我正在尝试使用英特尔引脚获取函数的参数值。使用示例ManualExamples/malloctrace.cpp，单参数函数就足够简单了。但是，当我尝试使用多个参数获取参数值时，我遇到了麻烦。例如。trycatch以下函数的参数值:voidfuncA(inta,intb,intc){printf("Actual:%i%i%i\n",a,b,c);}使用以下密码VOIDfuncHandler(CHAR*name,inta,intb,intc){printf("Pin:%s%i%i%i\n",name,a,b,c);}VOIDImage(IMGimg,VOID*v){RTNfuncRtn=R
我想编写一个在3D矩阵上运行的并行代码，其中每个进程都有自己的子矩阵，但为了完成他们的工作，他们需要一些关于其相邻进程的子矩阵(只是边界平面)的信息。我通过点对点通信发送这些信息，但我知道对于大型矩阵来说这不是一个好主意，所以我决定使用派生数据类型进行通信。我对mpi_type_vector有疑问:例如，我有一个NX*NY*NZ矩阵，我想将常量NY的平面发送到另一个进程我为此写下了这些行:MPI_Datatypesub;MPI_Type_vector(NX,NZ,NY*NZ,MPI_DOUBLE,&sub);MPI_Type_commit(&sub);但它不起作用(无法发送我想要的飞机
在boosttutorial有收集和减少操作的例子。gather的代码如下:#include#include#include#includenamespacempi=boost::mpi;intmain(intargc,char*argv[]){mpi::environmentenv(argc,argv);mpi::communicatorworld;std::srand(time(0)+world.rank());intmy_number=std::rand();if(world.rank()==0){std::vectorall_numbers;gather(world,my_nu
我有一个int我打算从根广播(rank==(FIELD=0))。intwinnerif(rank==FIELD){winner=something;}MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD);MPI_Bcast(&winner,1,MPI_INT,FIELD,MPI_COMM_WORLD);MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD);if(rank!=FIELD){cout但看来我明白了[JM:6892]***AnerroroccurredinMPI_Bcast[JM:6892]***oncommunicatorMPI_COMM_WORLD[JM:6892]*
我想通过CUDA感知MPI在不同CUDA设备之间交换数据，如thisarticle中所述.据我了解，以下代码应该可以完成这项工作:#includeintmain(intargc,char*argv[]){intrank;float*ptr=NULL;constsize_telements=32;MPI_Statusstatus;MPI_Init(NULL,NULL);MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,&rank);cudaMalloc((void**)&ptr,elements*sizeof(float));if(rank==0)MPI_Send(ptr,ele
为什么英特尔线程构建模块(TBB)parallel_for的开销如此之大？根据Tutorial.pdf中的3.2.2AutomaticChunking部分，它大约需要半毫秒。这是教程中的一个例子:CAUTION:Typicallyaloopneedstotakeatleastamillionclockcyclesforparallel_fortoimproveitsperformance.Forexample,aloopthattakesatleast500microsecondsona2GHzprocessormightbenefitfromparallel_for.根据我目前所读到
我正在尝试使用Pin编写函数调用跟踪器。它可以打印每个函数调用以及每个参数的值。一个困难是获取一个函数的所有参数。使用RTN_InsertCall，您可以将函数参数传递给您的检测代码:intelpinRTN_InsertCallmultiplefunctionarguments但是，您需要知道当前例程的参数个数。有办法吗？谢谢! 最佳答案 您应该提供有关您是否有相关二进制文件的调试符号的关键信息。如果您确实有可用的调试符号，那就轻而易举了。有用于解析这些的标准库。如果您没有调试符号，那么它可能会非常困难，您基本上最好使用像IDAPr
我有一个算法，在每次迭代中，每个节点都必须计算数组的一部分，其中x_的每个元素都依赖于x的所有元素。x_[i]=some_func(x)//每个x_[i]依赖于整个x也就是说，每次迭代都取x并计算x_，这将是下一次迭代的新x。MPI的一种并行化方法是在节点之间拆分x_，并在计算完x_后调用Allgather，因此每个处理器会将其x_发送到所有其他处理器的x中的适当位置，然后重复。这是非常低效的，因为每次迭代都需要昂贵的Allgather调用，更不用说它需要与节点一样多的x拷贝。我想到了一种不需要复制的替代方法。如果程序在一台机器上运行，共享RAM，是否可以在节点之间共享x_(不复制)？
MPI标准是否提供预处理器宏，因此如果我的C/C++代码是由支持MPI的编译器编译的，它可以分支？类似于OpenMP的_OPENMP宏。 最佳答案 根据MPIstandard(第335页)，您可以检查MPI_VERSION宏:InordertocopewithchangestotheMPIStandard,therearebothcompile-timeandruntimewaystodeterminewhichversionofthestandardisinuseintheenvironmentoneisusing.The"ver
我看过很多关于将CPU与tensorflow结合使用的文档，但是，我没有GPU。我所拥有的是一个功能相当强大的CPU和一个5GB的英特尔数学内核，我希望这可以帮助我加快tensorflow的速度。有谁知道我如何“让”tensorflow使用intel-mlk？ 最佳答案 从源代码构建TensorFlow1.2，并在配置步骤中启用对MKL的支持。Mac用户注意事项截至2017年12月，MKL仅适用于Linux。参见https://tensorflow.org/performance/performance_guide#optimizi
