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);

       =================================================================

       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，ejabberd源码分析或在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，通常先减去向量的文案馆PHP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源码中的枝江到深圳源码实现技巧。

       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2021视频解析源码有效带宽。

       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、伴奏官网源码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。