matrix fixed
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perflab/matrix/rowcol.y~
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240
perflab/matrix/rowcol.y~
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@@ -0,0 +1,240 @@
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/**************************************************************************
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||||
靠/靠靠靠靠靠靠靠靠靠靠靠靠靠靠靠<E99DA0>
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||||
1. 靠靠靠靠靠靠靠靠靠靠靠靠靠靠靠<E99DA0>
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||||
2. 靠靠靠靠靠靠靠靠靠靠靠
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||||
3. 靠rc_fun_rec rc_fun_tab靠靠靠靠靠靠旷靠靠
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靠靠旷靠靠靠靠靠靠靠蹩靠靠靠靠靠靠靠靠靠靠<E99DA0>
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***************************************************************************/
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||||
/*
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靠靠201209054233
|
||||
靠靠靠靠靠靠靠
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||||
*/
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||||
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||||
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||||
#include <stdio.h>
|
||||
#include <stdlib.h>
|
||||
#include "rowcol.h"
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||||
#include <math.h>
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||||
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||||
/* 靠靠靠靠靠靠靠靠<E99DA0> */
|
||||
/* 靠靠靠靠靠<E99DA0><E99DA0>靠靠靠靠靠靠靠靠靠靠靠靠靠靠靠靠蚩靠靠
|
||||
靠靠靠靠靠2靠靠靠靠靠旷靠靠<E99DA0>
|
||||
*/
|
||||
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||||
void c_sum(matrix_t M, vector_t rowsum, vector_t colsum)
|
||||
{
|
||||
int i,j;
|
||||
for (j = 0; j < N; j++) {
|
||||
colsum[j] = 0;
|
||||
for (i = 0; i < N; i++)
|
||||
colsum[j] += M[i][j];
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
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||||
/* 靠靠靠靠靠靠靠靠靠靠 */
|
||||
/* 靠靠靠靠靠<E99DA0><E99DA0>靠靠<E99DA0>靠靠靠 */
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||||
|
||||
void rc_sum(matrix_t M, vector_t rowsum, vector_t colsum)
|
||||
{
|
||||
int i,j;
|
||||
for (i = 0; i < N; i++) {
|
||||
rowsum[i] = colsum[i] = 0;
|
||||
for (j = 0; j < N; j++) {
|
||||
rowsum[i] += M[i][j];
|
||||
colsum[i] += M[j][i];
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
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||||
/*
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||||
靠靠靠靠靠靠靠靠靠靠靠靠<E99DA0>靠靠靠靠靠靠靠<E99DA0>, COL/ROWCOL, "靠靠靠靠<E99DA0>"靠
|
||||
COL靠靠<E99DA0>靠靠靠靠靠<E99DA0>靠靠<E99DA0>
|
||||
ROWCOL靠靠<E99DA0>靠靠靠<E99DA0>靠靠<E99DA0>靠靠<E99DA0>
|
||||
靠靠靠靠靠蹩靠靠靠靠靠靠靠靠<E99DA0>
|
||||
靠靠
|
||||
{my_c_sum1, "靠靠靠靠靠靠靠靠<E99DA0>"},
|
||||
{my_rc_sum2, "靠靠靠靠靠靠靠靠靠"},
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||||
*/
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||||
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||||
rc_fun_rec rc_fun_tab[] =
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||||
{
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||||
|
||||
/* 靠靠靠靠靠靠靠靠靠靠靠靠靠靠靠靠 */
|
||||
