首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

是否有针对tbb::parallel_for的中断命令

tbb::parallel_for是Intel Threading Building Blocks(TBB)库中的一个函数,用于实现并行化的循环操作。它可以将一个迭代范围分割成多个任务,并在多个线程上并行执行这些任务,以提高程序的性能。

然而,tbb::parallel_for函数本身并没有提供直接的中断命令。这是因为并行计算的中断是一个复杂的问题,需要考虑到任务的分割、线程的同步等多个因素。在TBB中,任务的中断通常通过其他机制来实现,例如使用tbb::task_group或tbb::task_scheduler_init来控制任务的执行。

如果需要在使用tbb::parallel_for时实现中断功能,可以考虑以下几种方法:

  1. 使用tbb::task_group:可以在任务执行过程中检查中断条件,并通过调用tbb::task_group的cancel函数来取消尚未执行的任务。具体实现可以参考TBB官方文档中的相关示例。
  2. 使用自定义的中断标志:可以在任务执行过程中检查一个全局的中断标志,当标志被设置时,任务可以主动退出执行。需要注意的是,这种方法需要保证线程之间对中断标志的访问是线程安全的。
  3. 使用其他并行框架或库:除了TBB,还有其他一些并行计算框架或库提供了更灵活的中断机制,例如OpenMP、CUDA等。可以根据具体需求选择适合的框架或库来实现中断功能。

总之,虽然tbb::parallel_for本身没有直接的中断命令,但可以通过结合其他机制或使用其他并行框架来实现中断功能。具体的实现方式需要根据具体的应用场景和需求来确定。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

C++与并行计算:利用并行计算加速程序运行

C++与并行计算:利用并行计算加速程序运行在计算机科学中,程序运行效率是一个重要考量因素。针对需要处理大量数据或复杂计算任务程序,使用并行计算技术可以大幅度加速程序运行速度。...:Intel Threading Building Blocks(TBB)是一个用于高性能并行计算C++库。...它提供了丰富并行算法和数据结构,可以简化并行计算程序开发。TBB利用任务调度器实现了任务级别的并行执行,可自动根据可用硬件资源进行负载均衡。...下面是一个使用TBB库进行并行计算简单示例:cppCopy code#include #include int main() { tbb::parallel_for...C++提供了多种并行计算工具和技术,如OpenMP、MPI和TBB等,可以帮助开发人员充分利用计算资源,实现高性能并行计算。

37910

mold源码阅读十四 固定文件layout以及创建输出

不论是否为reloutput section,都需要有一个定位rel具体位置过程。...+ isec.offset + r_offset(来自输入elf文件),r_type则保留,这个计算方式和上面apply_reloc过程完全一致 之后处理过程如下 针对section外符号直接获取其...大意如下: glibclinker一个cache,如果一个relocation和前面的relocation引用了相同符号,那么会直2接引用值,而不是重新查找。...存在同一页面的两个引用时可以优化分页和缓存 对于一个符号多个relocation情况,比如说一个全局变量被不同代码段引用多次,那么每个引用都需要生成一个条目。...,但是哈希可以用于校验文件是否完整是否问题等,无需重新计算。

16020

mold源码阅读十四 固定文件layout以及创建输出

不论是否为reloutput section,都需要有一个定位rel具体位置过程。...+ isec.offset + r_offset(来自输入elf文件),r_type则保留,这个计算方式和上面apply_reloc过程完全一致 之后处理过程如下 针对section外符号直接获取其...大意如下: glibclinker一个cache,如果一个relocation和前面的relocation引用了相同符号,那么会直2接引用值,而不是重新查找。...存在同一页面的两个引用时可以优化分页和缓存 对于一个符号多个relocation情况,比如说一个全局变量被不同代码段引用多次,那么每个引用都需要生成一个条目。...,但是哈希可以用于校验文件是否完整是否问题等,无需重新计算。

