在我看来,在OpenMP中有一个临界区和一个并行块是没有意义的!我可能只会写一个简单的串行do循环,对吧? 在下面的(微不足道的)示例中,我们不是在说,而是在下面的例子中。 1. !$omp critical
!$ thread_num = omp_get_thread_num()
print *, "Hello world from thread number ", thread_num
!$omp end critical
!$omp end parallel 2. do i=1,num_th
我正在实现生产者/消费者的家庭作业问题,我必须比较顺序算法和并行算法,而我的并行算法似乎只能以相同的速度或比顺序算法更慢的速度运行。我得出的结论是,使用队列是一个限制因素,它不会加速我的算法。
是这样呢,还是我写错了?
int main() {
long sum = 0;
unsigned long serial = ::GetTickCount();
for(int i = 0; i < test; i++){
enqueue(rand()%54354);
sum+= dequeue();
}
printf(
我正在使用蒙特卡罗方法计算圆周率,并对并行编程和openmp做了一些基本的体验。
问题是,当我使用1个线程,x次迭代时,运行速度总是比n线程,x次快。有人能告诉我为什么吗?
例如,代码运行方式为"a.out 1 1000000",其中1表示线程,1000000表示迭代
include <omp.h>
include <stdio.h>
include <stdlib.h>
include <iostream>
include <iomanip>
include <math.h>
using namespa
我有一台AMD Athlon II P320双核处理器,2.10 GHz。
我正在尝试运行下面的程序,但它似乎只由一个内核处理。
#include <stdio.h>
#include <omp.h>
int main (void){
int i;
#pragma omp parallel for
for ( i = 1; i < 100; i++){
printf("%d ", i);
fflush(stdout);
}
}
我期望输出是随机顺序的前99个数字,但我的输出是升序的
这是安全的吗?或者我们需要取消对“关键”杂注的注释?
std::vector< std::vector<int> > vv(10);
#pragma omp parallel for
for (int i=0; i<10; ++i)
for (int j=0; j<100; ++j)
// Should we uncomment the following pragma?
// #pragma omp critical
vv[i].push_back(j);
这就是我得到的错误
Error 1 error C3028: 'CAlgo::m_CandEnable' :
only a variable or static data member can be used in a data-sharing clause
bool m_CandEnable[ALGO_NUM_CANDIDATE];
这是im使用的杂注。
#pragma omp parallel for schedule(static) default(shared) firstprivate(nbr_SAD_RES_index_BNLM_PATCH_L
我正在尝试在一个函数中并行化以下串行代码
float arr[100];
for ( int i = 0; i < 100; ++i) arr[i]=0;
int i,j;
for ( i = 0; i < 100; ++i) {
float* pi = arr+i;
int index[10];
f(i, index); // f fills in the array index
for (j = 0; j < 10; ++j) {
float* pj = arr+index[
我有以下使用openmp多线程的蒙特卡洛代码 int main()
{
std::uniform_int_distribution<int> dir(0, 1);
std::uniform_int_distribution<int> xyz(0, 2);
std::uniform_real_distribution<double> angle(0,360);
mt19937 gen{0};
auto M = 20;
long double sum = 0;
auto num_trials = 10000;
// omp_s
假设我们有以下代码架构:
main(){
sometype data;
#pragma omp parallel for
for(i=0; i< n; i++){
read data;
do some calculations that would be used in order to update the data;
#pragma omp critical{
update data;
}
}
}
我知道我们需要一个临界区来更新数据,因为同时进行两次更新可能会导致损坏,但是如果一个线程在临界区
我有一个fortran代码,由于一些$OMP关键区域,它的性能非常不令人满意。这个问题实际上更多的是关于如何避免关键区域以及是否可以删除这些区域?在这些关键区域中,我正在更新计数器并将值读/写到数组中
i=0
j=MAX/2
total = 0
!$OMP PARALLEL PRIVATE(x,N)
MAIN_LOOP:do
$OMP CRITICAL
total = total + 1
x = array(i)
i = i + 1
if ( i > MAX) i=1 !
我正在开发一个简单的多线程网络爬虫。我使用sqlite数据库来存储将要扫描的threads.The。我只有一个数据库句柄,问题是主线程查询数据库,以便产生新的urls线程正在访问相同的句柄,但主线程也是。
我已经为每个线程定义了临界区,包括主线程。但如果线程也在临界区,主线程仍会继续执行代码。
下面是一些代码:
CreateDb;
InitializeCriticalSection(critical);
index := 0;
repeat
if threads < THREADS_MAX then
begin
EnterCriticalSec
我是一个OpenMP新手,我被一个问题困住了!我有一个在循环中求和的数组,但我在并行化它时遇到了问题。你能建议一下怎么做吗?主循环绘制如下:
REAL A (N) ! N is an integer
!$OMP PARALLEL
DO I=1,10 ! just an illustration
DO J=1,10 ! can't post real code sorry, illegal
!$OMP DO
DO K=1,100
call messy_subr
我刚刚并行化了一个模拟个人行为的fortran例程,并且在使用Vector Statistical (来自数学内核库的库)生成随机数时遇到了一些问题。程序的结构如下:
program example
...
!$omp parallel do num_threads(proc) default(none) private(...) shared(...)
do i=1,n
call firstroutine(...)
enddo
!$omp end parallel do
...
end program example
subroutine firstroutine
...
call sec
我曾经知道临界区不能用于进程,因为它们不是内核对象。但在现代操作系统中,我看到了两种可以与进程一起使用的实现。
使用TSL实现:
enter region:
TSL REGISTER,LOCK | copy lock to register and set lock to 1
CMP REGISTER,#0 | was lock zero?
JNE enter region | if it was not zero, lock was set, so loop
RET | return to caller; critical region entered
lea