我使用OpenMP进行如下循环:
#pragma omp parallel for
for (int out = 1; out <= matrix.rows; out++)
{
...
}
我在一台有64个CPU的机器上做了大量的计算。这很有效,但我的问题是:我是否干扰了这台机器上的其他用户?通常,它们只运行单线程程序。它们还会100%运行吗?显然,我会干扰其他多线程程序,但我会干扰单线程程序吗?如果是,我可以预防这个吗?我认为可以用omp_set_num_threads来设置CPU的最大数量。我可以将其设置为60,但我不认为这是最好的解决方案。理想的解决方案不会干扰其他单线程程
我已经编写了一个小的测试程序,在其中我尝试使用Windows API调用NUMA将线程锁定到单个SetThreadAffinityMask节点。我使用GetNumaNodeProcessorMask API调用检索节点的CPU位掩码,然后将该位掩码与GetCurrentThread返回的线程句柄一起传递给SetThreadAffinityMask。下面是我的代码的一个大大简化的版本:
// Inside a function called from a boost::thread
unsigned long long nodeMask = 0;
GetNumaNodeProcessorMask
在c语言中,我使用OpenMP和MPI并行化一些矩阵操作,在矩阵上运行的一些函数是用Fortran编写的。Fortran函数需要传递一个仅在函数内部使用的缓冲区数组。目前,我正在每个并行部分分配缓冲区,类似于下面的代码。
int i = 0;
int n = 1024; // Actually this is read from command line
double **a = createNbyNMat(n);
#pragma omp parallel
{
double *buf;
buf = malloc(sizeof(double)*n);
#pragma omp fo
我是openMP新手,在我的程序中需要复杂的模拟,为了重复结果,每个模拟都设置了种子,但是在实现openMP时,每次运行它都会产生不同的结果。因此,我编写了一个简单的示例来检查这个问题,如下所示,每次都生成不同的结果:
#include <iostream>
#include <omp.h>
using namespace std;
int main () {
double A[10];
#pragma omp parallel for
for( int i=0;i<10;i++){
srand(i+1);
int m = rand()%1
我正在研究OpenMP fortran。我有个关于日程安排的问题。
那么,从这两个选项中,哪一个会有更好的性能呢?
!$OMP PARALLEL DO PRIVATE(j) SCHEDULE(STATIC)
do j=1,l
call dgemm("N","N",..)
end do
!$OMP END PARALLEL DO
!$OMP PARALLEL DO PRIVATE(j)
do j=1,l
call dgemm("N","N",..)
end do
!$OMP END PARALLEL DO
我正在使用OpenMP成功地将c++代码中的循环并行化。我试图更进一步,使用OpenMP任务。不幸的是,我的代码行为非常奇怪,所以我编写了一个最小的示例,并发现了一个问题。我想定义几个任务。每个任务应该由一个空闲线程执行一次。不幸的是,我只能让所有线程执行每个任务,或者只有一个线程按顺序执行所有任务。
下面是我的代码,基本上是按顺序运行的:
int main() {
#pragma omp parallel
{
int id, nths;
id = omp_get_thread_num();
#pragma omp single
我有一个在OpenMP中非常并行化的函数,当从一个简单的控制台可执行文件启动时,它会使机器的每个内核饱和,并在处理器数量中以线性更快的速度返回结果。
void updateStateWithAParallelAlgorithm()
{
#pragma omp parallel for
{
// do parallel things, update positions of particles in a physics simulation
}
}
现在,在我的Qt程序的QThread中也使用了这个函数。问题是我必须在每次调用updateStateWithAPar
我的程序包含一个for()循环,它处理一些原始图像数据,逐行处理,我想使用这样的OpenMP并行化:
...
#if defined(_OPENMP)
int const threads = 8;
omp_set_num_threads( threads );
omp_set_dynamic( threads );
#endif
int line = 0;
#pragma omp parallel private( line )
{
// tell the compiler to para
我用C++编程,并使用OpenMP进行并行化。机器有2个CPU插座,每个插座8个内核。
由于我使用英特尔编译器进行编译,因此我设置了以下环境变量
export KMP_AFFINITY=verbose,scatter
使用verbose选项,我可以在运行二进制文件时看到以下消息。
[0] OMP: Info #204: KMP_AFFINITY: decoding x2APIC ids.
[0] OMP: Info #202: KMP_AFFINITY: Affinity capable, using global cpuid leaf 11 info
[0] OMP: Info #154: