>mat[i][j]; } } } friend Mat

1.Torch构建简单的模型 # coding:utf-8 import torch class Net(torch.nn.Module): def __init__(self,img_rgb=3,img_size=32,img_class=13): super(Net, self).__init__() self.conv1 = torch.nn.Sequential( torch.nn.Conv2d(in_channels=img_rgb, out_channels=img_size, ke

采用shared memory加速 代码 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #include <algorithm> #include <cuda_runtime.h> #include <device_launch_parameters.h> #include "functions.h" #define TILE_SIZE 16 __

本方法采用简单的单线程计算每组行和列乘加运算 代码如下: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <iostream> #include <cuda_runtime.h> __global__ void matrixMulKernel(float *C, float *A, float *B, int width, int height){ int tx = blockIdx.x * blockDim.

#include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<time.h> #include<string.h> void main() {     int a[4][4];     int b[4][4];     int c[4][4];     int i,j,k,s,t,m,n;     srand(time(0));     for(i=0;i<=3;i++)         for(j=0;j<=3;j