22910

mold源码阅读十一 relr and dynsym

ordinary symbols 针对imported符号:需要dynamic linker resolve,因此rel_type设置为GLOB_DAT。...TLVs TLV: thread local variarble 根据是否为static情况做不同处理,是否为static由这两个编译选项所控制 –Bdynamic, –dy Link against...shared libraries (default) –Bstatic, –dn, –static Do not link against shared libraries tls 针对符号是否为...非shared以及importedgottp symbol tlsld_idx不为1且是static情况 不过这里我一个不明白地方,为什么不需要rel_type符号会在got中。...比如说某些符号在链接时候是 call fun@PLT 当调用fun后,这里代码就会变成 call *foo@GOT 另外是absolute符号,简单来说就是一个固定绝对地址符号,因此可以直接获得其地址

25740

降维聚类分群umap图真的重要吗

首先是下载表达量矩阵txt文件,如下所示方法: # 在Linuxwget命令可以得到网页文件:index.html wget https://ftp.ebi.ac.uk/biostudies/fire...730M 2月 15 12:22 TBB338_singlecell_count_matrix.txt 其实可以看到这些链接是规律,每个样品表达量矩阵(singlecell_count_matrix.txt...y=sceList[ -1 ], add.cell.ids = samples ) sce.all <- JoinLayers(sce.all) 后面只需要针对这个...已经算是比较清晰分群了 我们可以简简单单提高一点分辨率,就可以看到b淋巴细胞会跟t淋巴细胞一点点界限了,如下所示: b淋巴细胞会跟t淋巴细胞一点点界限 但是很明显,这个降维聚类分群其实是跟原文作者漂亮结果是差距...,工作量实在是太大了,而且我们完全是可以验证它必要性是否强!

22610

CMake基础

CMake基础 一、什么是编译器 编译器,是一个根据源代码生成机器码程序 g++ main.cpp -o a.out 该命令会调用编译器程序g++,让他读取main.cpp中字符串(称为源码),并根据...,避免针对每个.cpp和.o重复写 g++ 命令(%.o: %.cpp) 但坏处也很明显: 1.make 在 Unix 类系统上是通用,但在 Windows 则不行 2.需要准确地指明每个项目之间依赖关系...,头文件时特别头疼 3.make 语法非常简单,不像 shell 或 python 可以做很多判断等 4.不同编译器不同 flag 规则,为 g++ 准备参数可能对 MSVC 不适用...可以自动检测源文件和头文件之间依赖关系,导出到 Makefile 里 CMake 具有相对高级语法,内置函数能够处理 configure,install 等常见需求 不同编译器不同 flag...因此为避免冲突,每个包都享有一个独立名字空间,以 :: 分割(和 C++ 还挺像) 你可以指定要用哪几个组件: find_package(TBB REQUIRED COMPONENTS tbb

1.9K20

mold源码阅读十三 计算shdr以及osec offset

这里构造时候rel和rela两种情况,它们有如下几种区别 rel只是简单保存了需要被resolve地址 rela保存了额外信息,其中a是append。...,根据是否section_order会选择不同排列方式,导致outputoffset是不同。...section_start 根据命令行参数指定对应段地址为指定位置,更新当前段地址,并且递增对应段size。...–no-omagic 之后则是根据shdrflag判断是否可写可执行返回对应flag tbss 这里是针对tbss(tls bss) section处理,其判断逻辑为 template <typename...一些段需要占用空间,但是不需要载入内存,因此前面设置虚拟地址时候跳过了所有不需要alloc段,这里计算offset时候还是要考虑到

16820

mold源码阅读 其三 符号决议

作为一个并不实际存在文件,依然会作为一个普通ObjFile加入到obj_pool中,主要用途是在create_output_sections以后来add_synthetic_symbol,与之相关联一个...之后添加从命令行参数中读取–defsym里所有的defsym for (i64 i = 0; i < ctx.arg.defsyms.size(); i++) { std::pair<Symbol...部分文件会因为特殊链接选项,比如说whole-archive会影响是否设置为is_alive,这部分会之后再以这个为主题单独讲一篇。...首先对esym进行merge_visibility,对于存在定义exclude_libs符号来说是HIDDEN,关于这一点在命令行参数处说明。...update_minimum只是一个针对多线程封装,本质上是一个compare and exchange操作。