{c_sum, COL, "Best column sum"},
|
||||
/* 靠靠靠靠靠靠靠靠靠靠靠靠靠靠靠靠靠 */
|
||||
{rc_sum, ROWCOL, "Best row and column sum"},
|
||||
|
||||
{c_sum, COL, "Column sum, reference implementation"},
|
||||
|
||||
{rc_sum, ROWCOL, "Row and column sum, reference implementation"},
|
||||
|
||||
/* 靠靠靠靠靠靠靠靠靠靠靠靠靠靠靠靠靠靠靠<E99DA0> */
|
||||
{NULL,ROWCOL,NULL}
|
||||
};
|
||||
|
||||
// /**************************************************************************
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||||
// 行/列求和函数。按下面的要求编辑此文件：
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||||
// 1. 将你的学号、姓名，以注释的方式写到下面；
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||||
// 2. 实现不同版本的行列求和函数；
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||||
// 3. 编辑rc_fun_rec rc_fun_tab数组，将你的最好的答案
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||||
// （最好的行和列求和、最好的列求和）作为数组的前两项
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||||
// ***************************************************************************/
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||||
//
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||||
// /*
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||||
// 学号：202302723005
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||||
// 姓名：程景愉
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||||
// */
|
||||
//
|
||||
//
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||||
// #include <stdio.h>
|
||||
// #include <stdlib.h>
|
||||
// #include "rowcol.h"
|
||||
// #include <math.h>
|
||||
// #include <cuda_runtime.h>
|
||||
//
|
||||
// /* 参考的列求和函数实现 */
|
||||
// /* 计算矩阵中的每一列的和。请注意对于行和列求和来说，调用参数是
|
||||
// 一样的，只是第2个参数不会用到而已
|
||||
// */
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||||
//
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||||
// void c_sum(matrix_t M, vector_t rowsum, vector_t colsum)
|
||||
// {
|
||||
// int i,j;
|
||||
// for (j = 0; j < N; j++) {
|
||||
// colsum[j] = 0;
|
||||
// for (i = 0; i < N; i++)
|
||||
// colsum[j] += M[i][j];
|
||||
// }
|
||||
// }
|
||||
//
|
||||
//
|
||||
// /* 参考的列和行求和函数实现 */
|
||||
// /* 计算矩阵中的每一行、每一列的和。 */
|
||||
//
|
||||
// void rc_sum(matrix_t M, vector_t rowsum, vector_t colsum)
|
||||
// {
|
||||
// int i,j;
|
||||
// for (i = 0; i < N; i++) {
|
||||
// rowsum[i] = colsum[i] = 0;
|
||||
// for (j = 0; j < N; j++) {
|
||||
// rowsum[i] += M[i][j];
|
||||
// colsum[i] += M[j][i];
|
||||
// }
|
||||
// }
|
||||
// }
|
||||
//
|
||||
// /* CUDA优化的列求和函数 */
|
||||
// void cuda_c_sum(matrix_t M, vector_t rowsum, vector_t colsum)
|
||||
// {
|
||||
// // 分配设备内存
|
||||
// int *d_M, *d_colsum;
|
||||
// cudaMalloc(&d_M, N * N * sizeof(int));
|
||||
// cudaMalloc(&d_colsum, N * sizeof(int));
|
||||
//
|
||||
// // 将数据从主机复制到设备
|
||||
// cudaMemcpy(d_M, M, N * N * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
|
||||
//
|
||||
// // 定义CUDA核函数
|
||||
// dim3 blockDim(256);
|
||||
// dim3 gridDim((N + blockDim.x - 1) / blockDim.x);
|
||||
//
|
||||
// // 启动核函数
|
||||
// cudaColumnSum<<<gridDim, blockDim>>>(d_M, d_colsum);
|
||||
//
|
||||
// // 将结果从设备复制回主机
|
||||
// cudaMemcpy(colsum, d_colsum, N * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);
|
||||
//
|
||||
// // 释放设备内存
|
||||
// cudaFree(d_M);
|
||||
