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沙龙
1
回答
迭代器openMP循环
c++
、
loops
、
iterator
、
openmp
我使用OpenMP
并行
化我的代码。我尝试用两个迭代器
并行
一个循环。我想知道我的实现是否是
并行
化这个顺序代码的最佳方式:#include <
vector
>{
vector
<flo
浏览 3
提问于2016-05-05
得票数 5
回答已采纳
1
回答
倍频程
并行
函数会恶化单机的运行时间
performance
、
parallel-processing
、
octave
我尝试按倍频程创建一个测试代码,以评估使用8核处理器(单机上的
并行
化)的Windows机上的时间效率;从提供的简单代码示例开始,如下所示:fun = @(x) x^2;tic()
vector
_y(1,i)=
vector
_x(1,i)^2; toc() tic() <
浏览 0
提问于2021-02-08
得票数 0
2
回答
在
并行
C++中建立内存
c++
、
memory
、
parallel-processing
我有一个问题,我想用一个非
并行
系统来测试一个
并行
系统。在系统1中,我这样建立内存:std::
vector
<在系统2(
并行
系统)中,我试图
并行
地建立3个向量,因为没有假设重叠:{ std::
vector
<double&g
浏览 2
提问于2016-11-24
得票数 1
1
回答
并行
赋值给std::
vector
<std::
vector
<double>>
c++
、
vector
、
openmp
、
matrix-multiplication
我有一些串行代码,它们分别与分别表示为std::
vector
<std::
vector
<double>>和std::
vector
<double>的矩阵进行矩阵-向量相乘: std:
浏览 3
提问于2019-04-11
得票数 0
2
回答
使用OpenMP
并行
化函数
c++
、
openmp
我试图
并行
运行代码,但我对与openmp相关的私有/共享等东西感到困惑。我用的是c++ (msvc12或gcc)和openmp。代码在循环中迭代,循环由一个应该
并行
运行的块组成,后面是一个在所有
并行
工作完成后应该运行的块。
并行
数据的处理顺序并不重要。代码如下所示:const int processes = 4;s
浏览 5
提问于2013-09-15
得票数 2
2
回答
并行
实例化类,导致与内存相关的错误。
c++
、
memory-management
、
parallel-processing
、
scope
、
openmp
下面的
并行
循环将导致以下几个错误:for (int i = 0; i <依次执行实例化和
并行
工作解决了以下问题: cur = new My_Class(args);然而,是否有办法使两者
并行
呢?我假设这是一个简单的实例指针范围问题,因为每个线程都有自己的作用域,然后我需要访问<
浏览 1
提问于2014-09-26
得票数 1
回答已采纳
1
回答
使用
并行
调用的
并行
编程
concurrency
我想使用
并行
编程来加速这个过程。非常感谢。代码如下:#include <ppl.h> using namespace concurrency;typedef
vec
浏览 2
提问于2017-05-04
得票数 0
1
回答
在C++中用openmp实现数组的
并行
求和
c++
、
for-loop
、
openmp
我在C++中有一个for循环,它需要大量的计算时间,我想使用OpenMP (我有16个可用的内核)来
并行
化它。我的代码中的其他更简单的for循环和FFT已经与OpenMP
并行
化了,并且工作得很好。我的代码中相应的部分基本上看起来像下面这样: function(Nx, Ny, i1, k,
vector
_1,
vector
_2);
vector
_3[i] = I*kx[i&
浏览 3
提问于2014-01-28
得票数 3
1
回答
有没有办法使下三角矩阵求解器
并行
化?
c++
、
multithreading
、
performance
、
parallel-processing
、
openmp
我们的目标是将OpenMP
并行
化添加到for (i = 0; i < n; i++)中,用于表单Ax=b的下三角形求解器。预期结果与未向for (i = 0; i < n; i++)添加
并行
化时的结果完全相同。
vector
<
vector
<double>>表示2-D矩阵。makeMatrix(int m, int n)初始化大小为mxn的全零的
vector
<
vector
<double>>。 评论中留下了两个最突出的尝试。
v
浏览 19
提问于2021-03-25
得票数 2
回答已采纳
1
回答
如何重用
并行
数组?
scala
、
parallel-collections
使用
Vector
作为外部数据结构似乎适用于相对较小的输入大小(< 1000000个输入数组),但会导致大输入上的GC开销异常。我最终采用的方法包括创建一个
Vector
[
Vector
[Array[Int]]],外部向量的长度等于正在使用的
并行
线程的数量。然后,我用一组输入数据数组手动填充每个子
Vector
,然后在外部向量上进行
并行
映射。 最后一种方法是可行的,但手动将输入分成块并将这些块添加到另一个级别的
并行
集合中是乏味的。有没有办法让Scala重用可变数组进行<e
浏览 6
提问于2014-08-01
得票数 2
3
回答
Java 8用布尔值打开
并行
()流?
