piotrMocz’s gists

piotrMocz / typeclasses.scala

Last active August 29, 2015 14:19

Typeclasses vs. Overloading vs. Inheritance vs. Monkeypatching

	/**
	* Przykład w Scali, bo to jedyny znany mi język, który udostępnia i dziedziczenie, i typeclassy.
	* Jest prosty, więc nie trzeba znać ani troche Scali :)
	*
	* tl;dr Typeclassy są super, ale alternatywą są interfejsy, a nie przeciążanie.
	*/

	// sytuacja trochę jak z Accelerate'em: biblioteka do algebry liniowej, czyli udostępnia jakiś typ macierzowy (A jest parametrem typu):
	class Matrix[A](values: Array[A], rows: Int, cols: Int)

piotrMocz / DispatchTest.java

Created April 13, 2015 22:24

Single vs. Multiple dispatch

	// przyklad ma na celu zobrazowanie czym rozni sie multiple dispatch od single dispatch.

	public class DispatchTest {
	public static void main(String[] args) {
	Foo foo = new Bar(); // typ statyczny: Foo, typ runtime'owy: Bar
	A a = new B(); // typ statyczny: A, typ runtime'owy: B
	foo.fooMethod(a); // wolamy tak, by dac szanse kompilatorowi sie wykazac (dwa razy inny typ
	// dynamiczny i statyczny)
	}
	}

piotrMocz / bidiagonalization.scala

Created August 4, 2014 19:22

This is more or less what despair looks like in code.

	/**
	* Bidiagonalization with removed calls to my own kernels, inlined functions for
	* calculating the householder vectors and a few other minor changes.
	*/
	def bidiagDoubleInline(A: CuMatrix[Double])(implicit handle: cublasHandle): (CuMatrix[Double], CuMatrix[Double], CuMatrix[Double]) = {
	if (A.rows < A.cols) {
	println("Number of rows of matrix A cannot be smaller than the number of columns.")
	return (null, A, null)
	}

piotrMocz / lu_getrf.scala

Created June 8, 2014 20:04

Finally working -- only square matrices though

	def LU(A: CuMatrix[Float])(implicit handle: cublasHandle): CuMatrix[Float]= {
	if (A.rows != A.cols) {
	println("Matrix has to be square.")
	return A
	}

	val d_A = CuMatrix.create[Float](A.rows, A.cols)
	d_A := A

	val P = CuMatrix.create[Int](d_A.rows, 1)

piotrMocz / getrf_test.cu

Created June 8, 2014 00:12

Test of cublasSgetrfBatched

piotrMocz / problematic.scala

Created June 7, 2014 21:28

Sgetrf

	// an extract from a REPL session
	val A = CuMatrix.fromDense(DenseMatrix((1.0f, 1.0f, 2.0f, 1.0f), (1.0f, 2.0f, 1.0f, -2.0f), (3.0f, -1.0f, 3.0f, -2.0f), (-2.0f, 3.0f, -1.0f, 1.0f)))
	val N = 4

	val Aarray = jcuda.Pointer.to(A.offsetPointer) // this is the one I'm most uncertain about
	val P = CuMatrix.create[Int](N, 1) // but I'm not sure about those 2 either
	val info = CuMatrix.create[Int](N,1)

	JCublas2.cublasSgetrfBatched(handle, N, Aarray, N, P.offsetPointer, info.offsetPointer, 1) // this call returns success (0),
	// but A is zeroed-out