我正在用cython重写一个使用openmp的fortran子程序。我发现在cython中重写fortran子程序本身并不困难。非openmp版本运行良好。然而,我不知道如何处理openmp指令.
!$omp parallel do private(x, y, z)
在cython中,我理解您使用cython.parallel.prange获得openmp并行do。但是,我不知道如何为循环声明私有变量。
这有可能吗?
感谢您所能提供的洞察力。
给定一个非常大的数组,我只想选择与某些条件匹配的元素。我事先就知道要匹配的元素的数量。我现在的pseucode是:
filter(list):
out = list of predetermined size
i = 0
for element in list
if element matches condition
out[i++] = element
return out
当试图并行前一个算法时,我天真的方法只是使I原子的增量(它是OpenMP项目的一部分,因此使用了#语用omp原子)。然而,与串行实现相比,此实现降低了性能。有哪些更有效的算法来实现这一
对于“数组中的唯一元素”,有许多类似的线程,但是遵循这些想法似乎不起作用。你能看看这个简单的有什么问题吗?
#!/bin/bash
lim=4
for a in `seq -s' ' 2 $lim`; do
for b in `seq -s' ' 2 $lim`; do
array=$(awk "BEGIN{print $a ** $b}")
uniq=($( echo "${array[@]}" | sort -u ));echo "${uniq[@]}"
done
done
它确实打印了a^b的
我正在尝试并行处理批处理的奇偶合并排序。到目前为止,我取得的进展是
如果有一个类似于a8 = {8,6,4,2,1,7,3,5}的数组,我在上面的两个数组上使用了omp并行处理,如下所示
#pragma omp parallel for num_threads(4)
for (i = 0; i < halfSize; ++i)
{
for (j = i + 1; j < halfSize; ++j)
{
if (a[i] > a[j])
{
假设我有以下C代码,并希望使用OpenMP并行化它。
for (int i = 0; i < n; ++i)
{
int key = get_key(i);
toArray[count[key]++] = fromArray[i];
}
我知道如果我直接使用并行语法,它可能导致数据竞争,得到错误的答案,但如果我使用关键,性能将非常差。
#pragma omp parallel for schedule(static)
for (int i = 0; i < n; ++i)
{
int key = get_key(i);
#pragma omp cri
我最近一直在使用线程,我只是想要一些建议。我把函数代码放在这里只是为了解决任何歧义。
private void sort() throws FileNotFoundException, InterruptedException{
int i;
int largest = data.get(0) ;
int n = fullsize;//data.getsize
int [ ] tmp = new int [ n ] ;
for ( i = 1; i < n ; i++)
if ( largest < da
我对fortran中关于openmp的这个问题感到非常困惑。具体地说,当我像这样编写程序时:
PROGRAM TEST
IMPLICIT NONE
INTEGER :: i,j,l
INTEGER :: M(2,2)
i=2
j=2
l=41
!$OMP PARALLEL SHARED(M),PRIVATE(l,i,j)
!$OMP DO
DO i=1,2
DO j=1,2
DO l=0,41
M(i,j)=M(i,j)+1
ENDDO
ENDDO
ENDDO
下面的java类有问题。排序算法可以工作,但是它每次在末尾返回一个空数组(在"merge“方法中返回)。我尝试用大量的System.out.println()输出来检查算法,以找到错误,但是看起来该算法是可行的。只有最后一个返回清除排序的数组并返回一个空数组。我不知道为什么,也不知道怎么解决这个问题。如果有人能看一看并给点提示,那就太好了。:)
public final class TestClass {
private TestClass() {
System.exit(-1); // not used
}
public static &l
我有这个功能
void collatz(int startNumber, int endNumber, int* iter, int nThreads)
{
int i, n, counter;
int isodd; /* 1 if n is odd, 0 if even */
#pragma omp parallel for
for (i = startNumber; i <= endNumber; i++)
{
counter = 0;
n = i;
omp_set_num_threads(nTh