在一台48c的服务器上，就import xgboost，还没进行训练，通过命令发现，线程数就达到48个 代码：
音频信号处理在各种应用中都发挥着重要的作用，如语音识别、音乐信息检索、语音合成等。其中，Mel频谱是一种常用的频域特征表示方法，用于描述人类听觉系统对频率的敏感程度。
1.循环语句中的循环变量必须是有符号整形，如果是无符号整形就无法使用，OpenMP3.0中取消了这个约束
点云表面法向量是一种重要几何表面特性，在计算机图像学中有很广的应用，例如在进行光照渲染和其他可视化效果时确定一个合理的光源位置。
在当今多核处理器的时代，利用并行计算的能力以最大化性能已成为程序员的重要任务之一。OpenMP 是一种并行编程模型，可以让我们更容易地编写多线程程序。本文将深入浅出地探讨 OpenMP 的工作原理、基本语法和实际应用。
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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。
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，
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。本框架实现了最 基本的并行代码块和
在理想情况下，编译器使用自动并行化能够管理一切事务，使用OpenMP指令的一个优点是将并行性和算法分离，阅读代码时候无需考虑并行化是如何实现的。当然for循环是可以并行化处理的天然材料，满足一些约束的for循环可以方便的使用OpenMP进行傻瓜化的并行。
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Eigen 官方代码仅支持二维矩阵，但其他贡献值提供了高维矩阵处理类 Tensor。 Tensor 类 Matrix 和 Array 表示二维矩阵，对于任意维度的矩阵可以使用 Tensor 类（当前最高支持 250 维） 注意：这部分代码是用户提供的，没有获得 Eigen 官方支持，不在官方文档支持的代码包里 官方文档（注明了 unsupported）：https://eigen.tuxfamily.org/dox/unsupported/eigen_tensors.html#title15 仓库链接
在C++中使用openmp进行多线程编程 - DWVictor - 博客园 (cnblogs.com)
近来，群中有几个小伙伴想要公号推送XGBoost的相关内容，去年我在学习XGBoost时写过几篇笔记(恕我当时理解的浅显):
该命令会调用编译器程序g++，让他读取main.cpp中的字符串（称为源码），并根据C++标准生成相应的机器指令码，输出到a.out这个文件中，（称为可执行文件）
作者 | 刘文志 责编 | 何永灿 随着深度学习（人工智能）的火热，异构并行计算越来越受到业界的重视。从开始谈深度学习必谈GPU，到谈深度学习必谈计算力。计算力不但和具体的硬件有关，且和能够发挥硬件能力的人所拥有的水平（即异构并行计算能力）高低有关。 一个简单的比喻是：两个芯片计算力分别是10T和 20T，某人的异构并行计算能力为0.8，他拿到了计算力为10T的芯片，而异构并行计算能力为0.4的人拿到了计算力为20T的芯片，而实际上最终结果两人可能相差不大。异构并行计算能力强的人能够更好地发挥硬件的能力，而
由于移动端资源的限制，大部分深度学习引擎都部署在云端，移动设备获取到输入数据，经过简单的加工，发送给云端，云端服务器经过深度神经网络推断运算，得到结果并反馈给移动端，完成整个过程。
OpenMP是一套基于共享内存方式的多线程并发编程库。第一次接触它大概在半年前，也就是研究cuda编程的那段时间。OpenMP产生的线程运行于CPU上，这和cuda不同。由于GPU的cuda核心非常多，可以进行大量的并行计算，所以我们更多的谈论的是GPU并行计算（参见拙文《浅析GPU计算——CPU和GPU的选择》和《浅析GPU计算——cuda编程》）。本文我们将尝试使用OpenMP将CPU资源榨干，以加速计算。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
继续学习指令集优化的知识，今天来讨论一个图像颜色空间转换经常碰到的一个问题即RGB和YUV图像的颜色空间转换，我们从原理介绍和普通实现开始，然后介绍一些优化方法并引入SSE指令集来优化这个算法的速度。
Raspberry Pi提供了一组GPIO（通用输入/输出）引脚，允许您控制用于物理计算的电子组件并探索物联网（IoT）。 相机模块是Raspberry Pi的绝佳配件，它允许用户拍摄静态照片并以全高清录制视频。
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
linux环境下，使用MIC架构的Xeon Phi（至强融核）协处理器进行进行host+mic编程时，源程序运行的毫无问题，但将其通过ar命令生成静态连接库供其他应用程序使用时，就会出现offload error: cannot find offload entry错误。
已知现在有M个广告主和N个广告词，其中每个单位流量的（广告主，广告词）收益固定，且每个广告主/广告词均有流量分配限制，问如何给（广告主，广告词）分配流量，使得收益达到最大。
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
在计算机科学中，程序运行效率是一个重要的考量因素。针对需要处理大量数据或复杂计算任务的程序，使用并行计算技术可以大幅度加速程序的运行速度。C++作为一种高性能的编程语言，提供了多种并行计算的工具和技术，可以帮助开发人员充分利用计算资源，提高程序的性能。
在做矩阵乘法并行化测试的时候，在利用<time.h>的clock()计时时出现了一点问题。
