据我所知,#pragma omp parallel及其变体基本上在多个并发线程中执行以下块,这与CPU的数量相对应。当有嵌套的并行化时-- parallel for on for,parallel function on for等等--内部并行化会发生什么?
我是OpenMP的新手,我考虑的情况可能相当简单--将一个向量与一个矩阵相乘。这是在两个嵌套的for循环中完成的。假设CPU的数量小于向量中元素的数量,那么尝试并行运行内循环有什么好处吗?线程的总数是否会大于CPU的数量,或者内部循环是否会按顺序执行?
即使在使用Tensorflow CPU设置tf.config.threading.set_inter_op_parallelism_threads(1)和tf.config.threading.set_intra_op_parallelism_threads(1) Keras (运行一个简单的CNN模型适合)之后,在linux机器上也会创建太多的线程。无论我尝试什么,它似乎是在创建94个线程,同时经历了合适的时代。已经尝试过使用tf.compat.v1.ConfigProto设置,但是没有任何帮助。如何限制线程数?
首先,我有一个线程等待的例子,它工作得很完美。它任务是询问100个线程,等待3秒,然后输出:
for (int i = 0; i < 100; ++i)
{
int index = i;
Thread t = new Thread(() =>
{
Caller c = new Caller();
c.DoWaitCall();
}) { IsBackground = true };
t.Start();
}
Caller::DoWaitCall()如下所示:
public voi
我们开发了一个基于postgres_fdw的fdw,它在保持数据压缩的大型存储库(大数据)上实现搜索。我们尝试使用postgres分区表的概念,这样我们就可以同时在多个分区上并行搜索。对于外部数据包装器,我们需要“并行追加”。
有没有人知道这会不会在Postgres 11上出现?
如果我的查询结果是本地分区上的搜索,postgres将使用并行性,但如果它导致外部扫描,则不会。
局部粒子:
explain select * from precio where fecha >= '2017-01-20' and fecha <= '2017-01-21'
按照标准的SQL UNION / UNION ALL,如果没有外部ORDER BY子句,就不会保证任何特定的排序顺序--就像没有ORDER BY保证排序顺序的地方一样。
但是,Postgres对UNION ALL的普通情况使用一个“追加”步骤,因此第一个支腿的结果(即使在分区中没有排序)总是在下一个支路之前出现,等等。Postgres只是按给定的顺序追加来自每个支腿的结果。这与LIMIT条款特别相关:
SELECT 1 FROM tbl -- or any complex query
UNION ALL
SELECT 2
LIMIT 1
显然,这不适用于UNION (没有ALL)。但除此之
我正在运行一个模拟,其中产生了许多随机数。RNG是作为一个C++对象实现的,它有一个返回随机数的公共方法。为了与OpenMP并行化一起使用它,我只需创建一个这样的RNG对象数组,每个线程一个。然后,每个线程通过调用其中一个RNG生成自己的随机数。例如:
for (int i = 0; i < iTotThreads; i++) {
aRNG[i] = new RNG();
}
// ... stuff here
#pragma omp parallel
{
iT = omp_get_thread_num();
#pragma omp for
fo
在我的c++应用程序开始的时候,我的主线程使用OMP并行化几个for循环。在第一个并行化的for循环之后,我看到所使用的线程在应用程序的持续时间内仍然存在,并被用于从主线程执行的后续OMP循环,使用命令(在CentOS 7中工作):
for i in $(pgrep myApplication); do ps -mo pid,tid,fname,user,psr -p $i;done
在我的程序后面,我从主线程启动一个boost线程,在这个线程中,我使用OMP并行化一个for循环。此时,我看到创建了一组全新的线程,这具有相当大的开销。
是否有可能使OMP并行循环在boost线程中重用主线程创建
在Python中,我使用一个名为futures的库,它允许我以简洁和清晰的方式使用N个工作进程池进行处理工作:
schedulerQ = []
for ... in ...:
workParam = ... # arguments for call to processingFunction(workParam)
schedulerQ.append(workParam)
with futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=5) as executor: # 5 CPUs
for retValue in executor.map(
我有X数量的核心并行地做独特的工作,然而,他们的输出需要按顺序打印。
Object {
Data data
int order
}
我试着在对象完成并行工作后将它们放在一个最小堆中,然而,即使这样也是一个很大的瓶颈。
有没有办法让我的工作并行完成,并保证打印顺序?有没有一个已知的术语来描述我的问题?其他人以前遇到过吗?
正如在这个问题中注意到的:你可以在列表上实现一个shuffle方法;就像其中一个答案提到的:
using System.Security.Cryptography;
...
public static void Shuffle<T>(this IList<T> list)
{
RNGCryptoServiceProvider provider = new RNGCryptoServiceProvider();
int n = list.Count;
while (n > 1)
{
byte[] box = new b
我使用F#开发了格子Boltzmann (流体力学)代码。我现在正在一个24核,128 GB内存服务器上测试代码。代码主要由一个用于时间演化的主要递归函数和一个用于三维空间迭代的System.Threading.Tasks.Parallel.For循环内的递归函数组成。3D空间是500x500x500大,一个时间周期永远需要:)。
let rec timeIterate time =
// Time consuming for loop
System.Threading.Tasks.Parallel.For(...)
我希望服务器使用所有24个核心,即100%的使用率。我观察到的是1%
这个问题是关于特定情况下的线程亲和力的。假设我们有以下代码。
int main(){
omp_set_num_threads(NTHREADS);
somestruct *array = (somestruct*)malloc(sizeof(somestruct) * NTHREADS);
#pragma omp parallel default(none) shared(array)
{
// each thread initializes their corresponding struct data
int tid = omp_get_thread_num();
我通过指定分区数从文本文件创建RDD。但是它给出了与指定分区不同的分区数。
scala> val people = sc.textFile("file:///home/pvikash/data/test.txt", 0)
people: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MapPartitionsRDD[72] at textFile at <console>:27
scala> people.getNumPartitions
res47: Int = 1
scala> val people = sc.
在std::memory_order::relaxed标准中误用C++的一个例子是:
std::atomic<int> x{0};
int a[] = {1,2};
std::for_each(std::execution::par, std::begin(a), std::end(a), [&](int) {
x.fetch_add(1, std::memory_order::relaxed);
// spin wait for another iteration to change the value of x
while (x.load(std
在星火上使用并行集合有意义吗?
到目前为止,我看到的所有Spark示例都使用非常简单的数据类型(单类和元组)的RDD。但实际上,集合,特别是并行集合,可以用作RDD的居民。
工作人员可能有几个可以执行的核心,如果使用常规的集合作为RDD驻留,这些额外的核心将保持空闲。
测试我和当地经理一起跑了。
val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("myApp").setMaster("local[2]")
val sc = new SparkContext(conf)
val l = List(1,2,3,4,5