让OpenMp的每个线程使用一个内核，当mpirun启动时_如何让每个线程逐行使用txt文件中的下一个useragent - 腾讯云开发者社区

="mpirun -np \$CFOUR_NUM_CORES" --with-exenodes="mpirun -np \$CFOUR_NUM_CORES" 笔者所用的编译器和MKL版本相对较新，为intel...另一个改动是将官方给的-openmp改成-qopenmp，同样也是由于较新版本的intel编译器使用openmp并行时的选项是-qopenmp。...控制并行核数需要手动设定如下两个环境变量： export CFOUR_NUM_CORES=6 export MKL_NUM_THREADS=2 前者表示使用6个MPI进程，后者表示在每个MPI进程中调用...MKL库函数时用两个线程进行并行，所以总的线程数为6*2=12。...总之，这相当于是MPI和openmp的混合并行，如何使并行效率最高，可以适当地做些测试，积累经验。

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nccl-test 使用指引

gather_perf：测试 gather 操作的性能。在 gather 操作中，每个节点都有一个值，然后这些值被收集到一个列表中，然后这个列表被发送到一个指定的节点。...MPI方式启动时，请确保可执行文件所在位置在每台机器上相同，或者都在 PATH 路径中使用示例： # 2台机器，16 张 GPU卡，执行 all_reduce_perf 测试 mpirun -np...（可以调整 b, e 或者 n 选项）常用参数及解释 GPU 数量 -t,--nthreads 每个进程的线程数量配置，默认 1 -g,--ngpus 每个线程的 GPU数量，默认 1....默认值为：1 -z,--blocking 使NCCL集合阻塞，即在每个集合之后让CPU等待和同步。默认值为：0。

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CONQUEST 第一性原理计算框架

高效并行化 CONQUEST 是一种固有的并行代码，可演示将其扩展到 800 多个内核，以实现精确的对角化，并通过线性缩放将近 200,000 个内核。这种扩展使高效使用 HPC 设施成为可能。...CONQUEST（在线性缩放模式下，以及在一定程度上进行精确的对角化）在弱缩放下缩放效果最佳：固定每个核心（或线程）的原子数，并根据原子数选择核心数。 ...CONQUEST 还以线性缩放模式提供一些 OpenMP 并行化，每个节点的 MPI 线程数量相对较少，并使用 OpenMP 进行进一步的并行化。...PAO 生成代码包含在CONQUEST 发行版中，其中大多数元素具有定义明确且可靠的默认基础集。最简单的选择是为每个支持功能使用一个 PAO（通常这最多可以计算 1,000 个原子）。...这里需要注意的有三点： MakeIonFiles 命令执行需要引用到正确的路径，否则会提示不存在该命令，所以建议对此命令建立一个别名使用更加方便。

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深度学习分布式训练框架 horovod (10) --- run on spark

是Uber于2017年发布的一个易于使用的高性能的分布式训练框架，在业界得到了广泛应用。...，然后 horovod 会等待启动结束; 多线程在 spark executor 之中启动 spark task，每个task之中运行一个 SparkTaskService，SparkTaskService...使用 horovod.spark.driver.mpirun_rsh 来连接每个 Executor，然后 "remote shell" 到这些 executors 之中。...用户可以对每个主机使用远程 shell（ssh 或 rsh）而无需登录主机。默认情况下，mpirun 使用 ssh。...就是说，当 mpirun 想在异地节点运行一个程序（horovod.spark.task.mpurun_exec_fn）时候，首先运行 horovod.spark.driver.mpirun_rsh

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xgboost 多线程，解决默认开启线程数为cpu个数问题

import xgboost if __name__ == '__main__': print("睡眠开始") time.sleep(15) print("睡眠结束") 这里启了一个镜像...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。

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ScalaMP ---- 模仿 OpenMp 的一个简单并行计算框架

