vectorization

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numpy Vektorisierung statt für Schleifen

Ich schrieb etwas Code in Python, der gut funktioniert, aber sehr langsam ist; Ich denke aufgrund der for-Schleifen. Ich hoffe, man kann die folgenden Operationen mit numpy Befehlen beschleunigen. Las

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Fehlerbehebung Auto vectorize Grund ‚1200‘

MSVC 2013 Ultimative w/Update 4 nicht verstehen, warum ich auf diesem scheinbar einfachen Beispiel diesen Fehler bin immer Info C5002: Schleife nicht auf Grund ‚1200‘ vektorisiert durch welches 1200 S

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Vectorize for-Schleife verschachtelt und if-Anweisung

Ich versuche, die folgende verschachtelte Schleife vektorisieren, so dass ich nicht die Werte in einer Schleife plotten müssen: for i=1:size(validMaskX,1) for j=1:size(validMaskX,2) if(vali

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Erhöhte Anzahl von Cache-Fehlern beim Vektorisieren von Code

Ich habe das Skalarprodukt zwischen 2 Vektoren mit SSE 4.2 und AVX 2 vektorisiert, wie Sie unten sehen können. Der Code wurde mit GCC 4.8.4 mit dem -O2-Optimierungs-Flag kompiliert. Wie erwartet, wurd

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Wie vektorisiert fortschreitende Schreibvorgänge mit GCC?

Wenn mit GCC kompiliert 5.2 mit -std=c99, -O3 und -mavx2, die folgende Codebeispiel Auto-vektorisiert (assembly here): #include <stdint.h> void test(uint32_t *restrict a, uint32_t *restrict b

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SIMD/SSE: Wie überprüft man, dass alle Vektorelemente nicht Null sind

Ich muss überprüfen, dass alle Vektorelemente nicht Null sind. Bisher habe ich folgende Lösung gefunden. Gibt es einen besseren Weg, dies zu tun? Ich verwende gcc 4.8.2 unter Linux/x86_64, Anweisungen

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kumulative Addition/Multiplikation in NumPy

Haben Sie einen relativ einfachen Codeblock, der durch zwei Arrays, vervielfacht Schleifen und addiert kumulativ: import numpy as np a = np.array([1, 2, 4, 6, 7, 8, 9, 11]) b = np.array([0.01, 0.2,

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Wie löst man das 32-Byte-Alignment-Problem bei AVX-Lade-/Speicheroperationen?

Ich habe Ausrichtung Problem bei der Verwendung ymm Registern, mit einigen Code-Schnipsel, die mir gut scheint. Hier ist ein minimales Arbeitsbeispiel: #include <iostream> #include <immintrin.h> in

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Optimieren eines numpy ndarray Indexierungsvorgang

Ich habe eine numpy Operation, die wie folgt aussieht: for i in range(i_max): for j in range(j_max): r[i, j, x[i, j], y[i, j]] = c[i, j] wo x, y und c die gleiche Form haben. Ist es mögli

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überprüfen, ob Matrix Zeilen gleich einem Vektor in R, vektorisiert

Ich bin sehr überrascht, diese Frage wurde nicht gestellt, vielleicht wird die Antwort warum klären. Ich möchte Zeilen einer Matrix mit einem Vektor vergleichen und zurückgeben, ob die Zeile == der Ve