我有多个批次一个接一个地以串行方式处理,每一批的元素都是并行计算的。当我多次重复这个操作时,它似乎引入了线程脱落的一些开销。
我想知道是否可以预先设置这些任务,然后在串行循环中调用它们。批次或每批元素的数量不会随着时间的推移而改变。
// Repeat for N iterations
for (auto n = 0; n < iterations; ++i)
{
// Serial loop on batches
for (auto i = 0; i < BatchCount; ++i)
{
// Get current constrai
我不确定是否能正确理解Haskell中静态并行和动态并行之间的区别。
假设我有一个映射函数,我可以很容易地使用parMap rdeepseq f xs或map f xs `using` parList rdeepseq将其并行化。但这当然会造成太细微的粒度。所以我使用parListChunk s rdeepseq来获得更好的粒度。因此,我可以创建与内核数量(由-Nx选项确定)一样多的火花,而不是为每个列表元素创建火花,或者创建2-3倍以上的火花以实现灵活的负载平衡。
但是,我根据#cores调整火花/线程的数量,这是一种动态并行吗?我倾向于相信不是。
如何实现动态并行?
为什么%dopar%的foreach()比for慢?下面是一些小例子:
library(parallel)
library(foreach)
library(doParallel)
registerDoParallel(cores = detectCores())
I <- 10^3L
for.loop <- function(I) {
out <- double(I)
for (i in seq_len(I))
out[i] <- sqrt(i)
out
}
foreach.do <- function(I) {
out <-
我有一份令人尴尬的平行工作,不需要工人之间的交流。我正在尝试使用dfeval函数,但是开销似乎很大。首先,我尝试从文档中运行这个示例。
>> matlabpool open
Starting matlabpool using the 'local' configuration ... connected to 8 labs.
>> sched = findResource('scheduler','type','local')
sched =
Local Scheduler Information
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