openacc开源编译器

⑴ 单片机 CLR 指令的问题

可以用来操作位。

单片机中CLR指令其实只有两类、三种用法：

第一类：字节操作：
仅有将A清0一条指令，即：CLR A

第二类：位操作
1、CLR C：将进位标志位CY（即平时所说的C）清零；这是一条独立的指令，只清除C，机器码只有1个字节（0C3H）；
2、CLR bit：将位地址为bit的位清0；bit可以是单片机中任意可进行位寻址的位，机器码占两个字节（0C2H，位地址）。

对ACC.1清0使用CLR命令是可以的，因为A的每一位都有相应的位地址，都可以进行位寻址。如果编译有错只能说明编译器不支持ACC.1的写法，你可以尝试直接使用ACC.1的位地址0E1H来替代，即:
CLR 0E1H
肯定是可以的。

⑵ 如何 编译 lex与yacc 源代码

逐步逐步的实现一个分析C/C++源代码的工具程序,但是每一章的结尾都会尽可能的给出一个可以编译通过的lex和yacc源程序。
lex 和 yacc是自动编译 C代码的工具,适合于解析简单的语言。这些工具经常用作编译器或者解释器的组成部分,或者用于读取配置文件。

Lex：一个词汇分析器生成器
词汇分析器不是在科幻展示中可以看到的小发明。它是一个将输入拆分为经过识别的片断的程序。 例如，一个简单的词汇分析器可能会为输入的单词进行计数。lex 可以接受规范文件并构建一个 相应的词汇分析器（用 C 编写的）。

acc：另一个编译器的编译器
这样，您已经将输入拆分为一连串的记号。现在您需要一些方法来识别高层次的模式。这 就是 yacc 要做的：yacc 让您可以描述希望怎样处理记号

⑶ C++有哪些编译器

C++编译器很多的:
Visual C++
GNU C++
Inter C++
Sun C++
clang
等等。
一般都用VC和GNU C++，其他的都是专业人士使用的。
关于IDE，C++有很多，一些其他语言的IDE现在也支持C++了;
Visual Studio系列(目前最新版本是VS2013)
Dev C++(目前最新非官方版是Dev c++ 5.4.1)
Code Block
NetBeans
C-Free

⑷ 泰坦的软件支持

参见：NVIDIA CUDA
不同于以往以中央处理器作主要数据处理单元或以图形处理器辅助处理数据的超级电脑，泰坦超级电脑以图形处理器为主要的数据处理单元。在初期，不少专案的程序源码一般重新编写或编译以方便泰坦的通用图形处理器运行，而且还要求这些源码能兼容于以中央处理器为主的系统，以便专案可以不仅可以由泰坦进行处理，还能供其它仍使用传统中央处理器架构的超级电脑运行。Oak Ridge Leadership Computing Facility（OLCF）还成立了Center for Accelerated Application Readiness（加速申请中心，CAAR）来帮助科学研究者们重写或重新编译他们所写的代码以供泰坦运作之，并且在英伟达总部举办开发者研习会，让研究人员和程序员学习并使用泰坦和其它类似的超级电脑的架构、编译器和应用程序。
以使研究者们可以和以前一样，以Fortran、C或C++来编写他们的代码而无须学习新的编程语言，并且编译器可以将这些代码编译为通用图形处理器可以高效运作的程序。
“加速编译器指令”包括OpenACC、PGI Accelerator、CAPS HMPP Workbench；“低级图形处理器编程语言”有NVIDIA C for CUDA、PGI CUDA Fortran、OpenCL。这些工具中有部分甚至允许开发者在不了解关于NVIDIA CUDA的知识的情况下使用。在泰坦上适用的编译器有PGI（Portland Group Compiler Suite，默认使用这个）、GCC、CCE（Cray Compiling Environment）以及英特尔提供的编译器。
即所谓的多核多线程优化，只是更深入、更适合通用图形处理器的架构特性（通用图形处理器拥有比中央处理器多得多的线程和更好的运算并发性）。不过这样的程序源码优化也适用于传统以中央处理器为基础的机器上，这些机器也可以从中获得性能提升。天体物理学家兼程序员Bronson Messer，表示“一个应用程序要将泰坦的性能发挥至极限，必须寻求方法来使通用图形处理器满负载运作，需要明确的是通用图形处理器尽管处理速度很快，但灵活度显然不如中央处理器。”作业管理者也发现，一些计划专案的代码在重写后，在那些不是基于图形处理器的机器上的效率也变得大有提升，“Denovo”专案的程序在基于中央处理器的机器上甚至还比原先获得双倍的性能提升表现。
要求调用图形处理器的进行运算作业的代码变更量因不同专案而变。根据负责NRDF专案的梅瑟博士（Dr. Messer）的意见，他们的代码中调用图形处理器的算法源码只占整个代码中很小的百分比，因为这些程序算法的运算都相对简单，但处理进程重复而且具有平行性。NRDF的程序用CUDA Fortran写成，CUDA Fortran是Fortran语言链接CUDA指令扩充库（NVIDIA CUDA库）给予图形处理器使用的Fortran改进版本。

⑸ 静态分析是指

经济领域概念
静态分析是一种分析经济现象的均衡状态以及有关的经济变量达到均衡状态所需要条件的分析方法。[1]而不考虑经济现象达到均衡状态的过程，它完全抽象掉了时间因素和具体的变化过程，是一种静止地、孤立地考察某种经济事物的方法。
网络


静态分析
经济领域概念
静态分析是一种分析经济现象的均衡状态以及有关的经济变量达到均衡状态所需要条件的分析方法。[1]而不考虑经济现象达到均衡状态的过程，它完全抽象掉了时间因素和具体的变化过程，是一种静止地、孤立地考察某种经济事物的方法。

中文名
静态分析
外文名
static analysis
指标
总量指标、相对指标、平均指标、标志变异指标等
应用
静态计算机科学、经济学、工程、力学、机械
释义
根据既定的外生变量值求得内生变量的分析方法
内涵
静态分析法是根据既定的外生变量值求得内生变量的分析方法，是对已发生的经济活动成果，进行综合性的对比分析的一种分析方法。

如研究均衡价格时，舍掉时间、地点等因素，并假定影响均衡价格的其他因素，如消费者偏好、收入及相关商品的价格等静止不变，单纯分析该商品的供求达于均衡状态的产量和价格的决定。简单地说就是抽象了时间因素和具体变动的过程，静止地孤立地考察某些经济现象。它一般用于分析经济现象的均衡状态以及有关经济变量达到均衡状态所需要的条件。

常用的静态分析法有：相对数分析法、平均数分析法、比较分析法、结构分析法、因素替换分析法、综合计算分析法、价值系数分析法等。

指标

⑹ windows怎么安装gcc编译器

下载MinGW 一种方法是到Sourceforge（showfilesphp?group_id=2435）下载一个MinGW-200-3exe。 但是我配置的时候我电脑上安装了codeblocks，已经自带了MinGW。 环境变量的配置 在（系统属性－－>高级－－>环windows怎么安装gcc编译器

⑺ warning C4013: 'createAccNumber' undefined; assuming extern returning int这又是什么错误

这个问题跟你刚才的问题一样，都是：函数在调用之前，没有“声明”或“定义”。

编译器编译 C 程序文件，是顺序读取并分析的，当分析到：

accNumber=createAccNumber();

这行时，编译器发现有个函数 createAccNumber 被调用了，但在此之前，编译器没有找到 createAccNumber 函数的声明或定义，编译器无法知道这个函数的“相关信息”，比如这个函数有什么参数（类型和个数），返回值的类型等等。编译器就无法保证“类型安全”，比如，在这里，编译器就只有假设 createAccNumber 函数是返回了整型，但如果你在后面或其它文件里定义 createAccNumber 返回浮点型或长整型（总之不是整型），那么编译生成的执行文件运行时，就可能出错。

所以，最好养成习惯：在调用一个函数之前，先声明或定义它。

声明，就是只写出函数的“原型”，而不给出代码（可以在后面或其它文件里给出），如：

intcreateAccNumber(void);/*注意分号*/

定义，就是给出完整的函数程序代码，如：

intcreateAccNumber(void)/*这里没有分号*/
{
//以下是你的函数代码
...
}

刚才说的 string.h，实际上就是包含了 memset 函数的原型。

⑻ 谁给介绍个音频编辑软件

goldwave，只此一家，别无分号。要下载就交给网络搜索了。至于功能，wav\rm\acc\ogg\mp3\mp1\mp2\wma，差不多只要是声音，都能很好支持。仅不支持像mid和mmf的合成声音。可是编辑、剪切、降躁等普通操作，如果你的专业水准够高的话，懂声音处理，那么你想要的功能都有。偶用不完，就不一一列举了。

⑼ 怎么实现在GPU上运行程序

用GPU跑没那么简单，需要重新编译程序，你可以看看CUDA或者OpenACC

⑽ fortran如何实现并行计算

实现并行的方式有很多种
从硬件上分为 CPU 并行和GPU 并行
CPU 并行目前主要有：
1. 进程级适用于分布内存的MPI 并行(参考书 网络 都志辉)
2. 线程级别的openmp （参考书：网络 fortran openmp）
需要注意的是 MPI 相对底层一点，openmp 则非常简单 基本上1个月能够将你的程序并行化。 但前者的效率要高于后者 当然我是说你程序编写合理的情况下。
GPU 并行：
目前的显卡基本上都支持GPU并行，只要你的显卡不是很老，都可以用来做GPU 并行计算。 GPU计算说通俗一点就是借助显卡的处理核心来做科学计算，有效发挥显卡的多核计算能力
如果你要进行GPU 编程，那么建议学习CUDA 对应于C 有cuda C 对应于fortran 有cuda fortran 当然 目前cuda fortran 的编译器只有pgi， 你可以很方便在网上下载到试用版本。
就这么多吧，仅供参考。有什么问题可以在群里 或者在论坛里面提问，大家来讨论。
最后还补充一下，如果你有正版PGI的话，也可以用openacc 也是一种简化的cuda 大体上就是你在代码中加入一些编译指导语句，然后编译器帮你把代码cuda 并行化。相当于cpu 并行里的openmp。