45、主流GPU编程语言与性能可移植性系统介绍

主流GPU编程语言与性能可移植性系统介绍

1. SYCL:从实验性C++实现到主流

SYCL于2014年作为基于OpenCL的实验性C++实现而诞生。开发者创建SYCL的目标是使其成为C++语言更自然的扩展,相较于OpenCL与C语言的附加感,SYCL致力于打造一个跨平台的抽象层,充分利用OpenCL的可移植性和高效性。当英特尔选择SYCL作为能源部Aurora HPC系统的主要语言途径之一时,它的实验性语言定位发生了重大转变。Aurora系统将使用英特尔正在开发的新型离散GPU,英特尔还在其oneAPI开放编程系统的Data Parallel C++(DPCPP)编译器中对SYCL标准提出了一些扩展。

你可以通过多种方式了解SYCL,部分方式甚至无需安装软件或具备特定硬件:
- 交互式SYCL在tech.io网站(https://tech.io/playgrounds/48226/introduction-to-sycl/introduction-to-sycl-2)提供教程。
- 英特尔在https://software.intel.com/en-us/oneapi 提供oneAPI和DPCPP的云版本,使用前需注册。

你也可以从以下网站下载并安装SYCL版本:
- ComputeCPP社区版:https://developer.codeplay.com/products/computecpp/ce/home/,下载前需注册。
- 英特尔DPCPP编译器:https://github.com/intel/llvm/blob/sycl/sycl/doc/GetStartedGuide.md
- 英特尔还在https://gith

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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