PyCUDA documentation / Документация PyCUDA: Multi-dimensional arrays on the GPU http://documen.tician.de/pycuda/array.html

Псевдослучайная последовательность чисел удовлетворяет большинству сложный свойств по настоящему случайных последовательностей n-мерных точек сгенерированных детерминистическим алгоритмом разработанным, чтобы заполнить n-мерное пространство равномерно.

wuffur 27.02.12 в 12:28

Более затратно генерировать квазислучайные числа.

wuffur 27.02.12 в 12:28

Получает версию CURAND, на которой была скомпилированна PyCUDA. Возвращает 3-местный кортеж целых чисел такого вида:
(основное число, второстепенное число, пересмотра число).

wuffur 27.02.12 в 12:30

Возвращает GPUArray заполненный случайными int32 числами повторяющимися N раз, которые можно использовать как зерно для генератора XORWOW.

wuffur 27.02.12 в 12:32

Возвращает GPUArray заполненный N случайными числами int32, которые можно использовать как зерно для генератора XORWOW.

wuffur 27.02.12 в 12:33

класс pycuda.curandom.XORWOWRandomNumberGenerator(seed_getter=None, offset=0)

wuffur 13.08.12 в 11:20

Параметры:

wuffur 27.02.12 в 12:33

seed_getter - функция, которая данная как счетчик целых чисел, будет выводить int32 GPUArray зерен.

wuffur 27.02.12 в 12:34

Предоставляет псевдослучайные числа. Генерирует последовательности с периодом по крайней мере 2^190.

wuffur 27.02.12 в 12:35

CUDA 3.2 и выше.

wuffur 27.02.12 в 12:35

Новый в версии 2011.1.

wuffur 27.02.12 в 12:36

Возвращает GPUArray счет заполненый векторами направления для инициализации Sobol32 генераторов.

wuffur 27.02.12 в 12:38

класс pycuda.curandom.Sobol32RandomNumberGenerator(dir_vector=None, offset=0)

wuffur 13.08.12 в 11:22

Параметры:

wuffur 27.02.12 в 12:39

dir_vector – a GPUArray 32-элементных int32 векторов, которые используются для инициализации квазислучайным генератором; он должен содержать один вектор, для каждого инициализированного генератора.

wuffur 27.02.12 в 12:40

offset - стартовый индекс внутри последовательности Sobol32, дает вектор направления.

wuffur 27.02.12 в 12:41

Предоставляет квазислучайные числа. Генерируют последовательность с периодом 2^32.

wuffur 27.02.12 в 12:41

CUDA 3.2 и выше.

wuffur 27.02.12 в 12:42

Новый в версии 2011.1.

wuffur 27.02.12 в 12:42

Однопроходная пользовательская оценка выражения.

wuffur 27.02.12 в 12:43

Оценка привлеченных выражений на экземплярах GPUArray может быть кое в чем неэффективной, поскольку новое временное создается для каждого промежуточного результата. Функциональность в модуле pycuda.elementwise содержит инструменты, чтобы помочь сгенерировать ядра, которые оценивают многоэтапные выражение на одном или несколько операндах в одном проходе.

wuffur 27.02.12 в 12:46

класс pycuda.elementwise.ElementwiseKernel(arguments, operation, name="kernel", keep=False, options=[], preamble="")

wuffur 13.08.12 в 11:25

Генерирует ядро, которое принимает определенное значение скаляров и векторов аргументов и производит скалярные операции над каждым входным значением его аргументов, как будто бы этот аргумент - вектор.

wuffur 27.02.12 в 12:48

Аргументы определяются как строка форматированная как список аргументов Си. Операции определяются как выражение назначения, без точки с запятой. Векторы в операции должны индексироваться как переменная i.

wuffur 27.02.12 в 12:50

Переменная name определяет имя, под которым ядро компилируется, держа и опции переданные неизменными pycuda.compiler.SourceModule.

wuffur 27.02.12 в 12:51

Преамбула опеределяет некоторый исходный код, который включается до поэлементных определений ядер. Вы можете использовать это для включения других файлов и/или определения функций, которые используется с помощью операции.

wuffur 27.02.12 в 12:53

Вызывает сгенерированное скалярное ядро. Аргументы могут быть как скалярами так и экземплярами GPUArray.

wuffur 27.02.12 в 12:54

Если задан диапазон, то он должен быть объектом срезом и определять диапазон индексов i, для которых операция проводится.

wuffur 27.02.12 в 12:55

Если дан срез, то должен быть объект срез и должен быть определен диапазон индексов i для которых операция проводится, усеченных в контейнер. Также срез может содержать отрицательные индексы к индексам, относящимся к концу массива.

wuffur 27.02.12 в 12:57

Приведем пример использования:

wuffur 27.02.12 в 12:57

(Вы можете найти этот пример, в файле examples/demo_elementwise.py в дистрибутиве PyCuda.)

wuffur 27.02.12 в 12:58

Пользовательские сокращения

wuffur 27.02.12 в 12:58

класс pycuda.reduction.ReductionKernel(dtype_out, neutral, reduce_expr, map_expr=None, arguments=None, name="reduce_kernel", keep=False, options=[], preamble="")

wuffur 13.08.12 в 11:30

Генерирует ядро, которое принимает ряд скалярных или векторных аргументов (по крайней мере один векторный аргумент), производит map_expr над каждой записью ее выхода. Нейтральный служит как исходное значение. preamble - предоставляет возможность добавлять предпроцессорные директивы и другой код(такой как функции помощи), чтобы добавить его до настоящего редукционного кода ядра.

wuffur 28.02.12 в 12:37

Векторы в map_expr должны быть проиндексированы переменными i. reduce_expr - использует формальные значения "a" и "b" для подсветки двух операндов бинарной операции редукции. Если вы не определите выражение map_expr, "in[i]" - таким образом будет присутствовать только один входной аргумент - как автоматически предполагается.

wuffur 28.02.12 в 12:39

dtype_out - определяет тип numpy.dtype в котором редукция производится и в котором результат возвращается. neutral - определяется как число с плавающей точкой или целое, форматированное как строка. reduce_expr и map_exp - определяются как строка операций форматирования и аргумент определяется как строка форматированная как список аргументов Си. name - определяет имя под которым ядро компилируется, сохраняя и опции переданные неизменными pycuda.compiler.SourceModule. preamble - определяется как строка кода.

wuffur 28.02.12 в 12:44

Приведем пример использования:

wuffur 28.02.12 в 12:44