为什么我的OpenMP程序不能随着线程数量的增加而扩展？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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如何成为一名异构并行计算工程师

由于共享LLC，因此多线程或多进程程序在多核处理器上运行时，平均每个进程或线程占用的LLC缓存相比使用单线程时要小，这使得某些LLC或内存限制的应用的可扩展性看起来没那么好。...当选择告诉编译器忽略这些pragma或者编译器不支持OpenMP时，程序又可退化为串行程序，代码仍然可以正常运作，只是不能利用多线程来加速程序执行。...对基于数据并行的多线程程序设计，OpenMP是一个很好的选择。同时，使用OpenMP也提供了更强的灵活性，可以适应不同的并行系统配置。...线程粒度和负载均衡等是传统并行程序设计中的难题，但在OpenMP中，OpenMP库从程序员手中接管了这两方面的部分工作。 OpenMP的设计目标为：标准、简洁实用、使用方便、可移植。...作为高层抽象，OpenMP并不适合需要复杂的线程间同步、互斥及对线程做精密控制的场合。OpenMP的另一个缺点是不能很好地在非共享内存系统（如计算机集群）上使用，在这样的系统上，MPI更适合。

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大数据并行计算利器之MPIOpenMP

图1 连通域标记示意图随着所要处理的数据量越来越大，使用传统的串行计算技术的连通域标记算法运行时间过长，难以满足实际应用的效率需求。...4 程序实现并行算法详细流程图。 ? MPI版本和OpenMP版本的并行算法。 ?...6.5 问题2：为什么复杂图比简单图加速比高？ ? 6.6 结果3：集群环境下，复杂图和简单图的加速比 ? 6.7 问题：为什么进程数超过12时，复杂图加速比不再上升，而简单图加速比继续上升？ ?...6.8 结果4：OpenMP版本与MPI版本的比较？ ? 6.9问题：为什么MPI 1个进程比OpenMP 1个线程更高效？ ? 6.10 OpenMP开辟线程的开销？ ?...6.11 OpenMP编译制导语句会影响编译结果？ OpenMP编译制导语句会影响编译结果，这也可以解释单线程OpenMP程序比串行程序慢这一现象。 ? ?

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厉害了！Ziglang首次落地高性能计算场景

Zig 与 OpenMP 的集成不仅在扩展性上可与 Fortran 和 C 的 NPB 参考实现相媲美，同时在某些场景下，Zig 的性能相较Fortran来说，提升幅度多大1.25倍。...Zig适配OpenMP LLVM 提供了OpenMP 运行时库，而本文工作的目标是调用该库提供的函数，在 Zig 中实现基于 pragma 的共享内存并发编程。...然而，这种方法行不通，因为在 Zig 中关键字不能用作标识符，添加这些关键字会破坏与现有代码的兼容性。因此，解决方案是将 OpenMP 的关键字存储为标识符，并在解析时将其与常规标识符区分开。...但也有不尽如人意之处，例如，shared变量必须重写为指针访问，而工作共享循环的 reduction 临时变量可能不能与其对应的shared变量同名。由于预处理时缺乏语义上下文，这种替换更具挑战性。...目前，Zig 编译器使用 Tracy 库[17]进行分析，该库的 Zig 接口是编译器本身的一部分，不能在应用程序中使用。修改编译器以自动为应用程序添加调用该库的代码，提供类似于 gprof 的功能。

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【独家】并行计算性能分析与优化方法（PPT+课程精华笔记）

