您好，只是想知道这是否是进行常规for循环但有两个缩减的正确方法，这是下面的正确方法吗？这是否也适用于两次以上的减少。有一个更好的方法吗？还有没有机会将它与MPI_ALLREDUCE命令集成？heresthepsuedocode#pragmaompparallelfor\default(shared)private(i)\//todofirstreduction(+:sum)//todosecondreduction(+:result)forloopi 最佳答案 您可以通过指定多个用逗号分隔的变量来进行归约，即列表:#pragmao
您好，只是想知道这是否是进行常规for循环但有两个缩减的正确方法，这是下面的正确方法吗？这是否也适用于两次以上的减少。有一个更好的方法吗？还有没有机会将它与MPI_ALLREDUCE命令集成？heresthepsuedocode#pragmaompparallelfor\default(shared)private(i)\//todofirstreduction(+:sum)//todosecondreduction(+:result)forloopi 最佳答案 您可以通过指定多个用逗号分隔的变量来进行归约，即列表:#pragmao
我试图使用C++17标准中提出的新并行库功能，但我无法让它工作。我尝试使用g++8.1.1的最新版本进行编译和clang++-6.0和-std=c++17，但似乎都不支持#include,std::execution::par或任何类似的东西。查看cppreference时对于并行算法，有一长串算法，声称Technicalspecificationprovidesparallelizedversionsofthefollowing69algorithmsfromalgorithm,numericandmemory:(...longlist...)听起来算法已经准备好“纸上谈兵”，但还没
我试图使用C++17标准中提出的新并行库功能，但我无法让它工作。我尝试使用g++8.1.1的最新版本进行编译和clang++-6.0和-std=c++17，但似乎都不支持#include,std::execution::par或任何类似的东西。查看cppreference时对于并行算法，有一长串算法，声称Technicalspecificationprovidesparallelizedversionsofthefollowing69algorithmsfromalgorithm,numericandmemory:(...longlist...)听起来算法已经准备好“纸上谈兵”，但还没
我是CUDA新手，需要帮助理解一些事情。我需要帮助并行化这两个for循环。具体如何设置dimBlock和dimGrid以使其运行更快。我知道这看起来像sdk中的vector添加示例，但该示例仅适用于方阵，当我尝试为我的128x1024矩阵修改该代码时，它无法正常工作。__global__voidmAdd(float*A,float*B,float*C){for(inti=0;i这段代码是更大循环的一部分，也是代码中最简单的部分，所以我决定尝试并行化thia并同时学习CUDA。我已阅读指南，但仍然不明白如何获得正确的编号。网格/block/线程的数量并有效地使用它们。
我是CUDA新手，需要帮助理解一些事情。我需要帮助并行化这两个for循环。具体如何设置dimBlock和dimGrid以使其运行更快。我知道这看起来像sdk中的vector添加示例，但该示例仅适用于方阵，当我尝试为我的128x1024矩阵修改该代码时，它无法正常工作。__global__voidmAdd(float*A,float*B,float*C){for(inti=0;i这段代码是更大循环的一部分，也是代码中最简单的部分，所以我决定尝试并行化thia并同时学习CUDA。我已阅读指南，但仍然不明白如何获得正确的编号。网格/block/线程的数量并有效地使用它们。
我想使用OpenMP以并行方式遍历std::list中的所有元素。循环应该能够改变列表的元素。有一个简单的解决方案吗？当迭代器是随机访问迭代器时，OpenMP3.0似乎支持并行for循环，但否则不支持。无论如何，我更喜欢使用OpenMP2.0，因为我无法完全控制哪些编译器可供我使用。如果我的容器是vector，我可能会使用:#pragmaompparallelforfor(autoit=v.begin();it!=v.end();++it){it->process();}我知道我可以将列表复制到vector中，执行循环，然后将所有内容复制回来。但是，如果可能，我想避免这种复杂性和开销。
我想使用OpenMP以并行方式遍历std::list中的所有元素。循环应该能够改变列表的元素。有一个简单的解决方案吗？当迭代器是随机访问迭代器时，OpenMP3.0似乎支持并行for循环，但否则不支持。无论如何，我更喜欢使用OpenMP2.0，因为我无法完全控制哪些编译器可供我使用。如果我的容器是vector，我可能会使用:#pragmaompparallelforfor(autoit=v.begin();it!=v.end();++it){it->process();}我知道我可以将列表复制到vector中，执行循环，然后将所有内容复制回来。但是，如果可能，我想避免这种复杂性和开销。
我正在尝试并行化一个非常简单的for循环，但这是我很长时间以来第一次尝试使用openMP。我对运行时间感到困惑。这是我的代码:#include#includeusingnamespacestd;intmain(){intn=400000,m=1000;doublex=0,y=0;doubles=0;vectorshifts(n,0);#pragmaompparallelforfor(intj=0;j我用编译g++-O3testMP.cc-otestMP-I/opt/boost_1_48_0/include也就是说，没有“-fopenmp”，我得到了这些时间:real0m18.417su
我正在尝试并行化一个非常简单的for循环，但这是我很长时间以来第一次尝试使用openMP。我对运行时间感到困惑。这是我的代码:#include#includeusingnamespacestd;intmain(){intn=400000,m=1000;doublex=0,y=0;doubles=0;vectorshifts(n,0);#pragmaompparallelforfor(intj=0;j我用编译g++-O3testMP.cc-otestMP-I/opt/boost_1_48_0/include也就是说，没有“-fopenmp”，我得到了这些时间:real0m18.417su