1、前言这个项目是一次课程作业，老师要求写一个并行计算框架，本人本身对openmp比较熟，加上又是scala 的爱好者，所以想了许久，终于想到了用scala来实现一个类似openmp的一个简单的并行计算框架...项目github地址：ScalaMp 2、框架简介该并行计算框架是受openmp启发，以scala语言实现的一个模仿openmp基本功能的简单并行计算框架，该框架的设计目标是，让用户可以只需关心并行的操作的实现而无需考虑线程的创建和管理...并行这五个问题，抽象出来可以看成是给定一个任务（有固定长度）和线程数，每个线程负责这个任务某一段的计算。...3、多线程分段下载文件（图片、mp3）当知道了需要下载的文件的长度，每个线程就也是负责某段区间的数据下载。...当ScalaMp对象被创建的时候，会在内部创建一个ActorSystem，可以看成是一个线程环境，然后在环境中创建一个管理者actor，然后该actor会创建100个工人actor，并对它们进行管理，

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ScalaMP ---- 模仿 OpenMp 的一个简单并行计算框架

1、前言这个项目是一次课程作业，要求是写一个并行计算框架，本人本身对openmp比较熟，加上又是scala的爱好者，所以想了许久，终于想到了用scala来实现一个类似openmp的...项目github地址：ScalaMp 2、框架简介该并行计算框架是受openmp启发，以scala语言实现的一个模仿openmp基本功能的简单并行计算框架，该框架的设计目标是，让用户可以只需关心并行的操作的实现而无需考...并行这五个问题，抽象出来可以看成是给定一个任务（有固定长度）和线程数，每个线程负责这个任务某一段的计算。...3、多线程分段下载文件（图片、mp3）当知道了需要下载的文件的长度，每个线程就也是负责某段区间的数据下载。...当用户调用接口时，管理者会将用户定义的线程函数发送给每个actor，然后每个actor 执行用户定义的函数。

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OpenMP并行编程简介

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。...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。...当所有并行线程完成代码的执行后，它们或被同步或被中断，最后只剩下主线程在执行。那么并行代码块是如何创建的呢？...核心知识下面记录使用OpenMP的一些核心点。...: 同步并行线程，让线程等待，直到所有的线程都执行到该行 #pragma omp section: 将并行块内部的代码划分给线程组中的各个线程，一般会在内部嵌套几个独立的section语句，可以使用nowait

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OpenMP基础----以图像处理中的问题为例

管理共享数据和私有数据： private:每个线程都拥有该变量的一个单独的副本，可以私有的访问 1）private：说明列表中的每个变量对于每个线程都应该有一个私有副本。...降低线程开销：当编译器生成的线程被执行时，循环的迭代将被分配给该线程，在并行区的最后，所有的线程都被挂起，等待共同进入下一个并行区、循环或结构化块。 ...单线程和多线程交错执行：当开发人员为了减少开销而把并行区设置的很大时，有些代码很可能只执行一次，并且由一个线程执行，这样单线程和多线程需要交错执行举例如下： ...firstprivate:使用变量在主线程的值对其在每个线程的对应私有变量进行初始化。一般来说，临时私有变量的初值是未定义的。...copyprivate:使用一个私有变量将某一个值从一个成员线程广播到执行并行区的其他线程。

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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....这里主要进行一些学习记录, 使用的书籍为: Using OpenMP: Portable Shared Memory Parallel Programming 和OpenMP编译原理及实现技术执行模式...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...如果1 2 3 都没有指定, 那么就会使用规则4 参考文章 OpenMP Tutorial学习笔记(4)OpenMP指令之同步构造（Parallel） OpenMP学习笔记：基本概念

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如何成为一名异构并行计算工程师

多核多核是指一个CPU模块里包含多个核心，每个核心是一个独立的计算整体，能够执行线程。现代处理器都是多核处理器，并且为多核使用场景所优化。...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。...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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怎么在Visual Studio上启用OpenMP