这个循环一般就可以通过OpenMP 技术，添加编译器指导指令使其自动变成一个多线程程序，每个线程处理其中一部分数据，在执行完以后自动把结果收拢起来，得到最终结果，这样就能充分利用多核的处理性能了。...阿曼达定律说的是，如果一个程序包括并行和串行，随着机器数量增加，并行执行时间会越来越短，最后趋向于0，串行的时间没有变，这就是加速比，如果串行部分占到了整个执行时间的50%，意味着加到1024台机器也只能加速一倍...这个讲得是当工作量是固定的时候，可以并行处理的部分所占比例越高越好，描述的是程序的强可扩展性特性。 Gustafson定律说得是，在不断增加处理工作量的情形下，增加系统的规模是有用的。...而Gustafson定律则描述了随着工作量的增加，加上更多的处理器单元，可以缩短并行处理的时间，从而在规定时间内，处理的工作量增加了。...而且它是一个单线程的程序，所以第一件事就是在模拟计算部分的计算密集的for循环处加了OpenMP编译指令，同时使用编译器的自动向量化编译选项，获得了4倍的性能提升。

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为什么我的子线程更新了 UI 没报错？借此，纠正一些Android 程序员的一个知识误区

开门见山: 这个误区是：子线程不能更新 UI ，其应该分类讨论，而不是绝对的。...半小时前，我的 XRecyclerView 群里面，一位群友私聊我，问题是：为什么我的子线程更新了 UI 没报错？我叫他发下代码我看，如下，十分简单的代码。...那么这样来说，按照我们被一直灌输的原理: 子线程不能刷新UI，上面这段代码妥妥地爆错啊。而我要说的是: 上面的代码不一定爆错，它还会稳稳的顺利执行。你十分怀疑了？你可以尝试下。...原因在看到他发给我的代码，onCreate 里面的部分，一切已经明了，这也是我之前面试几年经验的人设过的坑。下面我直接讲原因，源码分析那些你们自己去看吧，你应该去看。...子线程不能更新 UI 的限制是 viewRootImpl.java 内部限制了 void checkThread() { // 该方法是 viewRootImpl.java 内部代码 if (mThread

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【OpenMP学习笔记】基本使用

前言 OpenMP 是基于共享内存模式的一种并行编程模型, 使用十分方便, 只需要串行程序中加入OpenMP预处理指令, 就可以实现串行程序的并行化....OpenMP编程模型是以线程为基础的, OpenMP 执行模式采用fork-join的方式, 其中fork创建新线程或者唤醒已有的线程, join将多个线程合并....在程序执行的时候, 只有主线程在运行, 当遇到需要并行计算的区域, 会派生出线程来并行执行, 在并行执行的时候, 主线程和派生线程共同工作, 在并行代码结束后, 派生线程退出或者挂起, 不再工作, 控制流程回到单独的线程中...1 The parallel region is executed by thread 3 The parallel region is executed by thread 0 在上面的代码中, 程序开了四个线程...在上面的代码中, 我们并没有显式的指定线程的数量, OpenMP会根据下面的规则确定线程数量: num_threads的设置 omp_set_num_threads()库函数的设置 OMP_NUM_THREADS

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xgboost 多线程，解决默认开启线程数为cpu个数问题

原理在XGBoost里，单机多线程，并没有通过显式的pthread这样的方式来实现，而是通过OpenMP来完成多线程的处理，这可能跟XGBoost里多线程的处理逻辑相对简单，没有复杂的线程之间同步的需要...OpenMP OpenMP 是 Open MultiProcessing 的缩写。是一套支持跨平台共享内存方式的多线程并发的编程API。...例如 #pragma omp parallel for 解决方案 omp_num_threads 对于调用OpenMP的lib编译编译成OpenMP的程序，对于加了#pragma的代码，默认情况下会调用和你...CPU内核数相同数量的线程来执行这段程序。...而可以通过设置环境变量OMP_NUM_THREADS 来控制线程数。

