Moving Average Cuda

Wanneer die berekening van 'n lopende bewegende gemiddelde, die plasing van die gemiddelde in die middel tydperk sinvol In die vorige voorbeeld het ons bereken die gemiddeld van die eerste 3 tydperke en sit dit langs tydperk 3. Ons kan die gemiddelde geplaas in die middel van die tyd interval van drie tydperke, dit is, langs tydperk 2. dit werk goed met vreemde tydperke, maar nie so goed vir selfs tydperke. So waar sou ons plaas die eerste bewegende gemiddelde wanneer M 4 Tegnies, sou die bewegende gemiddelde op t 2.5, 3.5 val. Om hierdie probleem wat ons glad Mas using 2. So glad ons die stryk waardes As ons gemiddeld 'n gelyke getal terme te vermy, moet ons die stryk waardes glad Die volgende tabel toon die resultate met behulp van M 4.For ander benadering, wat jy kan afgestomp die eksponensiële bewegende gemiddelde venster en dan bereken jou gefiltreer sein deur dit te doen 'n konvolusie tussen jou sein en die klein venster eksponensiële. Die konvolusie kan bereken word deur die gebruik van die vrye CUDA FFT biblioteek (cuFFT) omdat, soos jy dalk weet, die konvolusie kan uitgedruk word as die punt-wyse vermenigvuldiging van die twee seine in die Fourier domein (Dit is die heel gepas noem konvolusiestelling, wat loop met 'n kompleksiteit van O (n teken (n))). Hierdie tipe benadering sal jou CUDA kern-kode minimaliseer en hardloop baie vinnig, selfs op 'n GeForce 570 Veral so as jy al jou berekeninge kan doen in 'n enkele (float) presisie. antwoord 30 April 14 aan 17:04 sou ek voorstel om die bogenoemde verskilvergelyking manipuleer soos hieronder aangedui en dan met behulp van CUDA Thrust primitiewes. Verskilvergelyking Manipulasie - EXPLICIETE VORM VAN DIE verskilvergelyking Deur eenvoudige algebra, kan jy die volgende: Gevolglik is die eksplisiete vorm is die volgende: CUDA KRAG IMPLEMENTERING Jy kan die bogenoemde eksplisiete vorm te implementeer deur die volgende stappe: inisialiseer 'n inset volgorde dinput om Alpha behalwe vir dinput0 1. Definieer 'n vektor d1overbetatothen gelyk aan 1, 1 / beta, 1 / beta2, 1 / beta3. Vermenigvuldig elementwise dinput deur d1overbetatothen Voer 'n inclusivescan om die volgorde van die yn / betan verkry Verdeel die bogenoemde volgorde met 1, 1 / beta, 1 / beta2, 1 / beta3. Bogenoemde benadering kan aanbeveel word vir lineêre tyd-wisselende (LTV) stelsels. Vir lineêre tyd-invariante (LTI) stelsels, kan die deur Paulus genoem FFT benadering word aanbeveel. Im verskaffing van 'n voorbeeld van hierdie benadering met behulp van CUDA Thrust en cuFFT in my antwoord op FIR filter in CUDA hoe sou dit dan is CUDA Skryf in vandag Intro om parallelle programmering 'n oop, aanlyn kursus van Udacity Instrukteurs: Dr. John Owens, UC Davis en dr David Luebke, NVIDIA CUDA Reg is 'n parallel rekenaar platform en ontwikkeling model uitgevind deur NVIDIA. Dit stel dramatiese stygings in die berekening van prestasie deur die benutting van die krag van die grafiese verwerking van eenheid (GPU). Met miljoene CUDA-enabled GPU's verkoop tot op datum, is sagteware-ontwikkelaars, wetenskaplikes en navorsers vind wydlopende gebruike vir GPU rekenaar met CUDA. Hier is 'n paar voorbeelde: Identifiseer verborge gedenkplaat in are. Hartaanvalle is die grootste oorsaak van dood wêreldwyd. Harvard Engineering, Harvard Mediese Skool en Brigham Vroue Hospitaal het saamgespan om GPU's gebruik om bloedvloei na te boots en te identifiseer verborge arteriële gedenkplaat sonder indringende beeldvorming tegnieke of verkennende chirurgie. Analiseer lug verkeersvloei. Die Nasionale lugruim System bestuur die landwye koördinering van lugverkeer vloei. Rekenaar modelle help identifiseer nuwe maniere om opeenhoping te verlig en hou vliegtuig verkeer doeltreffend beweeg. Die gebruik van die rekenkracht van GPU's, 'n span by NASA het 'n groot prestasie gewin, die vermindering van analise tyd van 02:50 sekondes. Visualiseer molekules. 