OpenMP 是一种支持共享存储并行设计的库，特别适宜在多核CPU上的并行程序设计怎么在Visual Studio中打开OpenMP ?...如上图所述，先选择相应的项目，然后打开项目属性，在C/C++项目中的最后一个选项，选择YES打开OpenMP选项关于OpenMP并行的原理 OpenMP其实是一个支持多平台共享存储的API，支持很多语言如...OpenMP以fork/join模型为基础进行并行处理，在程序的一开始，会有一个主线程去处理程序，当有需要并行处理的请求的时候，则会由fork去生成一个或者多个新的线程去处理相应的并行请求，如图所示，其中有三个任务是同时进行的...，当同时进行的任务全部完成时，才能进行后面的串行任务，所以在这个过程之中，如果有的并行处理的速度比较慢的话，会出现等待时间。...在从并行处理转到串行处理的时候，需要join把除主线程之外的其他线程的处理结果全部收回到主线程。以上便是OpenMP的fork/join并行处理原理。

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WRF讲解——CFL 错误、SIGSEGV 段错误以及挂起或停止

或许我在本文中所写的内容已过时，它只包含当 WRF 不运行时可以尝试的方法。我感觉到你的痛苦，但我无法让它消失。对不起，我希望我能知道更多，以便我可以给你提供帮助。...另一个简单尝试是更改 WRF 的 namelist.input 文件的 dynamics 部分中的epssm 值，但其原理并不是十分清楚。WRF 中的每个时间步都分为三个较小的子时间步。...这里有一些其他的方法有时对我有用。首先，尽量不要使用多线程编译选项，即编译前的 smpar 选项。如果您在一个节点上有多个核心，请使用dmpar 选项。...你的 mpirun -np 或 mpiexec -np 命令可以实现跨节点上启动多个 WRF。对我来说，如果我在一个节点上使用所有内核，WRF 的效率会降低。是的，这是一种资源浪费，但总比没有好。...其次，更改使用的节点数。我不知道为什么这很重要，但它对我让某些东西运行或不运行产生了影响(就小编个人经验来看，通过该方法更改节点数目或者核心数，本质就是改变了使用到的内存。

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CUDA学习第二天： GPU核心与SM核心组件

CUDA的内存模型每个线程有自己的私有本地内存(local memory) ，每个线快有包含共享内存，可以被线程块中所有线程共享，其声明周期与线程块一致。...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。...3.SIMI–（Single-Intruction, Multiple-Thread）单指令多线程基本的执行单元是线程束（wraps)，线程束包含32个线程，这些线程同时执行相同的指令，但是每个线程都包含自己的指令地址计数器和寄存器状态...总之，就是网格和线程块只是逻辑划分，一个kernel的所有线程其实在物理层是不一定同时并发的。所以kernel的grid和block的配置不同，性能会出现差异。...std::cout << "每个线程块的最大线程数：" << devProp.maxThreadsPerBlock << std::endl; std::cout << "每个EM的最大线程数

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深度学习分布式训练框架 horovod (3) --- Horovodrun背后做了什么

0x00 摘要 Horovod 是Uber于2017年发布的一个易于使用的高性能的分布式训练框架，在业界得到了广泛应用。本系列将通过源码分析来带领大家了解 Horovod。...注意，如果虚拟机只有一个核。想要强行地达到并行的效果，可以使用 -np参数，它会自动帮你把一个核心切成多份处理器，每一个分布式处理就是一个slot。...) 5.3 mpirun命令因为 mpi_run 使用的是 mpirun 命令来运行，所以我们介绍一下。...mpirun首先在本地结点上启动一个进程，然后根据/usr/local/share/machines.LINUX文件中所列出的主机，为每个主机启动一个进程。...若进程数比可用的并行节点数多，则多余的进程将重新按照上述规则进行。按这个机制分配好进程后，一般会给每个节点分一个固定的标号，类似于身份证了，后续在消息传递中会用到。

