我正在尝试同时使用MPI和opemMP制作并行版本的“HarmonicProgressionSum”问题。但是输出在每个过程中都是不同的。谁能帮我解决这个问题？并行程序:(MPI和OpenMP)#include#include#include#include#include#include#include#defined10//NumbersofDigits(Example:5=>0,xxxxx)#definen1000//ValueofN(Example:5=>1/1+1/2+1/3+1/4+1/5)usingnamespacestd;doublet_ini,t_fim,t_tot;
经过大量谷歌搜索，我不知道是什么导致了这个问题。在这里:我在我的代码中有一个对MPI_Allgather的简单调用，我对它进行了双重、三次和四次检查以确保正确(发送/接收缓冲区大小合适；调用中的发送/接收大小正确)，但是对于“大量”进程导致死锁或MPI_ERR_TRUNCATE。用于Allgather的通信器使用MPI_Comm_split从MPI_COMM_WORLD中分离出来。对于我当前的测试，等级0分配给一个通信器，其余等级分配给第二个通信器。对于6个或更少的总等级，Allgather工作得很好。如果我使用7个等级，我会得到一个MPI_ERR_TRUNCATE。8个行列，僵局。我
我在使用英特尔编译器中的lambda函数时遇到问题，特别是以下代码无法编译:templatestd::functionmake_func(Tx){return[=](intindex)->T{returnx;};}我得到的错误是error:namespace"std"hasnomember"function"代码在我的Mac上编译和运行良好(macportsgcc版本4.5)。错误在起作用，我们使用的是Intel编译器版本11.1。它确实接受lambda函数(使用-std=c++0x选项)，例如:autolam=[=](intj)->int{printf("testingforlamb
我今天非常惊讶地发现Intel的icpc(版本14.0.2，使用std=c++0x)无法编译以下代码段。p>#includenamespacetraits_tests{templatestructsfinae_true:std::true_type{};templatestaticautovalue_type(int)->sfinae_true;templatestaticautovalue_type(void*)->std::false_type;}templatestructhas_value_type:decltype(traits_tests::value_type(0)){}
快速提问。对于我的代码的MPI实现，我在这两个方面都有很大的不同。我知道MPI_Wtime是每个处理器经过的实时时间，而clock()给出了预期时间的粗略概念。有人想添加一些断言吗？ 最佳答案 clock函数完全没用。它测量cpu时间，而不是实时/墙上时间，而且它有以下严重问题:在大多数实现中，分辨率都非常差，例如1/100秒。CLOCKS_PER_SECOND不是分辨率，只是比例。使用CLOCKS_PER_SECOND的典型值(例如，Unix标准要求它为100万)，clock将在32-分钟内溢出位系统。溢出后返回-1。大多数历史实
有几种方法可以实现多线程。std::thread最终由C++11标准引入，但可以有效地使用boost::thread。每种技术都有特定的语法和内容，但大致用于CPU并行编程。但它们有不同的作用。我知道，例如，MPI和OpenMP用于不同的内存模型。我还知道，技术的选择实际上并不是唯一的，因此可以使用另一种技术(同样是MPI和OpenMP)。为什么它们用于不同的效果但仍然使用相同的源(CPU)？如果我基于这些技术中的每一种技术编译具有并行性的C++程序，会有什么区别(从操作系统和硬件的角度来看)？例如，OpenMP或std::thread使用POSIX线程吗？如果是这样，C++11的线程
我正在尝试优化以下函数(稍微简化了一点，但这是我的程序花费大量时间的循环):intf(intlen,unsignedchar*p){inti=0;while(i=32&&p[i]我认为它可以使用vector指令进行优化，但从一些研究来看，SSE似乎不适用于在字节级别工作。该程序仅针对OSX上的64位IntelCPU。是否有一个我没有看到的聪明的bit-twiddling技巧可以让我一次在64位上工作？带-O3的llvm没有做任何巧妙的优化。更新:在我的基准测试中，SIMD代码通常是最快的(取决于输入的大小)，但由于某些原因，使用SIMD的应用程序总体上比使用简单代码或位旋转技巧的速度慢
我有一个巨大的矩阵，我将它分成一些子矩阵，然后对其进行一些计算。在这些计算之后，我必须将该矩阵写入单个文件以进行后期处理。是否可以将结果写入单个文本文件，我该怎么做？例如，我们有一个在y方向上划分的nxny矩阵(每个进程都有一个nxrank矩阵)，我们想将nx*ny矩阵写入单个文本文件。 最佳答案 所以将大量数据写成文本并不是一个好主意。它真的非常非常慢，它会生成不必要的大文件，而且处理起来很痛苦。大量数据应该写成二进制，只有人类的摘要数据写成文本。让计算机要处理的东西对计算机来说很容易，只有你真正要坐下来阅读的东西对你来说很容易处
我在使用基本的comm和groupMPI2方法方面有相当多的经验，并且使用MPI进行了相当多的令人尴尬的并行模拟工作。到目前为止，我已经将我的代码结构化为具有一个调度节点和一堆工作节点。调度节点有一个将与模拟器一起运行的参数文件列表。它使用参数文件为每个工作节点播种。工作节点运行它们的模拟，然后请求调度节点提供的另一个参数文件。一旦运行了所有参数文件，调度节点将关闭每个工作节点，然后再自行关闭。参数文件通常命名为“Par_N.txt”，其中N是标识整数(例如-N=1-1000)。所以我在想，如果我可以创建一个计数器，并且可以让这个计数器在我的所有节点之间同步，我就可以消除对调度节点的需
参考文章：英特尔®快速视频同步(QuickSyncVideo)技术-英特尔®官网文章目录IntelQuickSyncVideo（IntelQSV）介绍1.IntelQSV概述2.工作原理3.主要特性3.1高效的视频处理3.2广泛的格式支持3.3实时处理能力4.使用IntelQSV的应用案例4.1视频转码软件4.2游戏直播和录制软件5.疑难技术点解析：如何在FFmpeg中使用IntelQSV6.结论IntelQuickSyncVideo（IntelQSV）介绍1.IntelQSV概述IntelQuickSyncVideo（QSV）是由Intel开发的专门用于视频编码和解码的技术。这项技术从San