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OpenMP 并行编程初探

引言在当今多核处理器的时代，利用并行计算的能力以最大化性能已成为程序员的重要任务之一。OpenMP 是一种并行编程模型，可以让我们更容易地编写多线程程序。...本文将深入浅出地探讨 OpenMP 的工作原理、基本语法和实际应用。一、OpenMP 简介 OpenMP（Open Multi-Processing）是一种支持多平台共享内存并行编程的 API。...可移植性：OpenMP 支持多种编程语言和操作系统。灵活性：可以逐步地并行化代码，并控制线程的数量和行为。...2.3 设置线程数量使用 omp_set_num_threads() 函数设置线程数量： omp_set_num_threads(4); // 设置 4 个线程三、实际应用示例下面的示例展示了如何使用...通过简单的指令和库函数，即使是对多线程编程不太熟悉的开发人员也能快速地实现并行计算。同时，OpenMP 的可移植性和灵活性也使其成为跨平台并行开发的理想选择。

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CUDA学习第二天： GPU核心与SM核心组件

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1....GPU的核心组件 – SM（Streaming Multiprocessor）与CPU的多线程类似，一个Kernel实际上会启动很多线程，而多线程如果没有多核支持，在物理层也是无法实现并行的。...而GPU存在很多CUDA核心，充分利用CUDA核心可以发挥GPU的并行计算能力。...所以尽管线程束中的线程同时从同一程序地址执行，但是可能具有不同的行为，比如遇到了分支结构，一些线程可能进入这个分支，但是另外一些有可能不执行，它们只能死等，因为GPU规定线程束中所有线程在同一周期执行相同的指令...std::cout << "使用GPU device " << dev << ": " << devProp.name << std::endl; std::cout 的数量

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Caffe:CPU模式下使用openblas-openmp(多线程版本)

Caffe在运行时基本上是单线程工作的。。。...请注意前面安装OpenBlas的软件列表，有一项是openblas-openmp，看到这里我似乎明白了什么。到网上一查，果然openblas-openmp是OpenBlas的多线程优化版本。...在/usr/lib64下不仅有libopenblas.so.0(单线程版本)，还有一个libopenblasp.so.0,这个就是前面软件列表中的openblas-openmp的so文件(多线程版本)，...但耗时20分钟，却更慢了，为什么？现在也没搞明白。...最后的问题：用OpenBlas时，OPENBLAS_NUM_THREADS设置为最大，让CPU负载跑满，并不能大幅提高速度，这是为什么？一直没搞明白。

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OpenMP并行化实例----Mandelbrot集合并行化计算

当然for循环是可以并行化处理的天然材料，满足一些约束的for循环可以方便的使用OpenMP进行傻瓜化的并行。...当然我再一次见识到了OpenMP傻瓜化的并行操作机制，纠正工作负荷不均衡只要更改并行代码调度子句就可以了，使用动态指导调度，下面代码是增加了OpenCV的显示部分： #include "Fractal.h...参数size表示每次调度的迭代数量，必须是整数。该参数是可选的。当type的值是runtime时，不能够使用该参数。...动态调度dynamic 　　动态调度依赖于运行时的状态动态确定线程所执行的迭代，也就是线程执行完已经分配的任务后，会去领取还有的任务。...由于线程启动和执行完的时间不确定，所以迭代被分配到哪个线程是无法事先知道的。　　当不使用size 时，是将迭代逐个地分配到各个线程。当使用size 时，逐个分配size个迭代给各个线程。

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阿姆达尔定律和古斯塔夫森定律摘要背景建议使用指南更多资源

对于扩展良好的应用，加速比增加的速度应与内核（线程）数量增加的速度相同或接近。当增加使用的线程数时，如果测量的加速比不能维持不变或开始下降，那么就测量的数据集，该应用的扩展性不够理想。...除了没有考虑并发算法固有的开销，对阿姆达尔定律最强烈的批评之一是，随着内核数量的增加，处理的数据量也可能会增加。阿姆达尔定律假设不论内核数量如何，数据集大小均为固定，并且整体串行执行时间保持不变。...斯塔夫森定律又被称为扩展的加速比(scaled speedup)，它考虑了数据大小与内核数量成比例的增加并计算应用的加速比（上限），假设大数据集能够以并行方式执行。...运用斯塔夫森定律时，必须知道并行执行期间串行时间的百分数，因此该公式的一个典型用例是计算扩展的并行执行（数据集大小随着内核数量的增加而增加）与相同大小问题串行执行的加速比。...《利用 MPI 和 OpenMP 的 C 并行编程》. McGraw-Hill，2004 年。