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Arachne: Core-Aware Thread Management

Memchached处理一个请求的时间大概是10us，正常情况下，内核线程的开销太大，无法为所有的请求创建单独的线程；所以memcached使用了线程池来处理这个问题，在程序启动时，创建一批线程池，当需要处理新的请求时...Arachne作为一个线程管理器，通过让应用程序看到它们正在使用的cores来解决这些问题，core arbiter给程序分配专用core，且分配的core可以保持给该应用使用较长的周期(几十ms)。...它使用未就绪队列的调度队列，该队列为线程创建，调度和同步提供了低延迟和可扩展的机制。完全在用户态实现，不需要修改内核；core arbiter使用cpuset实现。...这种架构可以让一个程序中同时存在arachne线程核普通linux线程，当然，托管核群的优先级比非托管核群要高，也就是说有申请core的请求过来，会优先将非托管群的core分配出去，但是非托管群最少也会保留一个...Arachne对线程state变量做了无锁处理，在线程管理结构体中，用一个64位的wakeupTime来标示，当wakeupTime比当前cpu的cycles小，调度器认为该线程是可运行的，当调度器切换到该线程之前

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深度学习分布式训练框架 horovod (8) --- on spark

Horovod on spark 的目的就是让 horovod 能跑到 spark 集群上，从而把数据处理，模型训练，模型评估这一个机器学习的循环都放在Spark技术栈之中。...也是一个进程，在一个Executor进程里面会有多个task线程。...是一个线程，主要是负责实际的执行算子任务。一个 task 对应一个线程，多个 task 可以并行的运行在 executor 之中。...因此 MPI 使用 RPC 来启动用户代码，即使用 horovod.spark.driver.mpirun_rsh 来连接每个 Executor，然后 "remote shell" 到这些 spark...因此 MPI 使用 RPC 来启动用户代码，即使用 horovod.spark.driver.mpirun_rsh 来连接每个 Executor，然后 "remote shell" 到这些 executors

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OpenMp多线程编程计时问题原

那么，再来看并行的OpenMP程序： #include #include #include #define NUM 2048 #define ...程序只使用了两个线程，那么运行时间理论上来说能减半。...查了一下，发现了这样的解释： real: 墙上时间，即程序从开启到结束的实际运行时间 user: 执行用户代码所花的实际时间（不包括内核调用），指进程执行所消耗的实际CPU时间 sys：该程序在内核调用上花的时间... 在，单线程串行的时候，只有一个线程在运行，那么user所代表的就是一个cpu的时间。...然而，当到多线程的情况下，一个进程可能有多个线程并行执行，但是user把所有的线程时间都加起来了，也就是算了一个总时间，这样，user的时间也就基本上等于单线程时的user时间。

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Caffe:CPU模式下使用openblas-openmp(多线程版本)

根据网上资料的介绍使用OpenBlas要快一些，于是尝试安装使用OpenBlas来加速训练过程。...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)，...编译时使用USE_OPENMP=1选项 #!...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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C++与并行计算：利用并行计算加速程序运行

通过将计算任务划分为多个子任务，每个子任务在不同的处理器核心或计算节点上并行执行，从而实现整体计算速度的提升。在传统的串行计算模式下，每个任务必须按照顺序执行，一个任务完成后才能进行下一个任务。...，我们使用了NLTK库，对给定的文本进行了分词处理，并计算了每个词语的出现频率。...首先，我们创建了一个大小为640x480的图像，然后使用嵌套的for循环遍历图像的每个像素。...在每个线程中，并行处理不同行的像素，从而加快图像处理的速度。通过在主函数中输出部分处理后的图像数据，我们可以验证并行处理的正确性。...同时，注意应用并行计算时需要考虑线程安全和合理使用资源（如线程数的选择）。

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nccl-test 使用指引

CONQUEST 第一性原理计算框架

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