我有一个关于使用OpenMP(与C++)的简单问题，我希望有人能帮助我。我在下面提供了一个小示例来说明我的问题。#include#include#include#includeusingnamespacestd;intmain(){srand(time(NULL));//Seedrandomnumbergeneratorvectorv;//Createvectortoholdrandomnumbersininterval[0,9]vectord(10,0);//Vectortoholdcountsofeachintegerinitializedto0for(inti=0;i::iter
我有一个生成多个线程的程序，这些线程可能会将完全相同的值写入完全相同的内存位置:std::vectorvec(32,1);//Initializevecwith32times1std::vectorthreads;for(inti=0;i在这个简化的代码中，所有线程都可能尝试将完全相同的值写入vec中的相同内存位置。.这是一场可能触发未定义行为的数据竞争，还是安全的，因为在所有线程再次加入之前从未读取值？如果存在潜在危险的数据竞争，将使用std::vector>而不是std::memory_order_relaxed商店足以防止数据竞争？ 最佳答案
我得到了一些使用OpenMP进行并行化的代码，在各种函数调用中，我注意到这个for循环在计算时间上有一些好处。doubleU[n][n];doubleL[n][n];doubleAprime[n][n];for(i=0;i=i){doubles;s=0;for(k=0;k然而，在尝试将其并行化并在各处应用一些信号量之后(没有运气)，我开始意识到elseif条件对早期的有很强的依赖性if(L[j][i]是一个用U[i][i]处理过的数字，可以在早期的if)，在我看来，由于竞争条件，它是不可并行化的。是否可以并行化此代码，使elseif仅在较早的if已经完成时执行？
我想并行化这个函数，但我是openmp的新手，如果有人能帮助我，我将不胜感激:voidmy_function(float**A,intnbNeurons,intnbOutput,float*p,float*amp){floatt=0;for(intr=0;r由于双循环，我不知道如何正确并行化它，因为目前，我只想做一个:#pragmaompparallelforreduction(+:t)但我认为这不是通过openMp加快计算速度的最佳方式。提前致谢 最佳答案 首先:我们需要了解上下文。你的探查器告诉你最多的时间花在哪里？一般来说，粗
FPGAVerilogAD7606驱动代码，包含SPI模式读取和并行模式读取两种，代码注释详细题目：FPGAVerilogAD7606驱动代码：包含SPI模式读取和并行模式读取两种模式摘要：本文介绍了一种基于FPGA的VerilogAD7606驱动代码，实现了对AD7606的SPI模式读取和并行模式读取。代码注释详细，易于理解和修改。通过本文的介绍，读者可以更好地了解AD7606的工作原理和驱动方式，从而在实际应用中更好地应用AD7606。正文：AD7606介绍AD7606是一款16位、6通道、同步采样ADC，具有高速、高精度的特点。它支持SPI和并行两种接口模式，可以广泛应用于各种数据采集领
我必须使用8个处理器。我想按如下方式进行并行调整大小:vector>test;test.resize(10000);#pragmaompparallelnum_threads(8){#pragmaompforfor(inti=0;i我注意到该程序并没有使用100%的处理器能力——它只使用了15%。当我更改代码时vector>test;test.resize(1000000);#pragmaompparallelnum_threads(8){#pragmaompforfor(inti=0;i程序使用了大约60%的处理器能力。我不明白这种现象——我希望它在这两种情况下都能使用100%的处理
我正在使用C++开发一些代码，用于我在计算动力学方面的研究。我的代码求解稀疏矩阵和密集矩阵，生成网格，并在最琐碎的意义上执行类似的操作。我需要并行化我的代码以减少计算时间，并为此使用了OpenMP。但在仔细查看市售代码后，如ANSYSCFX，我发现该软件中使用的并行化方案是MPICH2，它是MPI的一种实现。所以你有很多并行化工具/API:OpenMP理工学院英特尔线程构建模块线程微软PPL我使用了其中的一些工具，并设法在我的本地计算机上使用每个工具获得100%的CPU使用率。我不知道在选择合适的并行化工具时应该注意什么标准。什么样的应用程序需要哪种工具？以上任何一项都可以用于研究目的
在此代码段中使用C++11std::async:intfoo(){::sleep(2);return123;}intmain(){futurer1(async(foo));intr2=foo();cout它产生正确的结果，但连续运行两个foo(整个应用程序运行4秒)。编译为:g++-std=gnu++11-O2foo.cc-lpthread(Ubuntu12.1064位，gcc4.7.2) 最佳答案 您可能需要添加launchpolicystd::launch::async的:std::async(std::launch::asyn
我一直在研究Xorshift*随机数生成器，我遇到了this探索它们的属性。从该站点引用(强调我的):Howcanaxorshift64*generatorbeslowerthanaxorshift1024*generator?Dependencies.Thethreexor/shiftsofaxorshift64*generatormustbeexecutedsequentially,aseachoneisdependentontheresultofthepreviousone.Inaxorshift1024*generatortwoofthexor/shiftsarecomplet
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
