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Karatsuba算法：使用CUDA
摘要 - 在任意算术计算和计算科学中，大型整数乘以广泛使用的操作。许多加密技术涉及对整数的极大子集进行操作，包括Diffie-Hellman密钥交换，RSA，ECC等。这些技术采用安全消息加密，解密和密钥交换，使用其大小至少1024位的安全键。的指控和乘法。Karatsuba算法是一种快速有效的方法，用于繁殖大数量，在每个递归步骤中，将乘法数量从四个减少到三个。在本文中，当应用于顺序和平行环境时，我们对卡拉茨巴算法的性能进行了全面评估。我们使用计算统一设备体系结构（CUDA）编程的NVIDIA图形处理单元（GPU）的功能来衡量并行实现和处理器配置的加速。在连续的NVIDIA GPU CUDA平台上运行的Karatsuba算法达到的加速度为30.12。通过利用可用的GPU内核可以改善性能。这些发现强调了平行化在减少总体计算时间方面的潜在优势。索引术语 - Karatsuba，乘法，计算统一设备体系结构，NVIDIA图形处理单元，加速
使用MPI和CUDA
摘要 - 排序算法是数据处理中的基本工具。排序一直是算法研究人员的深层领域，许多资源已投资于分类算法的更多工作。为此，已经审查了许多现有的分类算法的算法复杂性性能。在本文中，实现了使用消息传递接口（MPI）和计算统一设备体系结构（CUDA）方法实现链排序算法。使用标准基准数据集对建议的工作进行了测试。提出的算法的主要思想是将输入数据集的元素分为几个其他临时子清单，以并行处理。使用MPI和CUDA实现的算法增强了算法的性能。使用MPI和19.9270分别使用CUDA获得的平均速度为3.9187。索引术语 - 链排序，消息传递接口，计算统一设备体系结构，加速
NVIDIA AI Aerial：常见问题解答
与任何 C/C++ 程序一样，CUDA 程序不会在编译器优化之外自行优化。我们建议使用 NsightSystems 和 NsightCompute 对代码进行分析，以识别和优化瓶颈。如果用 CUDA 编写的程序需要优化，我们建议遵循 https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-best-practices-guide/index.html 中的最佳实践
me charri
C/C ++自2007年以来。最新的最新修订；一些有嵌入式系统ZIG的经验正在进行中，以赶上我在C Web开发中的水平HTML5，CSS/SCS，JS/TS，VUE和SVELTE作为SFC库C＃C＃基本技能，具有python，r，lua，LUA足够的科学和拼写能力的足够的科学和脚本openacc/OpenACC/cuda shoply shoculmp，cuda smotive and cuda smaints glubs and opernmp和cuda shoplos。几乎没有视觉和文本语言的熟悉程度来实现自定义着色器数据处理对SQL和NO −SQL数据库技术的熟悉程度，数据分析和可视化其他语言具有PHP5，VB6，VB6及以上版本的Java Cad Design Cadquery，OpenSCAD，OPENSCAD，FREECAD 3D打印i，我像3D Printers and and and of the and and and of them and and and and and and and of them and and and and and and and of theme and语言。3D/2D艺术在其生态系统游戏引擎中对搅拌机和工具的良好熟悉。Similia Godot，Aframe，三人
Allam-1-13b-Instruct
从变形金刚导入automodelforcausallm，autotokenizer allam_model = automodelforcausallm.from_pretrataining（“ allam-1-13b-instruct”）＃用模型文件夹路径替换'Allam-1-13B-Instruct'）tokenizer = autotokenizer.from_pretrataining（“ allam-1-13b-instruct”）＃用模型文件夹路径替换'Allam-1-13b-Instruct'。messages = [{“角色”：“用户”，“ content”：“ toputs = tokenizer.apply_chat_template（消息，tokenize = false）inputs = tokenizer = tokenizer（inputs，return_tensors，return_tensors，return_tensors ='pt'pt'pt'，rether_token_tef feldresssssss = kentossss = kento） ）对于k，v in Inputs.items（）} allam_model = allam_model.to（'cuda'）响应= allam_model.generate（** inputs，max_new_tokens = 4096，do_sample = true，true，true，true，true，top_k = 50，top_p = 50，top_p = 0.95，top_p = 0.95，温度=。 skip_special_tokens = true）[0]）
GRASP：加速 GPU 并行架构上基于哈希的 PQC 性能
签名和验证过程。我们为 SPHINCS+ 提出了一种适应性并行化策略，分析其签名和验证过程以确定高效并行执行的关键部分。利用 CUDA，我们执行自下而上的优化，重点关注内存访问模式和超树计算，以提高 GPU 资源利用率。这些努力与内核融合技术相结合，显著提高了吞吐量和整体性能。大量实验表明，我们优化的 SPHINCS+ CUDA 实现具有卓越的性能。具体而言，与最先进的基于 GPU 的解决方案相比，我们的 GRASP 方案可将吞吐量提高 1.37 倍到 3.45 倍，并比 NIST 参考实现高出三个数量级以上，凸显了显著的性能优势。
NAVI AI 图书馆工程
● 以基于 DLL 的库形式提供，可轻松移植到现有程序并可用于生成定制程序。 ● 提供 C ++/C#/Python 接口/示例代码。 ● 支持 GPU(CUDA)/CPU 模式。
选择：通过NVIDIA OPTIX
摘要。Opticks是一个开源项目，它通过集成通过NVIDIA OPTIX 7 + API访问的GPU射线跟踪来加速光光子仿真，并具有基于GEANT4的仿真。已经测量了第一个RTX生成的单个NVIDIA Turing GPU，以提供超过1500倍单线GEANT4的光子光子模拟速度因子，并具有完整的Juno Analytic GPU几何形状自动从GEANT4 GEOM-ETRY转换。基于GEANT4的CUDA程序，实施了散射，吸收，闪烁体再发射和边界过程的光学物理过程。波长依赖性的材料和表面特性以及重新发射的反向分布函数被交织成GPU纹理，从而提供快速插值的属性查找或波长产生。在这项工作中，我们描述了采用全新的NVIDIA OPTIX 7 + API所需的几乎完整的重新实现，现在实现了基于OPTIX使用的CUDA，仅限于提供相交。重新实现具有模块化的许多小型标头设计，可在GPU和CPU上进行细粒度测试，并从CPU / GPU共享中减少大量代码。增强的模块化已使CSG树的通用 - 类似于G4Multiunion的“列表节点”，从而改善了复杂CSG固体的表现。还支持对多个薄层（例如抗反射涂层和光阴道）的边界的影响，并使用CUDA兼容传递矩阵方法（TMM）计算反射，透射率和吸收性的计算。