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并行计算思考----回溯法求解数独问题

-0470891653.html 可以下载相关代码 2.在使用并行计算来优化自己的串行程序之前，我们需要思考以下几个方面的问题什么情况下需要并行？...并行能够带来多少性能的提升？编码和调试的时间成本？（串行代码早都搞出来了，并行搞出来的还不一定对，并行时间上的提升是否能够低效开发并行程序的人力资源成本？）...理论上认为对于并行计算中的可扩展性（Scalability），一个程序的加速比随着处理器核数增加而变化的情况，一个完美的可扩展程序在一个四核计算机上应该是双核计算机的两倍速度。...3.实验：并行回溯法计算数独（可能需要Intel的编译器）资源： http://download.csdn.net/detail/wangyaninglm/9195537 编译的时候要打开vs 的openMP...书上的串行算法： ? openmp并行算法： ?

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【C++】基础：OpenMP并行编程入门

并行编程OpenMP介绍 OpenMP是一种用于并行编程的开放标准，它旨在简化共享内存多线程编程的开发过程。OpenMP提供了一组指令和库例程，可以将顺序程序转换为可并行执行的代码。...2.线程创建与同步：OpenMP自动管理线程的创建和同步。在进入并行区域时，OpenMP会动态地创建一组线程，并在退出并行区域时进行同步。开发人员无需手动管理线程的创建和销毁。...OpenMP广泛用于各种领域的并行编程，包括科学计算、图形处理、机器学习等。它提供了一种相对简单且易于使用的方法来利用多核处理器的计算能力，加速程序的执行。...3. openmp多线程执行效率对比 openmp可以对一段程序指定不同线程数来优化，下面是一个示例： #include #include using namespace...(12)来对程序指定线程数，对这种运算次数多的情况下，提高openmp方法可压缩执行时间到1/4左右，但不能简单通过提高线程数来提高效率。

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压力测试中存在的问题

这种技术有个特点，开发者将程序设计为线程可自动伸缩模式，开启进程后会启动少量线程，当连接不断提高后，线程数逐渐增加，随着线程运行结束后，线程逐渐减少。...这样测试软件做压力测试，不能一次并发很多请求，而是要采用逐渐增加的方式，否则第一次测试会有一部们并发不能及时响应，导致测试数据偏差。...我们通常需要的是满足需求就好的相对性能，而不是最大化性能。为什么呢？因为要活得最大化性能是要做出很多配置牺牲的，例如关闭日志，禁止访问时间等等。...很是很多人常常犯的错误，所以测试者需要连接系统的配置参数，不能盲目使用数字实验。上面我说过线程的开启时随着请求，逐渐增加的，所以首次发起测试数据是不准确的，通过pstree命令可以看到线程数量。...等第三次以后线程逐渐增加到4096个，并且之前开启的TCP可以复用，这时测试的结果比较有说服力。

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压力测试中存在的问题

这种技术有个特点，开发者将程序设计为线程可自动伸缩模式，开启进程后会启动少量线程，当连接不断提高后，线程数逐渐增加，随着线程运行结束后，线程逐渐减少。...这样测试软件做压力测试，不能一次并发很多请求，而是要采用逐渐增加的方式，否则第一次测试会有一部们并发不能及时响应，导致测试数据偏差。...我们通常需要的是满足需求就好的相对性能，而不是最大化性能。为什么呢？因为要活得最大化性能是要做出很多配置牺牲的，例如关闭日志，禁止访问时间等等。...很是很多人常常犯的错误，所以测试者需要连接系统的配置参数，不能盲目使用数字实验。上面我说过线程的开启时随着请求，逐渐增加的，所以首次发起测试数据是不准确的，通过pstree命令可以看到线程数量。...等第三次以后线程逐渐增加到4096个，并且之前开启的TCP可以复用，这时测试的结果比较有说服力。

