Przeprowadzka średnia cuda

Dla innego podejścia można obniżyć średnią średnią średnią, a następnie wyliczyć filtrowany sygnał, wykonując splot między sygnałem a wykładziną wykładniczą. Współbieżność można obliczyć za pomocą bezpłatnej biblioteki CFFT cuFFT CUDA, ponieważ, jak możesz wiedzieć, splot można wyrazić jako punktowe mnożenie dwóch sygnałów w dziedzinie Fouriera Jest to trafna nazwa Twierdzenie Convolution, które działa ze złożonością O n log n Ten typ podejścia zminimalizuje kod jądra CUDA i działa bardzo bardzo szybko, nawet na GeForce 570. W szczególności, jeśli możesz wykonać wszystkie obliczenia w pojedynczej precyzji float. photed Apr 30 14 at 17 04. Chciałbym zaproponować, aby manipulować powyższym równaniem różnicy, jak wskazano poniżej, a następnie przy użyciu CUDA prymitywów Thrif. MANIPULACJA EQUACJI - FORMULARZ WYJĄTKOWY FORMULARZA RÓŻNICOWEGO. Jednak prostą algebry można znaleźć poniżej. Zamiast tego, jawny formularz jest następujący. CUDA THRUST IMPLEM ENTATION. You można zaimplementować powyższy wyraźny formularz przez następujące kroki. Zredukuj sekwencję wejściową dinput do alfa, z wyjątkiem dinput 0 1.Define a wektor d1overbetatothen równy 1, 1 beta, 1 beta 2, 1 beta 3.Multiply elementwise dinput by d1overbetatothen. Perform inclusivescan w celu uzyskania sekwencji yn beta n. Przedstawić powyższą sekwencję o 1, 1 beta, 1 beta 2, 1 beta 3. Powyższe podejście może być zalecane dla liniowych czasowo zmiennych systemów LTV Dla liniowego czasu - Niekonwencjonalne systemy LTI, podejście FFT wspomniane przez Pawła może być zalecane I m dostarcza przykład tego podejścia, używając CUDA Thrust i cuFFT w mojej odpowiedzi na filtr FIR w CUDA. I m nie programista z wszelkich umiejętności Tylko ktoś ciekawy CUDA i więc robie trochę czytania przebiegałem przez przykład użycia Thrust do średniej ruchomej. Na przykład, tak jak jest, działa i działa głównie poprawnie Jednak jest to trywialne w tym sensie, że wykonuje tylko jedną przeciętną operację. Jak bym powiedział 352 z równoczesne przenoszenie średnich operacji, wszystkie działające na tym samym strumieniu danych W moim umyśle przepływ programu może być. Generuj dane wysyłaj je do jednego rdzenia CUDA Podobnie jak w obecnym kodzie, ale myślę, że długość 1000 lub 10000 zamiast 30. Skopiuj go z rdzeń CUDA znajduje się we wszystkich pozostałych 351 rdzeniach CUDA w mojej karcie graficznej GTX 465. każda rdzeń CUDA, jaką liczbę elementów danych przekracza średnio przez 4 5 6 352 353 354. Powiedz, aby urządzenie przebiegało średnio w każdym rdzeniu w parallel. Read powrotem wyników z każdego core. I uzyskać, że ten kod sprawia, że ​​wszystko się zdarza, ale jak mam uzyskać Thrust zrobić wiele z nich parallel. My interes tutaj jest o coś jak dane giełdowe Jeśli patrzę na GOOG ceny I d umieścić, że w GPU przy użyciu wszystkich rdzeni i pozostawić tam I d być wolna zrobić wiele przetwarzania bez ładowania danych i tylko czytanie wyników z każdego rdzenia UWAGA Nie chcę używać GOOG we wszystkich rdzeniach Niektóre rdzeniami mogą być GOOG, inni z innym symbolem, ale dostanę tam później, po prostu myślę g Nie chcę danych czasowych w globalnej pamięci, jeśli jest wystarczająco dużo miejsca w każdym rdzeniu. Zakładam, że jest to dość proste dla CUDA Thrust. asked 12 września 12 w wieku 19 39. Moje zrozumienie jest takie, że jesteś zainteresowany następującymi dwoma sytuacjami. Długo masz długą sekwencję elementów i chcesz obliczyć określoną liczbę średnich, uśredniając różne liczby elementów, tzn. Używając różnych długości dla średniej wielkości okna. Oto co rozumiem z oryginalnego pytania. Masz serię sekwencji, przechowywanych kolejno w pamięci, a chcesz je średnio równolegle do stałego okna średniej wielkości 2 RADIUS 1 Oto kod ArrayFire zaproponowany przez asm - zaakceptowałeś to. Zamiast używać CUDA Thrust, myślę łatwiejsze byłoby napisanie własnego jądra CUDA w celu wykonania powyższych operacji Poniżej pełny przykład, który działa w taki sam sposób, jak kod ArrayFire zaproponowany przez asm, a tym samym obejmujący przypadek 2 Zmodyfikowanie go w celu uwzględnienia przypadku 1 byłoby proste rward. answered Nov 15 14 at 15 42.Your Answer.2017 Stack Exchange, Inc. Gdy obliczanie bieżącej średniej ruchomej, wprowadzenie średniej w środkowym okresie czasu ma sens. W poprzednim przykładzie obliczyliśmy średnią z pierwszego 3-ego czasu i umieścił je obok okresu 3 Możemy umieścić średnią w środku przedziału czasowego trzech okresów, to jest obok okresu 2 To działa dobrze z nieparzystymi okresami, ale nie tak dobre dla parzystych okresów czasu Więc gdzie czy umieścimy pierwszą średnią ruchową, gdy M 4.Technicznie, średnia ruchoma spadnie poniżej t2 5, 3 5. Aby uniknąć tego problemu wygładzamy MA s przy użyciu M 2 Tak wygładzamy wygładzone wartości. Jeśli przeciętnie równy liczba terminów, musimy wygładzić wygładzone wartości. Poniższa tabela przedstawia wyniki przy użyciu M 4.