Transformations篇章中的SAXPY例子使用transformation内核展示了融合内核如何来减少内存交换。我们也可以使用thrust::transform_reduce实现融合内核来规约。下面的例子用来计算向量的模: # include <thrust / transform_reduce .h> # include <thrust / functional .h> # include <thrust / device_vector .h> # include ...
Transformations篇章中的SAXPY例子使用transformation内核展示了融合内核如何来减少内存交换。我们也可以使用thrust::transform_reduce实现融合内核来规约。下面的例子用来计算向量的模: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 # include <thrust / transf...
我们也可以使用thrust::transform_reduce实现融合内核来规约。下面的例子用来计算向量的模: #include<thrust / transform_reduce .h>#include<thrust / functional .h>#include<thrust / device_vector .h>#include<thrust / host_vector .h>#include<cmath >// square <T> computes the square of a number f...
通过将用户行为数据加载到thrust::device_vector中,并运用thrust::transform和thrust::reduce算法进行个性化推荐计算,他们成功地将推荐系统的响应时间减少了近70%,极大地提升了用户的满意度。此外,借助Thrust对大规模数据集的高效处理能力,该平台还实现了对商品库存的实时更新,确保了库存信息的准确性,避免了因库存不足而...
// sum of [first, last) thrust::reduce(thrust::make_transform_iterator(vec.begin(), negate<int>()), thrust::make_transform_iterator(vec.end(), negate<int>())); allows us to avoid creating a variable to store first and last. 4.4. permutation_iterator In the previous section we...
#include <thrust/transform_reduce.h> #include <thrust/functional.h> #include <thrust/device_vector.h> #include <thrust/host_vector.h> #include <cmath> #include <iostream>// This example computes the norm [1] of a vector. The norm is ...
int sum = thrust::reduce(vec.begin(), vec.end()); return 0; } ``` 以上代码使用`thrust::reduce`函数计算了设备向量vec中元素的总和,并将结果保存在sum变量中。 (2) transform算法:用于对设备向量进行元素级别的操作。 ``` #include <thrust/device_vector.h> #include <thrust/transform.h> //定...
比如说我们只是计算两个数字的加和，那么是完全没有必要使用到GPU的。但是如果我们要计算两个非常大的...
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但你没有提到这一点。这很重要 使用-G编译时，CUDA设备代码的性能特征可能会大不相同。