3 并行化策略 3.1 数据划分并行策略 二次扫描的串行算法中，非直接相邻的各像元数据之间是无关的，将图像分割为数据块后，对于各个数据块之间的主体运算也是独立无关的，可并行性较高，因此可通过对图像进行分块来加快计算时间...3.2 并行算法步骤 a）各个进程分别使用串行算法计算 ? b）各个进程将各块的标记值唯一化 ? c）生成等价对数组 ?...4 程序实现 并行算法详细流程图。 ? MPI版本和OpenMP版本的并行算法。 ?...6.8 结果4：OpenMP版本与MPI版本的比较？ ? 6.9问题：为什么MPI 1个进程比OpenMP 1个线程更高效？ ? 6.10 OpenMP开辟线程的开销？ ?...6.11 OpenMP编译制导语句会影响编译结果？ OpenMP编译制导语句会影响编译结果，这也可以解释单线程OpenMP程序比串行程序慢这一现象。 ? ?
并行化的成功通常通过测量并行版本的加速（相对于串行版本）来进行量化。 除了上述比较之外，将并行版本加速与可能加速的上限进行比较也十分有用。 通过阿姆达尔定律和古斯塔夫森定律可以解决这一问题。...通常，非最佳串行算法将更容易并行化。 即便如此，虽然有更快的串行版本，但也不是所有人都会使用串行代码。 因此，即使底层算法不同，必须使用最快串行代码中的最佳串行运行时间来计算可比较并行应用的加速比。...例如，如果说并行代码比串行代码快 200%，那么它的运行时间是串行版本时间的一半，还是该时间的三分之一？ 105% 的加速比是几乎与串行执行时间相同还是比串行执行时间快两倍？...另一方面，如果并行应用的加速比是 2X，很显然它使用一半的时间（即，并行版本在相同的时间内能够执行两次，而串行代码执行一次） 在极少数情况下，应用的加速比大于内核数。 这种现象被称为超级线性加速。...《利用 MPI 和 OpenMP 的 C 并行编程》. McGraw-Hill，2004 年。
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...”和“omp parallel for”两条并行命令， 以scala语言实现了自己的版本。...对应参数和parallel_for一样，只是代码块的并行接口比for版本简单，因为就是对代码块的并行。 3.2技术实现细节 实现上主要是借助了Scala 和 Akka。...最后希望感兴趣的朋友可以和我一起改进这个小框架，虽然在实际问题中测试的不够多，但是我也尝试过 在实际中的应用，并行还是显著效果的，比如某个问题是我现在有4000个400维的特征，每个特征要寻找 在另外3999...个特征中距离的top20个，使用了ScalaMp的并行版本比原串行快了6，7倍左右。
其中qn和d2n、d2n+1是一样的，故使用汇编写代码时要注意避免寄存器覆盖。 OpenMP OpenMP是Open Multi-Processing的简称，是一个基于共享存储器的并行环境。...OpenMP提供了对并行算法的高层的抽象描述，程序员通过在源代码中插入各种pragma伪指令来指明自己的意图，编译器据此可以自动将程序并行化，并在必要之处加入同步互斥等通信。...当选择告诉编译器忽略这些pragma或者编译器不支持OpenMP时，程序又可退化为串行程序，代码仍然可以正常运作，只是不能利用多线程来加速程序执行。...作为一种架构，它包括硬件的体系结构（G80、GT200、Fermi、Kepler）、硬件的CUDA计算能力及CUDA程序是如何映射到GPU上执行；作为一种语言，CUDA提供了能够利用GPU计算能力的方方面面的功能...由于和人类的思维方式比较类似，任务并行比较受欢迎，且又易于在原有的串行代码的基础上实现。
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...parallel”和“omp parallel for”两条并行命令， 以scala语言实现了自己的版本。...第二个是并行代码块的接口： 115828_HAcH_1164813.png 对应参数和parallel_for一样，只是代码块的并行接口比for版本简单，因为就是对 代码块的并行。...最后希望感兴趣的朋友可以和我一起改进这个小框架， 虽然在实际问题中测试的不够多，但是我也尝试过在实际中的应用，并行还是显著效果的， 比如某个问题是我现在有4000个400维的特征，每个特征要寻找在另外3999...个特征中距离 的top20个，使用了ScalaMp的并行版本比原串行快了6，7倍左右。