——文章The Free Lunch Is Over: A Fundamental Turn Toward Concurrency in Software By Herb Sutter的读书笔记 免费午餐的结束 近年来，摩尔定律失效、主频提速放缓，下一代CPU设计提高性能的方法：超线程(Hyperthreading)、多线程、缓存。 从1990年代至今，面向对象编程成为主流的原因，是其优势明显——能解决更大型的问题、更好的依赖解决；而其劣势——性能代价大，由摩尔定律——不断提速的CPU性能，所补偿，作者成
在这学期的并行计算课程中，老师讲了OpenMP,MPI，CUDA这3种并行计算编程模型，我打算把相关的知识点记录下来，便于以后用到的时候查阅。
（ps：对于如何在Intel CPU，ARM架构CPU，以及Jetson TensorRT上部署深度学习模型，以及部署遇到的速度问题，该如何解决。请查看我的另外一篇文章。如何定制化编译Pytorch，TensorFlow，使得CNN模型在CPU，GPU，ARM架构和X86架构，都能快速运行，需要对每一个平台，有针对性的调整。如何做到最大化加速深度学习在不同平台部署性能。请看我的这篇文章。）
莱斯大学和英特尔的最新研究证明，无需专门的加速硬件（如GPU），也可以加速深度学习。
https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/Installation-Guide.html#macos
Python和C++在代码结构上存在一些差异。Python是一种解释型语言，可以直接执行，而C++是一种编译型语言，需要先编译后执行。因此，在将Python代码转换为C++代码时，我们需要注意这些差异。
继续学习优化知识，这一节将以一个简单的肤色检测算法为例谈谈当一个算法中有比较运算符时，我们该如何向量化并进行加速，简单来说就是如何将比较运算语句写成SSE指令。
关键点也称为兴趣点，它是2D图像或是3D点云或者曲面模型上，可以通过定义检测标准来获取的具有稳定性，区别性的点集，从技术上来说，关键点的数量相比于原始点云或图像的数据量减小很多，与局部特征描述子结合在一起，组成关键点描述子常用来形成原始数据的表示，而且不失代表性和描述性，从而加快了后续的识别，追踪等对数据的处理了速度，故而，关键点技术成为在2D和3D 信息处理中非常关键的技术
最近我将OpenCV普通发布版本设计的面部识别算法添加到了opencv4nodejs，它是一个npm包，允许你在Node.js应用程序中使用OpenCV。今天，我们将看一下在OpenCVs的面部模块中
曲面法线是几何表面的重要属性，并且在诸如计算机图形应用的许多领域中被大量使用，应用在矫正光源产生的阴影和其他的视觉效果。 给定几何表面，通常用垂直于曲面的向量来推断曲面上某一点法线的方向是很简单的。然而，由于我们获取的点云数据集代表真实表面上的一组点样本，因此有两种方法： 利用曲面网格划分技术，从获取的点云数据集中获取潜在面，然后从网格中计算曲面法线 使用近似法直接从点云数据集中推断曲面法线 本教程将针对后者，即给定点云数据集，直接计算点云中每个点的曲面法线
曲面法线是几何表面的重要属性，并且在诸如计算机图形应用的许多领域中被大量使用，应用在矫正光源产生的阴影和其他的视觉效果。
它从源字符串src复制字符到目标字符串dest，包括NULL字符（即字符串结束标志）。
1 背景 图像连通域标记算法是从一幅栅格图像（通常为二值图像）中，将互相邻接（4邻接或8邻接）的具有非背景值的像素集合提取出来，为不同的连通域填入数字标记，并且统计连通域的数目。通过对栅格图像中进行连
SSE（Streaming SIMD Extensions，单指令多数据流扩展）指令集是Intel在Pentium III处理器中率先推出的。其中包含70条指令。
本文讲介绍如何用容器技术（Docker）快速安装GPU版GAMESS，并演示如何进行实际计算。
opencv编译参数，with_opencl自动连接opencl的库加速opencv计算
多核编程并不是最近才兴起的新鲜事物。早在intel发布双核cpu之前，多核编程已经在业内存在了，只不过那时候是多处理器编程而已。为了实现多核编程，人们开发实现了几种多核编程的标准。open-mp就是其中的一种。对于open-mp还不太熟悉的朋友，可以参照维基百科的相关解释。
GIL的全称是Global Interpreter Lock(全局解释器锁)，来源是python设计之初的考虑，为了数据安全所做的决定。
随着新型，低成本的3D传感器硬件的出现（例如Kinect），以及科研人员在高级点云处理研究上的不断努力，3D感知在机器人技术以及其他领域显得愈发重要。
虽然在提高模型模型精度上，Transformer发挥了不容小觑的作用，但与此同时，却引入了更大的计算量。
［导读］工业4.0、人工智能、大数据对计算规模增长产生了重大需求。近年来，中国高性能计算机得到突飞猛进的发展，从“天河二号”到“神威·太湖之光”，中国超级计算机在世界Top500连续排名第一。云计算、人工智能、大数据的发展对并行计算既是机遇又是挑战。如何提高应用的性能及扩展性，提高计算机硬件的使用效率，显得尤为重要。从主流大规模并行硬件到能够充分发挥其资源性能的并行应用，中间有着巨大的鸿沟。 本次讲座由清华-青岛数据科学研究院邀请到了北京并行科技股份有限公司研发总监黄新平先生，从高性能并行计算发展趋势，
GraphicsMagick号称图像处理领域的瑞士军刀。 短小精悍的代码却提供了一个鲁棒、高效的工具和库集合，来处理图像的读取、写入和操作，支持超过88中图像格式，包括重要的DPX、GIF、JPEG、JPEG-2000、PNG、PDF、PNM和TIFF。
文章内容可能会相对比较多，读者可以点击上方目录，直接阅读自己感兴趣的章节。
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