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【Rust日报】 2019-05-28：使用WASI对区块链进行通用计算

（OasisLabs是来自加州大学伯克利分校的Dawn Song教授和同事们创立的区块链项目，基于区块链和可信硬件想构建高性能的可信云平台。）为什么他们想把WASI用于区块链？...）和C++/OpenMP（c++的类似于rayon的库）在36核的机器上进行了性能测试。...如果程序能够感知NUMA，那就相关计算资源，将会被放置到一个不同的物理NUMA节点。尽管仍旧在两个NUMA节点之间扩展，但资源使用将会得到优化。）...但未可知OpenMP的测试代码是否利用了NUMA感知来提升性能，但OpenMP好像是支持NUMA（不确定）。...评论摘要： Ndarray和nalgebra针对两个不同的问题域。 Ndarray和nalgebra重复的部分只是线性代数系统，而nalgebra更侧重于线性代数系统，但仅限于1D向量和2D矩阵。

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OpenMP并行编程简介

在这学期的并行计算课程中，老师讲了OpenMP,MPI，CUDA这3种并行计算编程模型，我打算把相关的知识点记录下来，便于以后用到的时候查阅。 ?...概述 OpenMP是基于共享存储体系的基于线程的并行编程模型。一个共享存储的进程由多个线程组成，而OpenMP就是基于已有线程的共享编程范例。...在OpenMP中，线程的并行化是由编程人员控制的，不是自动编程模型，而是外部变成模型。 OpenMP采用Fork-Join并行执行模型。...即程序开始于一个单独的主线程，主线程会一直串行地执行，遇到第一个并行域，通过如下过程完成并行操作： Fork: 主线程创建一系列并行的线程，由这些线程来完成并行域的代码。...可以看到线程数是在程序编写过程中指定的通过omp_get_thread_num来获取当前线程的编号通过omp_get_num_threads来获取线程总数一个例子这里举一个更完善的例子来说明。

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CUDA Study Notes

实际在代码编写的时候，>>参数只需要填写两个，分别BLCOKNUM（block数量）和每个block中的线程数THREADNUM。...13.CUDA程序开发难点到目前为止，我觉得最难的地方就是要根据任务以及硬件的特性对任务进行划分，以设计block的工作流程，既要照顾到数据传输的问题同时要隐藏各种访存延迟。...OpenMP OpenMp是由OpenMP Architecture Review Board牵头提出的，并已被广泛接受的，用于共享内存并行系统的多线程程序设计的一套指导性的编译处理方案(Compiler...grid-gx 的最大线程数量为512。...grid-gx 的最大线程数量为1024。 22.

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译 - 为什么要学习Go？

这是因为在较小的规模上，一些量子特性开始出现（例如隧道效应），并且实际上放置更多晶体管的成本更高（为什么？），每美元可添加的晶体管数量开始下降。...由于缓存具有物理限制，因此无法向处理器添加越来越多的缓存来提高性能：缓存越大，缓存越慢。向处理器添加更多内核也有其成本。同样，这不能无限期地扩展。这些多核处理器可以同时运行多个线程，这带来了并发性。...所有数据中心都在这些处理器上运行，我们应该期望在未来几年内内核数量会增加。更重要的是，当今的应用程序使用多个微服务来维护数据库连接，消息队列和维护缓存。...因此，我们开发的软件和编程语言应轻松支持并发性，并且应随着内核数量的增加而扩展。 **但是，大多数现代编程语言（如Java，Python等）都来自90年代的单线程环境。...这就是为什么走的是与保持并发考虑建造。Go具有goroutines而不是线程。它们从堆中消耗了将近2KB的内存。所以，你可以随时旋转百万够程的。 ? `Goroutines如何工作？

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