我编写了一个函数来评估集合(set_)中的点处的给定函数。没有并行化的代码是这样的:voidMethod::evaluateSet(double*funcEvals_,double**set_){for(intj=0;j这一切正常。然后我使用openMP进行并行化，使用并行构造，并为每个线程提供变量set_的私有(private)拷贝。循环是#pragmaompparallelforprivate(set_)for(intj=0;j它崩溃，并且在if评估时发生错误，set_isbeingusedwithoutbeeninitialized。我不明白。由于我将set_变量设置为私有(pr

1.背景介绍大数据是指由于互联网、物联网等新兴技术的发展，数据量巨大、高速增长、多源性、不断变化的数据。大数据处理技术是指利用计算机科学技术，对大规模、高速、多源、不断变化的数据进行存储、处理和挖掘，以实现数据的价值化。并行计算是指同时处理多个任务或数据，以提高计算效率。大规模数据处理是指处理的数据量非常大，需要借助分布式系统来完成。Hadoop和Spark是两种常用的大规模数据处理技术，Hadoop是一个开源的分布式文件系统(HDFS)和分布式计算框架(MapReduce)的集合，而Spark是一个基于内存计算的大数据处理框架，它可以在HDFS、本地文件系统和其他分布式存储系统上运行。本文将

我正在实现一个工作窃取算法，并正在编写一个通用函数包装器，它将promise作为包装器模板的可变参数之一。我想使用这些函数包装器创建任务，并让每个节点使用promise与依赖节点进行通信。每个节点都维护一个依赖节点和promise/future的列表。每个节点都可以通过检查是否已设置所有future来运行。promises可以根据函数包装器正在返回不同对象的工作而有所不同。如果可以将单个算法分解为单独的操作，例如读取消息和解码消息、对对象执行检查、返回所有检查的结果，则这些操作中的每一个都将返回不同的promise(对象、bool值、结果)。C++ConcurrencyinAction

我想知道是否有任何理由更喜欢OpenMP中的private(var)子句而不是(私有(private))变量的本地定义，即intvar;#pragmaompparallelprivate(var){...}对比#pragmaompparallel{intvar;...}此外，我想知道私有(private)子句的意义何在。OpenMP:arelocalvariablesautomaticallyprivate?部分解释了这个问题，但我不喜欢这个答案，因为即使C89也不禁止您在函数中间定义变量，只要它们在作用域的开头(当您进入并行区域时会自动出现这种情况)。因此，即使对于老派的C程序员来说

在我的代码中，我想避免从任何openMP并行区域内抛出异常(因为如果未在同一区域内捕获，这将导致未处理的异常)。为此，我尝试使用openmp运行时库函数omp_in_parallel();决定是抛出异常还是写出错误信息并终止。但是，在gcc4.7.0下，如果并行区域只有一个线程，这将不起作用:#include#includevoiddo_something(){if(!omp_in_parallel())//omp_in_parallel()returnsfalse!throw3;//soshouldbeabletosafelythrow}intmain(){omp_set_num_t

ArmadilloC++linearalgebralibrarydocumentation说明在C++中开发库的原因之一是"easeofparallelisationviaOpenMPpresentinmodernC++compilers"，但Armadillo代码不使用OpenMP。我怎样才能获得与Armadillo并行化的好处？这是通过使用high-speedLAPACKandBLASreplacements之一来实现的吗？？我的平台是Linux，英特尔处理器，但我怀疑这个问题有一个通用的答案。 最佳答案 好吧，看起来并行化确实

如果满足特定条件，我正在尝试使用openmpfor循环。如果条件成立，我可以简单地使用ifelse语句来使用并行for循环，但是for循环中的代码有点长，如果我只使用ifelse语句，代码长度会加倍。所以基本上，我想要一个更好的方法来做到这一点:if(condition_holds){//useparallelforloop#pragmaompparallelforfor(...){//Longpieceofcode}}else{//Don'tuseparallelforloopfor(...){//Longpieceofcode}}这样我就不必在for循环中编写代码两次。

我想知道在8核的硬件上是否可以并发运行超过8个线程。如果是这样，使用openMP并行化N个计算，我可以创建大小为N/8的block，并在每个线程中进一步fork成(N/8)/8个线程，甚至更多？嵌套并行化时会发生什么情况？我还有8个可用线程用于嵌套并行吗？谢谢!! 最佳答案 8核在给定的时间点最多只能同时运行8个线程。但是，很大程度上取决于您的线程在做什么。如果他们正在执行CPU密集型任务，则不建议生成比内核数量更多的线程(几个可能没问题)。否则过多的上下文切换和缓存未命中将开始降低性能。但是，如果有大量I/O，线程可能会阻塞很多，

一直在使用phplist和IM试图使并行处理工作，但似乎即使我设置了批处理处理和邮件等级节流以及并行处理，即使达到了批处理限制，也似乎只运行一个广告系列。这是下面的邮件处理部分的Config.php文件。请注意，我使用config_extend文件进一步自定义。我也有一个Cron工作，每5分钟运行一次来​​检查和处理队列。=========================================================================QueueandLoadmanagement===========================================

我需要对存储在结构数组中的数据block进行排序。结构没有指针。每个block都有其计数器编号和数组中与结构block相同的数据block所在位置的坐标。例如，如果我们有一个数据数组，我们可以将其分成4个NxNblock，那么我们在结构block的索引数组中有4个结构block，每个结构block在数据数组中都有自己的编号和位置，我们可以借助它们计算使用索引block的数据数组中block的指针。排序应该用比较器来完成，比较器以这样的方式比较两个block，使得两个block中的最少的block具有最少的第i个数据。例如比较器:for(i=0;ib[i])return1;}其中a和b是