33250

mold源码阅读五 符号相关

简单总结来说就是头文件中一个全局声明在不同编译单元不同定义时候需要进行resolve一个单一实现,声明symbol其实是属于多个文件,因此是common。...obj而不考虑dso,看了下相关命令行参数介绍才明白过来 -E, –export-dynamic Put symbols in the dynamic symbol table –no-export-dynamic...ctx.arg.shared) return; 这是针对生成shared库操作,因为只有动态链接才需要考虑加载符号版本问题,符号版本是为了加载动态库时候确保更新后符号实现一致,如果和预想实现不一致可能引起其他问题...,针对所有的dso进行处理,在创建可执行文件时候,导出被dso引用且不被标记为local符号。...总结 convert_common_symbols:给所有globalcommon符号创建一个对应InputSection段 apply_version_script:将解析命令行参数产生VersionPatten

29130

接修复损坏gzip压缩文件之原理篇

根据结构图中信息可知,每个压缩包开始结构中有是否到达尾部标志、使用哈夫曼树类型、以及3个哈夫曼树树元素个数等。...如果某个gzip文件中间一个坏扇区,要找到坏扇区后一个正常起点,仅需按位右移,一直移位到可以正常解压某个位,就可能找到了正确压缩包起始。...其实,还可以参考东西有,解开哈夫曼树是否异常,或者通过规律性原则找到最后一个取值为256值,但这些算法应该是较为麻烦上面的算法连续校验几个压缩块就足够了。...拼接后很多压缩文件就可以打开甚至于解压了,不过,可能会报错,主要是尾部校验和大小错,其实可以忽略。...如果拼接好了linux下,不能直接用“gzip –d”解压,因其crc有错误,会导致解压到99%后报错,然后把文件删除,换成管道命令即可:

1.4K20

win7 64位下自行编译OpenCV2.4.10+CUDA toolkit 5.5整个过程以及需要注意问题(opencv+cuda并行计算元素使用)

由于我笔记本电脑是神舟,显卡是NVIDIA GTX 765我也没看,直接去官网下了个最新CUDA TOOLKIT 6.5就开始整了,最后发现,人家有专门针对笔记本notebook版本,傻了一天白干了...使用Cmake时候,几点要注意,选择Visual Studio 2010版本应该为win64这样在win7 64bit版本下面生成OpenCV才是正确。 ?...安装TBB 去http://threadingbuildingblocks.org/download 下载tbb41_20130314oss_win.zip解压到某路径 本人D:\tbb41_20130314oss...添加环境变量D:\tbb41_20130314oss\bin\intel64\vc10 编译过程两点,可能出现: 1.配置时候别忘了:添加两个路径,尤其是OpenCV一个lib库不然 编译有的库找不到...就是只针对响应显卡版本进行设置: 由于这样直接生成解决方案需对不同GPU架构分别编译,编译时间过长(数小时), 建议针对所用显卡进行配置(据称可达原时间六分之一): 找到如下两项 ?

71140

ScalaMP ---- 模仿 OpenMp 一个简单并行计算框架

parallel”和“omp parallel for”两条并行命令, 以scala语言实现了自己版本。...并行这五个问题,抽象出来可以看成是给定一个任务(固定长度) 和线程数,每个线程负责这个任务某一段计算。...第二个是并行代码块接口: 115828_HAcH_1164813.png 对应参数和parallel_for一样,只是代码块并行接口比for版本简单,因为就是对 代码块并行。...首先ScalaMp是一个单例对象,而且后面的parallel_for, parallel, withThread, op, each 等都是ScalaMp对象成员函数,由于scala语言特性,符合某些条件成员函数调用...CreateFile.createFile(file, length.toLong) var start = System.currentTimeMillis ScalaMp parallel_for

1K60

ScalaMP ---- 模仿 OpenMp 一个简单并行计算框架

”和“omp parallel for”两条并行命令, 以scala语言实现了自己版本。...并行这五个问题,抽象出来可以看成是给定一个任务(固定长度)和线程数, 每个线程负责这个任务某一段计算。...对应参数和parallel_for一样,只是代码块并行接口比for版本简单,因为就是对代码块并行。 3.2技术实现细节 实现上主要是借助了Scala 和 Akka。...首先ScalaMp是一个单例对象,而且后面的parallel_for, parallel, withThread, op, each等都是 ScalaMp对象成员函数,由于scala语言特性,符合某些条件成员函数调用可以省略...CreateFile.createFile(file, length.toLong)          var start = System.currentTimeMillis     ScalaMp parallel_for

98930
领券