当我调试代码时，我发现GCC和Clang都为0.0/0.0产生nan，这是我所期望的，但GCC产生的nan将符号位设置为1，而Clang将其设置为0(如果我没记错的话，与ICC一致)。现在显然这两种形式都是允许的，但我一直想知道为什么0.0/0.0会使GCC输出“否定”结果(打印它会给出-nan)，并且-(0.0/0.0)给出“肯定”结果？更令人困惑的是，-0.0/0.0又是“负数”了。这是一个不断折叠的怪癖吗？编辑实际上，正是不断的折叠使它成为一个积极的nan。如果我在运行时强制计算，我会在GCC和Clang上得到负nanvolatilefloatzero=0.0;std::cout
我最近购买了一台双启动计算机，可以用C++编写代码。在Windows上，我在linux上使用英特尔C++编译器和g++。我的程序主要由计算组成(具有数值积分的定点迭代算法等)。我以为我可以在我的linux上获得接近windows的性能，但到目前为止我还没有:对于完全相同的代码，使用g++编译的程序比使用intel编译器的程序慢大约2倍。从我读到的内容来看，icc可以更快，甚至可能提高20-30%，但我没有读到任何关于它快两倍的内容(总的来说，我实际上读到两者应该是等效的)。起初我使用的标志大致等效:icl/openmp/I"C:\boost_1_61_0"/fastprogram.cp
我最近购买了一台双启动计算机，可以用C++编写代码。在Windows上，我在linux上使用英特尔C++编译器和g++。我的程序主要由计算组成(具有数值积分的定点迭代算法等)。我以为我可以在我的linux上获得接近windows的性能，但到目前为止我还没有:对于完全相同的代码，使用g++编译的程序比使用intel编译器的程序慢大约2倍。从我读到的内容来看，icc可以更快，甚至可能提高20-30%，但我没有读到任何关于它快两倍的内容(总的来说，我实际上读到两者应该是等效的)。起初我使用的标志大致等效:icl/openmp/I"C:\boost_1_61_0"/fastprogram.cp
Thisquestion它的答案最近被标记为史诗般的答案，这让我想知道；我可以根据CPU分支预测失败来衡量Windows中正在运行的应用程序的性能吗？我知道存在一些静态分析工具，它们可能有助于优化代码以在分支预测情况下获得良好的性能，并且手动技术可以通过简单地进行更改和重新测试来提供帮助，但我正在寻找一些可以在Windows应用程序运行时报告一段时间内分支预测失败的总数，我希望VisualC++的一些Profiler工具可以帮助我。就这个问题而言，所讨论的应用程序要么是使用原生编译器(例如Windows的VisualC++)构建的，要么是使用其他一些原生编译器(例如GCC、FreePa
Thisquestion它的答案最近被标记为史诗般的答案，这让我想知道；我可以根据CPU分支预测失败来衡量Windows中正在运行的应用程序的性能吗？我知道存在一些静态分析工具，它们可能有助于优化代码以在分支预测情况下获得良好的性能，并且手动技术可以通过简单地进行更改和重新测试来提供帮助，但我正在寻找一些可以在Windows应用程序运行时报告一段时间内分支预测失败的总数，我希望VisualC++的一些Profiler工具可以帮助我。就这个问题而言，所讨论的应用程序要么是使用原生编译器(例如Windows的VisualC++)构建的，要么是使用其他一些原生编译器(例如GCC、FreePa
根据thiswebsite，MPI::COMM_WORLD.Send(...)的用法是线程安全的。但是，在我的应用程序中，我经常(并非总是)遇到死锁或出现段错误。附上MPI::COMM_WORLD的每个电话带有mutex.lock()的方法和mutex.unlock()始终如一地消除死锁和段错误。这就是我创建线程的方式:constautocommunicator=std::make_shared();std::vector>handles;for(size_ti=0;iCommunicator是一个具有std::mutex的类成员并独占调用诸如MPI::COMM_WORLD.Send(
根据thiswebsite，MPI::COMM_WORLD.Send(...)的用法是线程安全的。但是，在我的应用程序中，我经常(并非总是)遇到死锁或出现段错误。附上MPI::COMM_WORLD的每个电话带有mutex.lock()的方法和mutex.unlock()始终如一地消除死锁和段错误。这就是我创建线程的方式:constautocommunicator=std::make_shared();std::vector>handles;for(size_ti=0;iCommunicator是一个具有std::mutex的类成员并独占调用诸如MPI::COMM_WORLD.Send(
1、安装abaqus2021（教程自行百度），保证abaqus安装没问题即可；2、安装Microsoftvisualstudio2018（要在安装inteloneAPI之前安装）；3、安装inteloneAPI，两个安装包先安装Intel®oneAPIBaseToolkit(本文version2022.2.0)，再安装Intel®oneAPIHPCToolkit(本文version2022.2.0)顺序不能出问题。关联1、搜索栏：高级系统设置（图1）；进入系统属性（图2）——高级（图2）——环境变量——系统变量（图3）——选中Path（图3）——编辑——新建（图4）图1图2 图3图4 2、a）
我已经创建了一个基于Ubuntu16.04的docker镜像，并包含运行MPI所需的所有依赖项。它在docker-hub上公开，地址为:https://hub.docker.com/r/orwel84/ubuntu-16-mpi/我使用这个图像来创建一个MPI容器。我还可以编译一个简单的mpi-hello-world.c(它位于容器内)并使用mpirun运行它。这些是我使用的步骤，(如果你安装了Docker，你也可以重现它们):dockerrun-itorwel84/ubuntu-16-mpibash(在容器的外壳上)mpirun-np4--allow-run-as-root./mpi
我已经创建了一个基于Ubuntu16.04的docker镜像，并包含运行MPI所需的所有依赖项。它在docker-hub上公开，地址为:https://hub.docker.com/r/orwel84/ubuntu-16-mpi/我使用这个图像来创建一个MPI容器。我还可以编译一个简单的mpi-hello-world.c(它位于容器内)并使用mpirun运行它。这些是我使用的步骤，(如果你安装了Docker，你也可以重现它们):dockerrun-itorwel84/ubuntu-16-mpibash(在容器的外壳上)mpirun-np4--allow-run-as-root./mpi