// cudaFree(d_colsum);
|
||||
// }
|
||||
//
|
||||
// /* CUDA优化的行列求和函数 */
|
||||
// void cuda_rc_sum(matrix_t M, vector_t rowsum, vector_t colsum)
|
||||
// {
|
||||
// // 分配设备内存
|
||||
// int *d_M, *d_rowsum, *d_colsum;
|
||||
// cudaMalloc(&d_M, N * N * sizeof(int));
|
||||
// cudaMalloc(&d_rowsum, N * sizeof(int));
|
||||
// cudaMalloc(&d_colsum, N * sizeof(int));
|
||||
//
|
||||
// // 将数据从主机复制到设备
|
||||
// cudaMemcpy(d_M, M, N * N * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
|
||||
//
|
||||
// // 定义CUDA核函数
|
||||
// dim3 blockDim(256);
|
||||
// dim3 gridDim((N + blockDim.x - 1) / blockDim.x);
|
||||
//
|
||||
// // 启动核函数
|
||||
// cudaRowColSum<<<gridDim, blockDim>>>(d_M, d_rowsum, d_colsum);
|
||||
//
|
||||
// // 将结果从设备复制回主机
|
||||
// cudaMemcpy(rowsum, d_rowsum, N * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);
|
||||
// cudaMemcpy(colsum, d_colsum, N * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);
|
||||
//
|
||||
// // 释放设备内存
|
||||
// cudaFree(d_M);
|
||||
// cudaFree(d_rowsum);
|
||||
// cudaFree(d_colsum);
|
||||
// }
|
||||
//
|
||||
// /* CUDA核函数 - 列求和 */
|
||||
// __global__ void cudaColumnSum(int *M, int *colsum)
|
||||
// {
|
||||
// int col = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
|
||||
// if (col < N) {
|
||||
// colsum[col] = 0;
|
||||
// for (int row = 0; row < N; row++) {
|
||||
// colsum[col] += M[row * N + col];
|
||||
// }
|
||||
// }
|
||||
// }
|
||||
//
|
||||
// /* CUDA核函数 - 行列求和 */
|
||||
// __global__ void cudaRowColSum(int *M, int *rowsum, int *colsum)
|
||||
// {
|
||||
// int idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
|
||||
// if (idx < N) {
|
||||
// // 计算行和
|
||||
// rowsum[idx] = 0;
|
||||
// for (int j = 0; j < N; j++) {
|
||||
// rowsum[idx] += M[idx * N + j];
|
||||
// }
|
||||
//
|
||||
// // 计算列和
|
||||
// colsum[idx] = 0;
|
||||
// for (int i = 0; i < N; i++) {
|
||||
// colsum[idx] += M[i * N + idx];
|
||||
// }
|
||||
// }
|
||||
// }
|
||||
//
|
||||
// /*
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||||
// 这个表格包含多个数组元素，每一组元素（函数名字, COL/ROWCOL, "描述字符串"）
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||||
// COL表示该函数仅仅计算每一列的和
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// ROWCOL表示该函数计算每一行、每一列的和
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||||
// 将你认为最好的两个实现，放在最前面。
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||||
// 比如：
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// {my_c_sum1, "超级垃圾列求和实现"},
|
||||
// {my_rc_sum2, "好一点的行列求和实现"},
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||||
// */
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||||
//
|
||||
// rc_fun_rec rc_fun_tab[] =
|
||||
// {
|
||||
//
|
||||
// /* 第一项，应当是你写的最好列求和的函数实现 */
|
||||
// {cuda_c_sum, COL, "CUDA optimized column sum"},
|
||||
// /* 第二项，应当是你写的最好行列求和的函数实现 */
|
||||
// {cuda_rc_sum, ROWCOL, "CUDA optimized row and column sum"},
|
||||
//
|
||||
// {c_sum, COL, "Column sum, reference implementation"},
|
||||
//
|
||||
// {rc_sum, ROWCOL, "Row and column sum, reference implementation"},
|
||||
//
|
||||
// /* 下面的代码不能修改或者删除！！表明数组列表结束 */
|
||||
// {NULL,ROWCOL,NULL}
|
||||
// };
|
||||
Reference in New Issue
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