我想并行化以下代码，但我是openmp和创建并行代码的新手。std::vectorgood_matches;for(inti=0;i我试过了std::vectorgood_matches;#pragmaompparallelforfor(inti=0;i和std::vectorgood_matches;cv::DMatchtemp;#pragmaompparallelforfor(inti=0;i我也试过#ompparallelcriticalgood_matches.push_back(matches_RM[i]);此子句有效但不会加快任何速度。可能无法加速此for循环，但如果可以的
考虑有N个文件要完全写入磁盘(即从所有文件缓冲区中刷新)。对于每个文件，我们写入少量(相对于HDD寻道时间)数据，例如64KB，使用WriteFile，然后对该文件调用FlushFileBuffers，确保文件的数据完全刷新到硬盘。如果我们按顺序一个接一个地写入和刷新文件，那么我预计大约需要时间N*seekTime+N*writeTime，其中seekTime是将硬盘磁头定位到正确扇区的时间(这可能需要整个磁盘旋转的时间)，而writeTime是磁盘顺序写入64KB的时间数据。使用这种一对一的方法，我们没有为操作系统提供优化空间，因为我们定义了必须刷新文件的顺序。在操作系统的一些支持下
我在并行化我的蒙特卡洛方法来计算圆周率时遇到了问题。这是并行化的for循环:#pragmaompparallelforprivate(i,x,y)schedule(static)reduction(+:count)for(i=0;i问题是，如果我使用schedule(static)，它会低估pi，如果我使用schedule(dynamic)，它会比串行实现慢。我究竟做错了什么？我尝试了其他方法来修复它(例如:UsingOpenMPtocalculatethevalueofPI)，但它仍然比串行实现慢得多。提前致谢 最佳答案 假设您正
我有以下问题:我有两个EOS550D相机连接到我的电脑。在我的程序中我有基于QThread的类，向相机发送命令。区分两个摄像头没有问题，都可以控制，但是尽管命令是并行发送的——第二个摄像头只开始工作在先聚焦并完成拍摄之后。是SDK限制还是我在做有事吗？我知道，这个任务可以通过使用两台pc和客户端\服务器架构来完成，但我想在一台pc上尝试)EDSDK和相机在控制类中初始化，相机session在线程类对象中管理。调用线程:voidCameraController::testShot(){//somevariablechecksandpathset-upsleftCameraThread->
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