'N molekulêre simulasie genoem NAMD (nanoskaal molekulêre dinamika) kry 'n groot prestasie hupstoot met GPU's. Die spoed-up is 'n gevolg van die parallelle argitektuur van GPU's, wat NAMD ontwikkelaars in staat stel om na die hawe bereken intensiewe gedeeltes van die aansoek om die GPU met behulp van die CUDA Toolkit. Agtergrond GPU Computing: Die Revolusie Julle gekonfronteer met noodsaaklikhede: werkverrigting te verbeter. Los 'n probleem vinniger. Parallelle verwerking sal vinniger wees, maar die leerkurwe is steil isnt dit nie meer. Met CUDA, kan jy C, C en Fortran kode reguit na GPU, geen saamsteltaal vereis. Ontwikkelaars by maatskappye soos Adobe, ANSYS, Autodesk, MathWorks en Wolfram Research is wakker dat slapende reus die GPU - om veeldoelige wetenskaplike en ingenieurswese rekenaar doen oor 'n reeks platforms. Met behulp van 'n hoë-vlak tale,-GPU versnelde programme hardloop die opeenvolgende deel van hul werklading op die CPU wat is geskik vir enkel-threaded prestasie terwyl versnel parallelle verwerking op die GPU. Dit staan ​​bekend as GPU rekenaar. GPU rekenaar is moontlik omdat vandag se GPU doen veel meer as lewer grafiese: Dit stem na die bestemming met 'n teraflop van drywende punt prestasie en crunches aansoek take ontwerp vir enigiets van finansies om medisyne. CUDA is wyd ontplooi deur duisende van aansoeke en gepubliseerde navorsing vraestelle en ondersteun deur 'n geïnstalleerde basis van meer as 375000000 CUDA-enabled GPU's in notaboeke, werkstasies, bereken clusters en super. Besoek CUDA Sone vir voorbeelde van programme in diverse vertikale markte en wakker jou GPU reuse. Geskiedenis van GPU berekening van die eerste GPU's is ontwerp as grafiese versnellers, ondersteun net spesifieke vaste-funksie pyplyne. Begin in die laat 1990's, het die hardeware toenemend programmeerbare, wat kulmineer in NVIDIAs eerste GPU in 1999. Minder as 'n jaar nadat NVIDIA het die term GPU, kunstenaars en spel ontwikkelaars werent die enigstes doen baanbrekerswerk met die tegnologie: Navorsers was afluister sy uitstekende drywende punt prestasie. Die algemene doel GPU (GPGPU) beweging het aangebreek. Maar GPGPU was ver van maklik terug dan, selfs vir diegene wat grafiese programmeertale soos OpenGL geweet. Ontwikkelaars moes wetenskaplike berekeninge te plaas probleme wat kan voorgestel word deur driehoeke en veelhoeke. GPGPU was feitlik buite perke aan diegene wat hadnt gememoriseer die nuutste grafiese APIs totdat 'n groep van die Universiteit van Stanford navorsers uiteengesit om die GPU as 'n streaming verwerker reimagine. In 2003 het 'n span navorsers onder leiding van Ian Buck onthul Brook, die eerste wyd aanvaar programmering model om C uit te brei met data-parallel konstrukte. Die gebruik van begrippe soos strome, pitte en operateurs vermindering, die spruit samesteller en runtime stelsel blootgestel die GPU as 'n algemene doel verwerker in 'n taal 'n hoë-vlak. Die belangrikste is, spruit programme was nie net makliker om te skryf as die hand gestem GPU kode, hulle was sewe keer vinniger as soortgelyke bestaande kode. NVIDIA het geweet dat blazingly vinnig hardeware moes word, tesame met intuïtiewe sagteware en hardeware gereedskap, en genooi Ian Buck om die maatskappy aan te sluit en begin ontwikkel 'n oplossing vir moeiteloos hardloop C op die GPU. Om die sagteware en hardeware saam, NVIDIA CUDA onthul in 2006, die wêreld se eerste oplossing vir algemene-rekenaar op GPU's. EKOSISTEEM gereedskap en Opleiding Vandag is die CUDA ekosisteem vinnig groeiende aangesien al hoe meer maatskappye bied wêreldklas gereedskap, dienste en oplossings. As jy wil jou eie kode te skryf, die maklikste manier om die prestasie van GPU's in te span is met die CUDA Toolkit. wat bied 'n omvattende ontwikkeling omgewing vir C en C ontwikkelaars. Die CUDA Toolkit sluit 'n samesteller, wiskunde biblioteke en gereedskap vir ontfouting en die optimalisering van die prestasie van jou programme. Jy sal ook vind kode monsters, programmering gidse, handleidings, API verwysings en ander dokumentasie om te help om te begin. NVIDIA bied al hierdie gratis, insluitend NVIDIA Parallel Nsight vir Visual Studio, die bedryf se eerste ontwikkeling omgewing vir groot skaal parallel programme wat beide GPU's en CPUs gebruik. Leer om CUDA gebruik is gerieflik, met 'n