我在笔记本上使用opencv242+VS2010。我试图在OpenCV中对GPUblock进行一些简单的测试，但它显示GPU比CPU代码慢100倍。在这段代码中，我只是将彩色图像转为灰度图像，使用cvtColor的功能这是我的代码，PART1是CPU代码(测试cpuRGB2GRAY)，PART2是上传图像到GPU，PART3是GPURGB2GRAY，PART4是CPURGB2GRAY。有三件事让我很想知道:1在我的代码中，part1是0.3ms，而part4(和part1完全一样)是40ms!!!2上传图片到GPU的part2是6000ms!!!3Part3(GPU代码)是11ms，对
为了使用四核处理器的所有内核，我需要在代码中进行哪些更改是添加对多线程的支持，还是由操作系统本身处理。我有FreeBSD，我使用的语言是C++。我想为我的应用程序提供至少90%的完整CPU周期。 最佳答案 你need某种形式的并行。多线程或多处理会很好。通常，多个线程比多个进程更容易处理(因为它们可以访问共享数据)。然而，通常，多个线程比多个进程更难处理(因为它们访问共享数据)。而且，是的，我是故意写这个的。如果您有SIMD场景，Ninefingers'suggestion来看看OpenMP也很不错。(如果您不知道SIMD的含义，请
我正在尝试在MacOSX上分析一些C++程序。所以我构建了google-perftools，编写了一个程序，使用MacPortsg++4.7编译，带有-g编译器标志，并链接到libprofiler。然后我跑了:CPUPROFILE=cpu.profile./a.out然后我运行pprof来生成输出:[hidden~]$pprof--text./a.outcpu.profileUsinglocalfile./a.out.Usinglocalfilecpu.profile.Removing__sigtrampfromallstacktraces.Total:282samples10737.
我正在编写一个使用线程来提高性能的简单应用程序。问题是，这个应用程序在Windows上运行良好，使用我的CPU的2个内核。但是当我在Linux上执行时，似乎只使用了1个核心。我不明白为什么会这样。这是我的代码，C++:#include#include#include#includevoid*function(void*){inti=0;for(i=0;iLinux上的输出:TimeSequential:50msTimeConcurrent:1610msWindows上的输出:TimeSequential:50msTimeConcurrent:30ms 最佳答
为什么mod(%)运算比乘法(*)的成本要高出2倍？请详细说明CPU如何进行除法运算并返回MOD运算的结果。在以下示例中，每个线程运行一秒钟。测试是在SPARC处理器上执行的。//multiplicationvoidsomeThread(){inta=10234;while(true){opers++;a=a*a;a++;}//opers~26*10^6inasec.}//MODvoidsomeThread(){inta=10234;while(true){opers++;a=a%10000007;a++;}//opers~12*10^6inasec.} 最
我注意到许多无锁算法使用特定于操作系统的原语实现，例如描述的自旋锁here(使用Linux特定的原子原语)经常使用“cpu放松”指令。使用GCC，可以通过以下方式实现:asmvolatile("pause\n":::"memory");具体来说，该指令常用于while循环自旋锁的主体中，同时等待变量设置为某个值。C++11似乎没有提供任何可移植的“cpu_relax”类型指令。这有什么原因吗？“暂停”语句真的有什么用处吗？编辑:另外，我想问:为什么C++11标准委员会不决定包含一个通用的std::cpu_relax()或其他什么？便携性是不是太难保证了？ 最
我有一些计时代码用于测量给定代码片段的运行时间:structtime_data{std::chrono::steady_clock::time_pointstart,end;autoget_duration()const{returnend-start;}voidprint_data(std::ostream&out)const{outtime_datatime_function(T&&func){time_datadata;data.start=std::chrono::steady_clock::now();func();data.end=std::chrono::steady_c
有谁知道现代x86系统上的内存映射文件支持区域分配了哪种类型的CPU缓存行为或策略(例如，不可缓存的写入组合)？有什么方法可以检测是哪种情况，并可能覆盖默认行为？Windows和Linux是主要的操作系统。(编者注:该问题之前被表述为memorymappedI/O，但该短语具有不同的特定技术含义，尤其是在谈论CPU缓存时。即实际的I/O设备，如您与负载/存储交谈的NIC或视频卡.这个问题其实是关于你从mmap(some_fd,...)得到什么样的内存，当您不使用MAP_ANONYMOUS并且它由磁盘上的常规文件支持时。) 最佳答案
好的，我在标题中定义了大约500个函数指针，例如:void(__stdcall*ptr_glAccum)(GLenumop,GLfloatvalue);void(__stdcall*ptr_glActiveTextureARB)(GLenumtexture);void(__stdcall*ptr_glAlphaFunc)(GLenumfunc,GLclampfref);GLboolean(__stdcall*ptr_glAreTexturesResident)(GLsizein,constGLuint*textures,GLboolean*residences);void(__stdc
在我的代码库中有几个地方，对于大型数据集，相同的操作会重复很多次。在某些情况下，处理这些需要相当长的时间。我相信使用SSE来实现这些循环应该会显着提高它们的性能，尤其是在对同一组数据执行许多操作的情况下，所以一旦数据最初被读入缓存，就不应该有任何缓存错过了它。但是我不确定是否要这样做。是否有独立于编译器和操作系统的方式编写代码以利用SSE指令？我喜欢包含SSE操作的VC++内在函数，但我还没有找到任何交叉编译器解决方案。我仍然需要支持一些没有或有限SSE支持的CPU(例如IntelCeleron)。是否有某种方法可以避免制作不同版本的程序，例如使用某种“运行时链接器”，根据进程启动时运