java
、
multithreading
、
parallel-processing
、
java-8
、
java-stream
例如,我有这样一个方法: * Produces the norm of the two
vector
{@code v1}.* * The first
vector
.* * The second
vector
* @throws MathException */ public static Fun
浏览 7
提问于2016-01-06
得票数 2
回答已采纳
1
回答
使用std::异步并将向量中的参数传递给函数并收集结果
c++
、
multithreading
、
c++17
、
stdasync
我想让这个函数
并行
计算:#include <
vector
> returni*j; std::
vector
<int> results; for我想使用异步
并行
化,因为根据输入的不同,compute_
浏览 0
提问于2020-04-03
得票数 2
回答已采纳
3
回答
指针的指针: std:
vector
与Array
c++
、
arrays
、
pointers
、
vector
快速问题:#include <
vector
>A
并行
版本/类似/等 Object** arr = newObject*[100]; //I guess any size can do since
vector
maximum size changes all the time.
浏览 4
提问于2012-11-05
得票数 0
3
回答
调试和发布版本中奇怪的执行时间
c++
、
c++11
、
ppl
我开始使用VS2010中的
并行
模式库应用程序给了我预期的结果,但当我对调试版本和发布版本进行基准测试时,我在发布版本中得到了奇怪的执行时间,如下调试版本:“顺序持续时间: 1014”“
并行
持续时间: 437”发布版本“顺序持续时间: 31”“
并行
持续时间: 484”double DoWork(int workload) double result=0; { result +=sqrt((double)i * 4*3) + i
浏览 3
提问于2012-03-03
得票数 1
回答已采纳
1
回答
用参数向量
并行
调用元素向量的成员函数
c++
、
c++17
、
c++20
、
stl-algorithm
考虑到这段代码:{}; {for (std::size_t i = 0; i < u.size(); ++i)} 有标准的方法来
并行
化void f(std::
vector
<T> &u, std::
vector
<int> c
浏览 4
提问于2020-06-09
得票数 2
回答已采纳
2
回答
用于std::generate_n的
并行
执行可变lambda生成器
c++
、
lambda
、
parallel-processing
、
c++17
当使用带有初始化器的可变lambda对std::generate_n使用
并行
执行时,
并行
访问初始化值线程安全吗?MCVE#include <algorithm>{ std::
vector
<int> v(1000
浏览 0
提问于2019-04-09
得票数 4
回答已采纳
1
回答
使用零
并行
填充std::
vector
c++
、
vector
、
parallel-processing
、
openmp
我想用openmp用零填充一个std::
vector
<int>。如何快速做到这一点? 我听说在向量上循环以将每个元素设置为0的速度很慢,而std::fill要快得多。现在还是这样吗?我是否必须手动将std::
vector
<int>划分为多个区域,在每个线程上使用#pragma omp for循环,然后在循环中使用std::fill?
浏览 11
提问于2017-02-05
得票数 6
回答已采纳
2
回答
对于大型矩阵运算,
并行
处理比单进程花费更多的时间。
python
、
numpy
为了减少计算时间,我采用
并行
处理,将适合cpu核数的矩阵除以。我用的是concurrent.futures.ProcessPoolExecutor。我的问题是
并行
处理比单个处理花费更多的时间。_
vector
= np.dot(matrix, self._
vector
) else: arg = [i, gate[i*
浏览 3
提问于2019-10-03
得票数 1
1
回答
打开mp方法的奇怪基准测试结果
c++11
、
openmp
、
benchmarking
另一方面,我写了两个
并行
版本。对于一个线程,所有函数都需要多少相同的运行时间。但是一个
并行
函数只需要一半的时间。是否存在“隐藏”优化?系列版本: for(int j=0; j<N; ++j) ret
浏览 0
提问于2018-12-30
得票数 0
回答已采纳
1
回答
随机化后的OpenMP快速排序实现速度慢于顺序实现
c++
、
parallel-processing
、
openmp
我正在修改OpenMP,并试图实现一个
并行
的快速排序版本。 我已经实现了一个版本,它总是以第一个元素为枢轴,一个
并行
版本,一个通过选择中间的od三个随机元素随机化枢轴的版本,以及一个
并行
化的版本。困扰我的是,第一次
并行
化使我获得了很好的速度,而第二次
并行
化(尽管以同样的方式
并行
化)比顺序
并行
化要慢。在这两种情况下,我只对函数的第一次调用进行
并行
化,我知道我可以在这三种递归中更深入地
并行
化,但重点是我期望从这两种
并行
中
浏览 3
提问于2020-03-12
得票数 0
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