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。 ?...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？...在OpenMP中，通过编译制导语句（即像#pragma开头的语句）来构造并行域，在原本的串行代码中，在可并行代码块周围添加编译制导语句并修改相应的代码，就可以完成并行的功能。...运行OpenMP代码不需要安装任何额外的库或工具，标准的C/C++代码编译器执行环境就可以执行。
注意block-1.5.3对boost版本较为敏感，笔者不推荐使用1.55.0外的版本。有些读者可能会发现自己机器上系统内置了（部分）boost库，但其一般无法用于编译Block。...mt是multi-thread的意思；linux系统自带的boost库里通常没有这些并行库文件。...2.1 编译并行版 解压，复制一份代码，这是因为在2.2节中可能还需编译串行版，此处复制一份以区分二者 tar -zxf block-1.5.3.tar.gz cp -r block-1.5.3 block...终于可以开始编译，笔者使用了4核并行编译 make -j4 无需make install步骤。完成后可以运行 ./block.spin_adapted -v 显示版本。...前已提过，若无需DMRG-NEVPT2计算，则无需编译串行版Block，自然也不用管BLOCKEXE_COMPRESS_NEVPT。为使程序读写临时文件更快，应写为大容量分区的目录或固态硬盘。 5.
然后，我们将实现一个并行的版本，需要注意的是下面代码不是追求实现最高效的版本，而是通过这个例子来说明并发不是最快的实例。...下面是归并排序的顺序实现版本，这里只贴了关键的代码，完整的代码实现我上传到github（https://github.com/ThomasMing0915/100-go-mistakes-code/tree...现在我们已经实现了一个串行版本和一个并行版本的归并排序算法，下面通过性能测试benchmark进行验证，那么一定是并行版本更快吗？下面对一个有1万个元素的切片在我的4核机器上的测试结果。...BenchmarkSequentialMergesort-4 1197 932941 ns/op PASS ok mergesort 4.321s 让人感到震惊的是并行版本比串行版本慢了一个数量级...利用4个核分配工作任务的并行版本怎么可能比串行的版本慢呢？
为了能够更好的支持更多的平台，已经获取更快的迭代维护，我们选择使用 Lua 会带来非常多的好处。...当然，如果用户自己系统上已经安装了它，也可以不用额外绑定这个包，不过我还是建议添加一下。...改进 MDK 程序构建配置 上个版本，我们新增了 MDK 程序的构建支持，需要注意的是，目前一些 mdk 程序都使用了 microlib 库运行时，它需要编译器加上 __MICROLIB 宏定义，链接器加上...("openmp") 在之前的版本，我们需要这么配置，对比一下，就能看出新的配置更加的简洁。...Bugs 修复 修复语义版本中解析带有 0 前缀的 build 字符串问题 #50: 修复 rule 和构建 bpf 程序 bug #1610: 修复 xmake f --menu 在 vscode
笔者六月下旬通过EMS寄过去，大概不到一个月的时间送到，花费220人民币。也有朋友告诉我可以寄挂号信，只要25块钱，而且速度似乎比我的EMS快了不少，真是亏大发了。...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。...无论运行串行还是并行版本的CFOUR，都只要用如下命令即可： xcfour > OUTPUT & 当然，此处OUTPUT为自己命名的输出文件名称。...原则上来说，如何分配好这两个数使程序的运行效率最高是需要对程序的源代码有所了解才行，需要知道哪部分程序使用了MPI并行，哪部分使用了MKL库函数。...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。
