我尝试使用线程和模板编写并发合并的并行实现。相关代码在下面列出。我将性能与C++STL进行了比较。当没有产生任何线程时，我的代码比std::sort慢6倍。使用变量maxthreads(和/或FACTOR)，我只能使性能提高一倍，因此在最佳情况下，我的速度比std::sort慢3倍。我已经在16核多处理器计算机上尝试了该代码。htop显示了按预期方式使用内核，但是为什么缺乏性能，而我却没有感觉到整个运行时的并行性？有错误吗？谢谢您的答复。#defineFACTOR1staticunsignedintmaxthreads=FACTOR*std::thread::hardware_conc
是否适合包含函数调用的并行化循环，还是在内部进行基本操作的循环并行化更方便。例如，将并行化指令放在下面是否合适？main(){..#ompparalel..for(i=0;i谢谢WillRichard和Phkahler，这些评论很有帮助，我将深入研究rchrd建议的书。但在一天结束之前，我希望尽可能将现有的C代码(实际上是一个位于程序顶部的大循环)与openMP并行化。在这一点上，我需要一些帮助来至少使循环的某些部分并行化。为简单起见，我如何才能使它的一部分并行工作，而不是将整个循环内容并行化for(itoN){work1()--(serial)work2()--(serial)Wor
我正尝试在C++中实现一个future调用机制。虽然这只是一个测试代码(制作有点匆忙)，但我打算在我正在使用的一种语言的运行时使用类似的东西来实现透明并行。我已经干掉了我正在处理的代码以使其更小一些，尽管它仍然很大:#include#include#include#include#include#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacestd::chrono;//--------------------------------------------------------------
当我尝试使用MATLAB的dos()命令调用并行化可执行文件时，它不会运行可执行文件并返回错误。就其本身而言，这个简单的C++程序完全按照您的预期运行:/*Serial.exe*/#includeintmain(void){std::cout结果:Apple!Banana!这个也是:/*Parallel*/#include#includeintmain(void){std::cout结果:Apple!Banana!Banana!Banana!Banana!Banana!Banana!Banana!Banana!现在，我尝试使用以下MATLAB脚本调用这两个程序:%%MATLABcall
由于没有基于索引的parallelforalgorithm在c++17,我想知道ranges::view::iota可以与std::for_each结合使用模仿那个。即:usingnamespacestd;constexprintN=10'000'000;ranges::iota_viewindices(0,N);vectorv(N);for_each(execution::par_unseq,indices.begin(),indices.end(),[&](inti){v[i]=i;});iota_view似乎为适当的类型提供随机访问([range.iota.iterator]):
据我所知，C++17将附带Parallelism.但是，我无法理解的是它是特定的硬件并行性(默认为CPU)吗？或者它可以扩展到任何具有多个计算单元的硬件？换句话说，我们会看到诸如“nVidiaC++标准编译器”之类的东西，它会编译要在GPU上执行的并行部分吗？例如，它会是OpenCL的一些更标准化的替代品吗？注意:当然，我不是问“nVidia会那样做吗？”。我想问C++17标准是否允许这样做，以及理论上是否可行。 最佳答案 该问题提供了指向提出此更改的论文的链接，并且就并行性方面而言，所提议的内容没有实质性更改。是的，编译器可以做任
我从一本书中获得帮助，使用OpenMP编写了一个用于Pi计算的C程序。我相信这个程序的性能将取决于所使用的处理器。在我的例子中，我使用环境变量通过增加处理器或线程的数量来检查并行性能(我不确定什么是正确的......请纠正我)OMP_NUM_THREADS我有一个四核处理器，所以我使用了(其中no_of_threads从1更改为10):$exportOMP_NUM_THREADS=no_of_threads运行程序的性能是:1---0m11.036s2---0m5.554s3---0m3.800s4---0m3.166s5---0m3.376s8---0m3.042s10---0m2.
我使用gcov为项目中的多个文件设置了C/C++代码覆盖率。可执行文件正在并行运行。这会导致一些共享代码并行运行。我收到损坏的.da文件或零大小的.da文件。这是并行运行的问题吗？因为两个或多个可执行实例正在尝试写入同一个.da文件以写入执行中每个语句的覆盖率计数？如果是这样，有什么解决方法吗？正在使用的Gcov版本是1.5 最佳答案 我有类似的需求，我通过设置GCOV_PREFIX环境变量解决了它。根据documentation:GCOV_PREFIXcontainstheprefixtoaddtotheabsolutepaths
为了向自己介绍x86内在函数(以及较小程度上的缓存友好性)，我明确矢量化了一些用于基于RBF(径向基函数)的网格变形的代码。发现vsqrtpd是主要瓶颈后，我想知道是否/如何进一步掩盖其延迟。这是标量计算内核:for(size_ti=0;inPt是目标坐标的数量，它比nCP是源坐标/位移的数量大得多。后者适合L3，因此最内层的循环总是在源点上。第一个优化步骤是同时处理4个目标点。源点数据仍然通过标量加载然后广播访问。第二步是通过阻止循环来瞄准L1，阻止i-loop在某种程度上比阻止j-loop重要得多，j-loop只带来了微小的改进。最内层循环仍在j之上以减少负载/存储。第三是加载4个
我正在使用pthreads来尝试并行化Dijkstra的寻路算法，但我遇到了一个我似乎无法弄清楚的死锁场景。它的要点是每个线程都有自己的优先级队列(一个std::multiset)和一个对应于该队列的互斥锁，该队列在需要修改时被锁定。每个节点都有一个所有者线程，它对应于节点ID模线程计数。如果一个线程正在查看一个节点的邻居并将它们的一个权重(标签)更新为比以前更低的值，它会锁定其所有者的队列并删除/重新插入(这是强制集合更新其在队列中的位置).然而，这个实现似乎陷入了僵局。我不知道为什么，因为据我所知，每个线程一次只持有一个锁。每个线程的初始队列包含它的所有节点，但是除源之外的每个节点
