这将是一个很长的故事，但也许你们中的一些人愿意研究这个案例。我正在从事并行图算法开发。我选择了一个名为STINGER的尖端HPC并行图数据结构。.STINGER的使命声明如下:"STINGERshouldprovideacommonabstractdatastructuresuchthatthelargegraphcommunitycanquicklyleverageeachothers'researchdevelopments.[...] AlgorithmswrittenforSTINGERcaneasilybetranslated/portedbetweenmultiplelan
我试图在程序的不同部分使用不同数量的线程来实现最大加速。但是，发现使用num_threads子句切换线程数会产生大量开销。我正在寻找对此的解释，因为根据我的理解，线程池应该始终包含给定数量的线程，而不管调用的实际数量是多少。我也在寻找可能的解决方法。谢谢。示例代码:#include#includevoidomp_sum(intntd){ints=0;#pragmaompparallelnum_threads(ntd){inti=omp_get_thread_num();#pragmaompatomics+=i;}}intmain(){intN=100;intNT1=6,NT2=12;d
所以我真的很想看到一些并行的速度测试(比如从100到10000个并行线程)，其中每个线程至少在3种类型的并发映射上插入、查找、删除-std::map(有一些互斥锁)与libcds(ConcurrentDataStructures)...例如，如果这样的比较尚不存在，请帮助我创建一个。直接相关:LibCds:MichaelHashmapandSplitOrderList假设我们有#include#include#includeclassTestDs{public:virtualboolcontainsKey(intkey)=0;virtualintget(intkey)=0;virtua
作为一个业余项目，我正在研究多线程求和算法，在处理足够大的数组时，它的性能优于std::accumulate。首先，我将描述我对此的思考过程，但如果您想直接跳到问题，请随时向下滚动到该部分。我在网上找到了很多并行求和算法，其中大部分采用以下方法:templateTparallel_sum(IT_begin,IT_end,T_init){constautosize=distance(_begin,_end);staticconstauton=thread::hardware_concurrency();if(size>partials;partials.reserve(n);autoch
并行STL算法是否符合std::back_insert_iterator？？我可能误解了std::par和std::par_vec之间的区别，std::par_vec是否意味着输出范围是否需要预先分配？代码示例:autonumbers={1,2,3,4,5,6};autosquared=std::vector{};std::transform(**std::par/std::par_vec,**numbers.begin(),numbers.end(),std::back_inserter(squared),[](autoval){returnval*val;});更新简化问题，因为我
我有一个由50万个数字组成的排序vector(在C++中)。将其存储到文本文件大约需要10秒，并且仅使用50%的CPU(1个核心)。我正在考虑将其并行化，保存2个单独的文件(vector的前半部分和后半部分)，然后连接这些文件。问题是，除了逐字节读取并连接到第一个文件之外，我找不到任何不同的连接方式...是否有任何平台无关的方式(Boost或Windows特定的)来有效加入文件？ 最佳答案 尽管如此，您所讲的内容似乎强烈表明编写文本文件的方式非常低效。可能您正在使用endl，这会导致flush.将其替换为\n.接下来，如果这不能加快
我有一个C++程序，它创建一个对象，然后调用该对象的两个相互独立的函数。所以它看起来像这样:Objectmyobject(arg1,arg2);doubleanswer1=myobject.function1();doubleanswer2=myobject.function2();我想让这2个计算并行运行以节省计算时间。我已经看到这可以使用openmp来完成，但无法弄清楚如何设置它。我发现的唯一示例是将相同的计算(例如“helloworld!”)发送到不同的核心，输出是“helloworld!”的2倍。在这种情况下我该怎么做？我使用WindowsXP和VisualStudio2005
直到最近，并行编程的前景才引起了我的注意。从那时起，我使用了各种并行编程库。也许我的第一站是英特尔线程构建模块(TBB)。但是，经常成为瓶颈的是由于舍入等因素以及这些程序在不同处理器架构中的不可预测行为而导致的错误。下面是一段代码，用于计算两组值的PIL逊相关系数。它采用了TBB的非常基本的并行模式——*parallel_for*和*parallel_reduce*://AprogrammetocalculatePearsonsCorrelationcoefficient#include#include#include#include#include#include#include#i
前言今天我们来说说jmeter如何进行性能测试，我们都知道jmeter工具除了可以进行接口功能测试外，还可以进行性能测试。当项目趋于稳定，根据性能需求就可以着手准备性能测试了，今天就说一说jmeter如何进行性能测试，jmeter进行性能测试的前提是接口的功能逻辑是通的，没有阻塞bug。第一步：设置线程数量第二步：添加事务控制器根据业务场景设置事务，将需要进行并发测试的接口拖拽到事务控制器节点下，输出性能测试报告后可以查看该事务的性能测试结果第三步：设置同步定时器，同步定时器主要设置两个参数NumberofSimulatedUsertoGroupby：每组模拟的用户数，用来控制父节点请求的
关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。要求我们推荐或查找工具、库或最喜欢的场外资源的问题对于StackOverflow来说是偏离主题的，因为它们往往会吸引自以为是的答案和垃圾邮件。相反，describetheproblem以及迄今为止为解决该问题所做的工作。关闭9年前。Improvethisquestion是否有类似Thrust的库(用于GPU的并行STL，可以使用OpenMP/TBB，C++CUDA)，但用于GPGPUAMDRadeon(例如使用OpenCL而不是使用CUDA)？所需的标准STL算法(排序、合并、删除/复制、In/Exc