，所以OpenMP用任务分配区这种结构来处理非循环代码。...数据的Copy-in 和Copy-out: 在并行化一个程序的时候，一般都必须考虑如何将私有变量的初值复制进来（Copy-in ），以初始化线程组中各个线程的私有副本。...理解该例子需要一些图像处理的基本知识，我不在此详细介绍。另外，编译该例需要opencv，我用的版本是2.3.1，关于opencv的安装与配置也不在此介绍。我们首先来看传统串行编程的方式。...在时间上，这种方式与人为用vector构造for循环的方式差不多，但无疑该种方式更方便，而且在单核机器上或没有开启openMP的编译器上，该种方式不需任何改动即可正确编译，并按照单核串行方式执行。...另外的一点疑问是，看到各种openMP教程里经常用到private,shared等来修饰变量，这些修饰符的意义和作用我大致明白，但在我上面所有例子中，不加这些修饰符似乎并不影响运行结果，不知道这里面有哪些讲究
vs2010中调用openMP,并添加头文件#include 代码来源： 作者：gnuhpc 出处：http://www.cnblogs.com/gnuhpc/ #include...("EdgeOpenMP"); cvReleaseImage(&src); cvReleaseImage(&edge1); cvReleaseImage(&edge2); } 这是我的结果...下面将其转换成并行程序，只需要在for循环加上#pragma omp parallel for即可，如下代码（注意红色部分）： [cpp] view plaincopyprint?...，其平均耗时约为0.06358044s，两种不同运行方式的比较结果如下表所示： 次数 串行 并行 1 0.283382 0.0746704 2 0.283654 0.0686404 3 0.283212...： 从上面的分析结果可见，采用OpenMP并行所耗时间仅为串行的22.44%，节约近4.5倍的时间。
基于以上背景，美团客户端研发平台适时地推行了单周发版的迭代策略。单周版本迭代的优点可以概括为三个方面：更快地验证产品创意是否符合预期，更灵活地上线节奏，更早地修复线上Bug。...一旦进入并行开发，需求之间会产生冲突和依赖关系，版本代码也会随之产生冲突和依赖，这也大大提高了开发过程中的分支管理成本，如何规范化管理分支，降低分支冲突，把控代码质量，是本文接下来要讨论的重点。...对于各业务方来说，需求开发往往并不是都能在5天内完成，一般需求在5~10天左右，在之前串行发版模式下这个问题其实也存在，但并不突出，在单周发版的前提下，都要面临跨版本开发，意味着多个版本多个需求会同步并行开发...之前的串行发版模式 这种方式只能适用于节奏固定的长周期开发方式，对于多版本并行开发来说，有点力不从心，显然已经不能承载当前更灵活的发版节奏。 针对这些问题，我们推出了如下分支管理结构。...如果发现未同步则打包失败，确保每次发版都包含当前线上已有代码的功能，防止新版本丢失功能。 3. 如何合并分支，如何保证漏合？
基于以上背景，美团客户端研发平台适时地推行了单周发版的迭代策略。单周版本迭代的优点可以概括为三个方面：更快地验证产品创意是否符合预期，更灵活地上线节奏，更早地修复线上Bug。...一旦进入并行开发，需求之间会产生冲突和依赖关系，版本代码也会随之产生冲突和依赖，这也大大提高了开发过程中的分支管理成本，如何规范化管理分支，降低分支冲突，把控代码质量，是本文接下来要讨论的重点。...对于各业务方来说，需求开发往往并不是都能在5天内完成，一般需求在5~10天左右，在之前串行发版模式下这个问题其实也存在，但并不突出，在单周发版的前提下，都要面临跨版本开发，意味着多个版本多个需求会同步并行开发...在实施单周发版之前，业务方代码仓库只有两个分支，Develop分支，即开发分支；Stage分支，即发版分支；开发流程基本在串行开发模式，每个版本10天开发，8天测试，然后进入下一版本的开发。...如果发现未同步则打包失败，确保每次发版都包含当前线上已有代码的功能，防止新版本丢失功能。 如何合并分支，如何保证漏合？
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。...黄新平先生同时指出并行计算编程常用的有两个技术，一是OpenMP技术，一是MPI技术。 针对单台服务器，准确地说是共享内存系统，充分利用多核、多线程的并行处理能力，通常使用OpenMP技术。...阿曼达定律说的是，如果一个程序包括并行和串行，随着机器数量增加，并行执行时间会越来越短，最后趋向于0，串行的时间没有变，这就是加速比，如果串行部分占到了整个执行时间的50%，意味着加到1024台机器也只能加速一倍...在原有串行单线程程序中，如果有比较明显的计算密集型循环，可以引入OpenMP进行并行化，结合编译器的自动向量化编译选项，可以只改极小一部分代码，获得比较大的性能收益。...一是应用级分析，包括代码中各函数的耗时、MPI计算与通信占比等。
