问题标签 [reduction]

我编写了一个 cuda 内核，它使用共享内存来执行归约，以便找到数组中的最小值。这与可以在此处找到的众所周知的示例非常相似：

https://www.sharcnet.ca/help/index.php/CUDA_tips_and_tricks#Reduction

当我从单个 CPU 线程运行它时，它适用于每个块的任意数量的 CUDA 线程（最多我的设备的最大值：1024）。

当我从一些 (20) 个 CPU 线程运行它时，每个块 (256) 的 CUDA 线程数量足够少，它工作正常。

但是，一旦我用多个 CPU 线程增加 CUDA 线程的数量，一切都会崩溃！

我试图删除我执行归约的内核行（因此仅在数组上保留一些操作，但在 CUDA 线程之间没有任何通信），并且它适用于任何数量的 CPU 线程中每个块的任何数量的 CUDA 线程.

关于我的问题来自哪里的任何想法？任何想法如何解决它？在此先感谢您的帮助！

PS：我使用的是单个 GTX650。

PS2：对不起，如果我的英语水平有点差，那不是我的母语....

我正在寻找一种“按需”添加字体的方法。

在我构建这个特定站点时，我最初选择了 4 种 Google API 字体。现在它已经长大了，我想将字体选择增加到 9 个选项。

我试图找出一种方法来通过 PHP 完成这项工作，但我是一名设计师，所以我的 php 是“嗯”。

这是我所知道的 php 的“草稿”。

有人想快速帮助我吗？

然后在网页中。

此外，链接标签需要一个 | 在字体名称之间......我不知道该怎么做。google 提供的所有格式为 <link href='http://fonts.googleapis.com/css?family=Cardo:400,400italic|Crimson+Text:700italic|Euphoria+Script|Philosopher:400,400italic|Vollkorn :400,400italic,700|Josefin+Slab:400,700|Redressed|Aladin|Rouge+Script' rel='stylesheet' type='text/css' >

谢谢！

我正在阅读 CUDA SDK 中的缩减优化，并且在从 reduce2 到 reduce3 发生的事情之后遇到了问题：

我无法想象 reduce3 的第一级减少尝试做什么，或者为什么线程数减少了一半。谁能给我一些指示？

如何选择语言，实际计算的一个 lambda 项 (λx.y)((λx.xxx)(λx.xxx))？换句话说，需要一种语言对正常的顺序归约和弱类型系统。

我有一个 data.frame，其中的单元格包含一个术语列表。

我希望为该列表中找到的每个术语生成一个新变量，指示该术语是否存在于该给定单元格中。

我在 data.frame 中有多个不同的此类实例，并且不知道列表的组成。

一个示例数据框

由此，我希望获得

如何将旅行商问题的（决策版本）转换为哈密顿电路问题（即如何将 TSP 简化为 HCP，以便如果我有 HCP 的解决方案，那么我将使用该解决方案来解决 TSP 问题）？

我有一个在 GPU 中存储为一维数组的矩阵，我正在尝试制作一个 OpenCL 内核，它将在该矩阵的每一行中使用归约，例如：

假设我的矩阵是 2x3，元素为 [1, 2, 3, 4, 5, 6]，我想要做的是：

显然，正如我所说的减少，实际的回报可能是每行不止一个元素：

然后我可以在另一个内核或 CPU 中进行最终计算。

好吧，到目前为止，我所拥有的是一个内核，它进行缩减但使用数组的所有元素，如下所示：

执行此操作的实际缩减内核是那个（实际上是我在 stackoverflow 中从这里得到的）：

我对 MPI 很陌生，我正在尝试使用 MPI_Reduce 来查找整数数组的最大值。arr我有一个size的整数数组arraysize，这是我的代码：

我的程序在 8 个进程上编译并运行没有问题，但是屏幕上没有打印任何内容。出于调试目的，我将条件更改为if(my_process_id)（不带!）并运行。然后我得到一个奇怪的输出，例如000300003 可能不确定地出现在这个列表中的任何位置。3 是我的数组的第一个值（但不是最大值）。我一般都知道并行编程（不是专家，但我通常知道我在做什么）但我对 MPI 很陌生，因为我可能会犯一个明显的错误。我在网上看到的所有教程都有与我相似的代码示例，我不知道我做错了什么。

谢谢，

能。

L = {<T> | T 是识别 {00, 01}} 的图灵机

证明 L 是不可判定的。

我真的很难理解这里使用的减少。

我不是要免费午餐，只是朝着正确的方向前进。

我试图弄清楚如何for reduction()在 CUDA 中使用 OpenMP 的等价物。我在网上做了一些研究，但我尝试过的都没有奏效。编码：

我知道for reduction()OpenMP 中的作用......它使 for 循环的最后一行成为可能。但是我怎样才能用 CUDA 来表达同样的东西呢？

谢谢！