omvattende aanlyn opleiding beskikbaar, asook ander hulpbronne, soos webinars en boeke. Meer as 400 universiteite en kolleges leer CUDA ontwikkeling, insluitend dekades van CUDA Centers of Excellence en CUDA Navorsing en opleidingsentrums. Vir DevelopersIm nie 'n programmeerder met enige vermoëns. Net iemand nuuskierig oor CUDA en so Im doen 'n bietjie lees. Ek hardloop oor 'n voorbeeld van die gebruik van Thrust 'n bewegende gemiddelde doen: Die byvoorbeeld soos dit is, loop en meestal korrek werk. Maar sy triviale in die sin dat dit net 'n mens bewegende gemiddelde operasie. Hoe sou ek nie sê 352 van hierdie bewegende gemiddelde bedrywighede in parallel, al wat op dieselfde datastroom In my gedagtes die program vloei kan wees: Genereer die data amp stuur dit aan een CUDA kern. (Dieselfde as bestaande kode nie, maar dink lengtes van 1000 of 10000 plaas van 30) Kopieer dit uit die CUDA kern sy in al die ander 351 CUDA kerne in my GTX 465 Vertel elke CUDA kern watter getal data-items te gemiddeld oor. (4. 5. 6. 352. 353. 354) Vertel die toestel aan die gemiddelde in elke kern in parallel Lees weer die resultate van elke kern ek dat hierdie kode maak dit al gebeur, maar hoe om Ek kry stoot om te doen hardloop baie van hierdie parallel My belangstelling hier is oor iets soos voorraad data. As Im op soek na GOOG pryse id sit dit in die GPU met behulp van al cores en laat dit daar. ID dan vry om baie van die verwerking te doen sonder die laai van die data nie en net lees terug resultate van elke kern wees. NOTA: Ek kan nie wil GOOG gebruik in alle kerne. Sommige kerne kan wees GOOG, ander met 'n paar ander simbool, maar siek word daar later. Im net te dink ek nie wil die voorraad data in globale geheue as Theres genoeg ruimte in elke kern. Ek neem aan dit is redelik eenvoudig vir CUDA amp Thrust gevra 12 September 12 aan 19:39 Ek het verstaan ​​dat jy belangstel in die volgende twee situasies is: Jy het 'n lang reeks van items en jy wil 'n sekere aantal van gemiddeldes te bereken, deur gemiddeld op verskillende aantal items, dit wil sê die gebruik van verskillende lengtes vir die bewegende gemiddelde venster. Dit is wat ek verstaan ​​uit jou oorspronklike vraag. Jy het 'n reeks van rye, opeenvolgend gestoor in die geheue, en jy wil hulle gemiddeld in parallel met 'n vaste gemiddeld venster van grootte 2 RADIUS 1. Dit is wat die deur ASM voorgestelde ArrayFire kode nie - jy het dit aanvaar. In plaas van die gebruik van CUDA stoot, ek dink dit sal makliker wees om jou eie CUDA kern van die bogenoemde bedrywighede te doen skryf. Hier 'n ten volle uitgewerkte voorbeeld wat werk op dieselfde manier as die deur ASM voorgestelde ArrayFire kode, dus wat geval 2. wysiging daarvan om geval 1 dek eenvoudig sou wees. antwoord 15 November 14 aan 15:42 Jou Antwoord 2016 stapel Exchange, IncBarracuda Netwerke, Inc. oortree sy 50 dae bewegende gemiddelde in n bullish manier. CUDA-Amerikaanse. 11 Julie 2016 aandeelprysvertoning Relatief tot Peers In vergelyking met eweknieë, relatiewe onderprestasie in die afgelope jaar is in teenstelling met die meer onlangse prestasie. CUDA-Amerikaanse 8216s aandeelprys prestasie van -52,39 oor die afgelope 12 maande is onder sy eweknie mediaan maar sy 30-dag tendens in aandeelprys prestasie van 15,77 is beter as die eweknie mediaan. Hierdie onlangse stygende aandeelprys kan 'n verandering in relatiewe aandeelprys prestasie inlui. Kwadrant etiket definisies. Beweeg om meer Leading weet, Fading, sloer Rising skerm vir maatskappye met behulp van relatiewe aandeelprys prestasie verdienstemomentum Barracuda Networks, Inc. het 'n verdienste telling van 68,99 en het 'n relatiewe waardasie van oorwaardeer. Aandeel met hoë verdienstemomentum is 'n voorkeuropsie vir momentum speel. As hulle onderwaardeer is, kan dit 'n verdere voordeel wees en mag volgehoue ​​momentum aan te dui. Kwadrant etiket definisies. Beweeg meer oorwaardeer ken, High verdienstemomentum, onderwaardeer is, High verdienstemomentum, onderwaardeer, Lae verdienstemomentum, oorwaardeer, Lae verdienstemomentum skerm vir maatskappye met behulp van verdienstemomentum telling