对于多线程编程，考虑到与HPC应用程序(MPI)的结合，哪个更好，是否可以说在功能上，IntelTBB(threadbuildingblock)与pthread不相上下？我只获得了openmp的经验，但我听说与openmp相比，TBB和Pthread都提供了更精细的线程控制，但是与pthread相比，TBB或TBB+OpenMP能否提供类似的功能？ 最佳答案 pthread是操作系统基础设施之上的一个瘦包装器。它允许您使用给定的线程主函数和一些同步原语(互斥信号量等)创建线程。在Linux下，pthread是在clone(2)系统调
在下面的代码中，如果我不释放a1，代码似乎会陷入map.find函数内的无限循环。如果我需要在应用程序的两个不同部分搜索一个元素怎么办？#include#include"tbb/concurrent_hash_map.h"usingnamespacestd;usingnamespacetbb;voidmain(){concurrent_hash_mapmap;concurrent_hash_map::accessora1,a2;map.insert(make_pair(1,111));cout 最佳答案 访问器允许写访问。这意味着一
我正在实现tbb的并发HashMap，以将其性能与一组其他并发哈希表进行比较。但是我从中得到的性能是可怕的，我简直不敢相信它比其他并发哈希表慢这是我的实现:classTBB:publicTestDs{typedeftbb::concurrent_hash_map>hash_t;private:hash_t_ds;public:TBB(constConfiguration&config):_ds(config.initial_count){}boolcontainsKey(intkey){hash_t::accessora;if(_ds.find(a,key)){returntrue;}
我正在尝试使用tbb::parallel_sort同时对2个数组进行排序。英特尔的文档在这里说https://software.intel.com/en-us/node/506167对迭代器和序列的要求与std::sort相同。。似乎并非如此。我的自定义迭代器与std::sort一起工作得很好，但与tbb::parallel_sort一起产生编译错误。请看下面的代码:intmain()//needsboostandtbbtocompile{intvalues_size=6;intnums1[]={5,8,7,89,56,4};intnums2[]={2,1,1,4,9,2};//WOR
有没有人试过clang'sThreadSanitizer与IntelThreadingBuildingBlocks(TBB)？到目前为止，我的经验是您会收到很多警告，即使对于相对简单的示例也是如此。不幸的是，其中许多似乎是误报。在thisanswer对于另一个ThreadSanitizer问题，建议使用抑制文件。这有帮助吗？是否有针对TBB或任何其他技术的抑制文件？(旁注:使用Helgrind，它看起来很相似。许多误报。) 最佳答案 当我在TSAN_OPTIONS中引用抑制文件时，我才让它工作。至少对我而言，仅在编译期间使用-fsa
我对Boost图还很陌生。我正在尝试改编一个示例来查找使用VertexList=vecS的Dijkstra最短路径算法。我将顶点容器更改为ListS。我了解到，如果我们使用listS，我们必须为算法提供我们自己的vertex_index才能工作。intmain(int,char*[]){typedeffloatWeight;typedefboost::propertyWeightProperty;typedefboost::propertyNameProperty;typedefboost::propertyIndexProperty;typedefboost::adjacency_l
如何在启用TBB的情况下安装Opencv？我尝试了以下方法:1)下载了TBB包。2)使用下面的命令构建mingw32-makecompiler=gccarch=ia32runtime=mingwdefault3)我将环境变量路径设置为"d:\tbb\build\windows_ia32_gcc_mingw_release3)现在使用cmake，我启用了“WITH_TBB”并编译了opencv。它抛出以下错误。[22%]Builttargetpch_Generate_opencv_coreLinkingCXXsharedlibrary..\..\bin\libopencv_core245
随着最新版本的TensorFlow现在在Windows上运行，我正在努力让一切尽可能高效地工作。然而，即使从源代码编译时，我似乎仍然无法弄清楚如何启用SSE和AVX指令。默认流程:https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/r0.12/tensorflow/contrib/cmake没有提到如何做到这一点。我找到的唯一引用是使用Google的Bazel:HowtocompileTensorflowwithSSE4.2andAVXinstructions?有人知道使用MSBuild启用这些高级指令的简单方法吗？我听说他们至少提供了3倍的加速
如何确定OpenCV库是在Windows7机器上使用TBB、CUDA还是QT编译的？我应该使用dependencywalker，如果是，如何使用？或者有其他方法可以找出答案吗？ 最佳答案 在cmdline中打开一个python3REPL就可以知道:python3然后导入opencv:importcv2然后打印构建信息:print(cv2.getBuildInformation())并查找CUDA和相关GPU信息。 关于windows-如何检查OpenCV是否使用TBB、CUDA或Qt支持
:Failedtoperformredisoperation.org.springframework.data.redis.RedisConnectionFailureException:CannotgetJedisconnection;nestedexceptionisredis.clients.jedis.exceptions.JedisConnectionException:Couldnotgetaresourcefromthepoolatorg.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory.