请注意始终与优化的单线程代码进行比较非常重要。 在这些基准，Ray是10-30倍比串行Python的速度更快，5-25x比多处理更快，5-15x比这两个还要快的大型机器上。 ?...在具有48个物理内核机器，Ray是9倍比Python多快和28X比单线程的Python更快。描绘了误差条，但在某些情况下，误差条太小而无法看到。下面提供了复制这些数字的代码。...因为它必须通过如此多的状态，所以多处理版本看起来非常笨拙，并且最终只能实现比串行Python更小的加速。实际上，您不会编写这样的代码，因为您根本不会使用Python多处理进行流处理。...基准3：昂贵的初始化 与前面的示例相比，许多并行计算不一定要求在任务之间共享中间计算，但无论如何都要从中受益。当初始化状态昂贵时，甚至无状态计算也可以从共享状态中受益。...在这种情况下，串行Python版本使用许多内核（通过TensorFlow）来并行化计算，因此它实际上不是单线程的。 假设最初通过运行以下内容来创建模型。
memcpy比循环赋值快，原因如下： 1.在 C 语言中，使用 memcpy 函数进行内存复制通常比使用循环赋值更快。...2.另外，memcpy 函数可以并行执行，因此多核处理器上能够更高效地运行，而循环赋值是串行执行的，所以性能更差。...下面是一个使用 memcpy 函数进行内存复制的示例代码： #include int main() { int arr1[5] = {1, 2, 3, 4, 5};...PS：并行执行是指多个任务在同时进行，也就是多个任务同时执行。串行执行是指一个任务执行完成后再执行下一个任务，也就是一个任务一个任务地执行。 memcpy 函数是如何实现并行执行的？...具体实现的方式可以使用pthread库或OpenMP来实现多线程，或者使用MPI来实现多进程。其中使用OpenMP是目前并行计算中比较流行的方式。
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。...以下是一些常用的C++并行计算工具：OpenMP：OpenMP是一种基于共享内存的并行计算模型，使用指令性编程方式实现并行。通过在代码中插入特定的指令，开发人员可以指定循环、函数等部分的并行执行。...OpenMP可以与多个编译器兼容，是一种灵活易用的并行计算工具。...下面是一个简单的OpenMP例子，演示了如何在C++中并行执行一个for循环：cppCopy code#include #include int main() {...它提供了丰富的并行算法和数据结构，可以简化并行计算程序的开发。TBB利用任务调度器实现了任务级别的并行执行，可自动根据可用的硬件资源进行负载均衡。
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。...内存：16G 操作系统：Windows7 64bit 测试的程序是： 32位Release版 4096*2048和2048*4096两个矩阵相乘 非并行版本直接计算 并行版本使用OpenMP...时间对比 非并行计算：243,109ms 并行计算：68,800ms 可见，在我这个环境下，并行计算将速度提升了4倍。...Perform是我统计代码段耗时的工具类。其实现可以参见《C++拾取——使用stl标准库实现排序算法及评测》。...还是很值得的。 矩阵代码 用于测试的代码比较短小，但是为了支持这个短小的测试代码，我还设计了5个类。
对算法进行并行处理，是业内常见的加速方式，但不少开发者对它的认识存在误区。因此，Anmol Rajpurohit 用本文向大家说明，到底什么时候才应该并行执行代码、以及它的前提是什么。 ?...即便这样，效率，即如何高效地执行，仍是一个关键问题。这关乎能否真正实现并行化理论上的优点。 实际情况中，绝大多数代码都有需要串行执行的部分。可并行的子任务，也需要某种形式的数据传输同步。...因此，相比串行而言，预测并行化到底能否让算法运行地更快是一件十分困难的事。 相比按序处理任务所需要的计算周期，并行执行总是有额外代价——起码包含把任务分割为子任务，以及把它们的结果整合起来。...值得注意的是，并行化的带来的额外步骤并不局限于代码运行之时，还包括编写并行计算代码所需的额外时间，以及修复漏洞（并行 vs. 串行）。...有一件事要提醒诸位：并不是所有代码都能被高效地并行。能在多处理器核心上实现理论上的加速水平，这样的代码可谓是凤毛麟角。这是由于串行部分、内部信息交换成本等天然限制。
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