1.用C语言写的计算器源代码
2.CUDA编程OneFlow Softmax 算子源码解读之WarpSoftmax
用C语言写的计算器源代码
#include<stdio.h>
#include<iostream.h>
#include<stdlib.h>
#include<string.h>
#include<ctype.h>
typedef float DataType;
typedef struct
{
DataType *data;
int max;
int top;
}Stack;
void SetStack(Stack *S,int n)
{
S->data=(DataType*)malloc(n*sizeof(DataType));
if(S->data==NULL)
{
printf("overflow");
exit(1);
}
S->max=n;
S->top=-1;
}
void FreeStack(Stack *S)
{
free(S->data);
}
int StackEmpty(Stack *S)
{
if(S->top==-1)
return(1);
return(0);
}
DataType Peek(Stack *S)
{
if(S->top==S->max-1)
{
printf("Stack is empty!\n");
exit(1);
}
return(S->data[S->top]);
}
void Push(Stack *S,DataType item)
{
if(S->top==S->max-1)
{
printf("Stack is full!\n");
exit(1);
}
S->top++;
S->data[S->top]=item;
}
DataType Pop(Stack *S)
{
if(S->top==-1)
{
printf("Pop an empty stack!\n");
exit(1);
}
S->top--;
return(S->data[S->top+1]);
}
typedef struct
{
char op;
int inputprecedence;
int stackprecedence;
}DataType1;
typedef struct
{
DataType1 *data;
int max;
int top;
}Stack1;
void SetStack1(Stack1 *S,int n)
{
S->data=(DataType1*)malloc(n*sizeof(DataType1));
if(S->data==NULL)
{
printf("overflow");
exit(1);
}
S->max=n;
S->top=-1;
}
void FreeStack1(Stack1 *S)
{
free(S->data);
}
int StackEmpty1(Stack1 *S)
{
if(S->top==-1)
return(1);
return(0);
}
DataType1 Peek1(Stack1 *S)
{
if(S->top==S->max-1)
{
printf("Stack1 is empty!\n");
exit(1);
}
return(S->data[S->top]);
}
void Push1(Stack1 *S,DataType1 item)
{
if(S->top==S->max-1)
{
printf("Stack is full!\n");
exit(1);
}
S->top++;
S->data[S->top]=item;
}
DataType1 Pop1(Stack1 *S)
{
if(S->top==-1)
{
printf("Pop an empty stack!\n");
exit(1);
}
S->top--;
return(S->data[S->top+1]);
}
DataType1 MathOptr(char ch)
{
DataType1 optr;
optr.op=ch;
switch(optr.op)
{
case'+':
case'-':
optr.inputprecedence=1;
optr.stackprecedence=1;
break;
case'*':
case'/':
optr.inputprecedence=2;
optr.stackprecedence=2;
break;
case'(':
optr.inputprecedence=3;
optr.stackprecedence=-1;
break;
case')':
optr.inputprecedence=0;
optr.stackprecedence=0;
break;
}
return(optr);
}
void Evaluate(Stack *OpndStack,DataType1 optr)
{
DataType opnd1,opnd2;
opnd1=Pop(OpndStack);
opnd2=Pop(OpndStack);
switch(optr.op)
{
case'+':
Push(OpndStack,opnd2+opnd1);
break;
case'-':
Push(OpndStack,opnd2-opnd1);
break;
case'*':
Push(OpndStack,opnd2*opnd1);
break;
case'/':
Push(OpndStack,opnd2/opnd1);
break;
}
}
int isoptr(char ch)
{
if(ch=='+'||ch=='-'||ch=='*'||ch=='/'||ch=='(')
return(1);
return(0);
}
void Infix(char *str)
{
int i,k,n=strlen(str);
char ch,numstr[];
DataType opnd;
DataType1 optr;
Stack OpndStack;
Stack1 OptrStack;
SetStack(&OpndStack,n);
SetStack1(&OptrStack,n);
k=0;
ch=str[k];
while(ch!='=')
if(isdigit(ch)||ch=='.')
{
for(i=0;isdigit(ch)||ch=='.';i++)
{
numstr[i]=ch;
k++;
ch=str[k];
}
numstr[i]='\0';
opnd= atof(numstr);
Push(&OpndStack,opnd);
}
else
if(isoptr(ch))
{
optr=MathOptr(ch);
while(Peek1(&OptrStack).stackprecedence>=optr.inputprecedence)
Evaluate(&OpndStack,Pop1(&OptrStack));
Push1(&OptrStack,optr);
k++;
ch=str[k];
}
else if(ch==')')
{
optr=MathOptr(ch);
while(Peek1(&OptrStack).stackprecedence>=optr.inputprecedence)
Evaluate(&OpndStack,Pop1(&OptrStack));
Pop1(&OptrStack);
k++;
ch=str[k];
}
while(!StackEmpty1(&OptrStack))
Evaluate(&OpndStack,Pop1(&OptrStack));
opnd=Pop(&OpndStack);
cout<<"你输入表达式的计算结果为"<<endl;
printf("%-6.2f\n",opnd);
FreeStack(&OpndStack);
FreeStack1(&OptrStack);
}
void main()
{
cout<<"请输入你要计算的表达式,并以“=”号结束。"<<endl;
char str[];
gets(str);
Infix(str);
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哈哈！给分吧！
CUDA编程OneFlow Softmax 算子源码解读之WarpSoftmax
深度学习框架中的Softmax操作在模型中扮演关键角色，尤其在多分类任务中，其用于将logits映射成概率分布，python蓝牙通信源码或在Transformer结构中衡量query与key的相似度。Softmax的CUDA实现直接关系到模型训练效率。本文以OneFlow框架中的一种优化Softmax实现为例，即Warp级别的Softmax，特别适用于矩阵宽度不超过的场景。
Softmax操作的计算公式如下：
[公式]
为解决数值溢出问题，通常先减去向量的飞龙跑酷源码最大值。优化后的公式为：
[公式]
Softmax计算涉及五个关键步骤：reduceMax、broadcastSub、exp、reduceSum、broadcastDiv。本篇文章将深入探讨OneFlow源码中的红盘出货指标源码实现技巧。
OneFlow采用分段函数优化SoftmaxKernel，针对不同数量的列选择不同实现策略，以适应各种场景。为实现优化，OneFlow提供三种Softmax实现方式，以期在所有情况下达到较高的android源码编译太卡有效带宽。
对于WarpSoftmax分支，源码中函数调用关系清晰，实现细节分为四部分：数据Pack、调用链、DispatchSoftmaxWarpImpl、DispatchSoftmaxWarpImplCols、dos1.0 源码DispatchSoftmaxWarpImplPadding、LaunchSoftmaxWarpImpl。各部分分别专注于提升访问带宽、确定函数参数、实现核心计算逻辑。
在WarpSoftmax的核函数SoftmaxWarpImpl中，重点实现以下步骤：核函数启动参数确定、线程网格形状定义、数据加载到寄存器、计算最大值、计算指数和、规约操作、通信优化等。实现过程中，OneFlow通过优化数据访问模式、利用寄存器存储中间结果、并行规约操作，以及束内通信，提升了计算效率。
总结WarpSoftmax源码中的关键点，本文详细解读了其优化策略与实现细节，旨在提高模型训练速度。通过深入分析OneFlow框架中的Softmax实现，读者可以更全面地理解深度学习框架在CUDA环境下进行优化的策略。