我目前有一个代码(在C中)带有一个OpenMP并行化的外循环(它在共享内存列表上本地运行)。我正在用C++重写它，对于很多事情，我发现BOOST_FOREACH宏是一种非常好的语法，作为循环构造用于迭代列表、数组等。我的问题是:有没有一种方法既可以使用该语法又可以并行化OpenMP样式的循环？ 最佳答案 从终端复制值1千字:$g++a.cpp-I/opt/boost-1.45.0/include-O-fopenmpa.cpp:Infunction‘intmain()’:a.cpp:12:error:forstatementexpec
目标本教程的目的是演示如何使用OpenCV框架轻松并行化代码。为了说明这个概念，我们将编写一个程序来对图像执行卷积运算。完整的教程代码在这里。parallel_for_前提并行框架第一个前提条件是使用并行框架构建OpenCV。在OpenCV4.5中，以下并行框架按此顺序提供：英特尔线程构建模块（第三方库，应显式启用）OpenMP（集成到编译器，应显式启用）APPLEGCD（系统范围，自动使用（仅限APPLE））WindowsRT并发（系统范围，自动使用（仅限WindowsRT））Windows并发（运行时的一部分，自动使用（仅限Windows-MSVC++>=10））Pthreads（线程）如
简介我想在一个新的编程项目上寻求很多建议，我将自己开始。我将非常精确地完成我想完成的工作以及我的基本要求。因此，这将是一个漫长的问题。请多多包涵。我将把问题分为五个部分:实际问题模拟问题要求和首选项附加信息建议请求列表1.实际问题摩天大楼和大型桥梁承受着动态风荷载。这意味着，如果设计不当，它们可能会因风振而折叠(这实际上发生在1940年:http://www.youtube.com/watch?v=3mclp9QmCGs)。为了正确设计这种结构，需要有效的数字运算软件来进行分析和模拟。2.模拟问题存在众多能够模拟流体流动或结构力学的软件。许多已经开发了30多年，并且它们都是成熟可靠的技
我有一个比较所有元素的简单问题。比较本身是对称的，因此不必进行两次。以下代码示例通过显示所访问元素的索引显示了我正在寻找的内容:intn=5;for(inti=0;i输出是:01020304121314232434所以每个元素相互比较一次。当我想并行化这段代码时，我遇到了一个问题，首先我必须坚持动态调度，因为每次迭代的计算时间确实变化很大而且我不能使用崩溃，因为嵌套迭代是索引-依赖于外循环。对外部循环使用#pragmaompparallelforschedule(dynamic,3)可能会导致在最后执行单核，而对内部循环使用它可能会在每次迭代中导致此类执行外循环。是否有更复杂的方法来执
STL中搜索算法的并行版本(例如std::find、std::find_if)是否保证将迭代器返回到符合条件的范围内的第一个元素？文档没有明确提及是否是这种情况-在“C++并发操作”中有一个具体不返回第一个元素的实现。 最佳答案 标准库算法的行为*例如std::find,std::find_if在C++标准中有明确规定。从C++14开始，并行算法的指定行为没有异常(exception)。这意味着假设的并行实现仍然需要遵守这些要求才能合规。*从评论来看，OP指的是C++标准库，而不是标准模板库。我做出区分是因为STL可能会定义一组不同
我有一个循环，我在其中向某些点添加噪声；这些后来被用作一些统计测试的基础。涉及的数据集非常大，所以我想使用openMP将其并行化以加快处理速度。当我想要多个PRNG时，问题就出现了。我有自己的基于NR模方法(我认为是rand4)的PRNG类，但我不确定如何正确播种PRNG以确保适当的熵通常我会做这样的事情prng.initTimer();但是如果我有一组prng，每个工作线程一个，那么我不能简单地在每个实例上调用initTimer——计时器可能不会改变，计时器关闭可能会引入相关性。我需要防止自然相关性，而不是恶意攻击者(这是实验数据)，所以我需要有一种安全的方法来为rng数组做种。我想
这个问题通过一个简化的例子更容易解释(因为我的真实情况远非“最小”):给定...templatevoidpost_in_thread_pool(T&&f)...函数模板，我想创建一个具有树状递归结构的并行异步算法。我将使用std::count_if编写以下结构的示例作为占位符。我将要使用的策略如下:如果我检查的范围长度小于64,我将回到顺序std::count_if功能。(0)如果它大于或等于64，我将在线程池中生成一个作业，该作业在范围的左半部分递归，并在当前线程上计算范围的右半部分。(1)我将使用原子共享int“等待”计算两半。(2)我将使用原子共享int累积部分结果。(3)简化代
在C++17中引入了并行标准算法(使用ExecutionPolicy参数重载)，其中定义了执行顺序、交错和并行化的严格规则，例如([algorithm.parallel.exec/3]):Theinvocationsofelementaccessfunctionsinparallelalgorithmsinvokedwithanexecutionpolicyobjectoftypeexecution::sequenced_policyalloccurinthecallingthreadofexecution.[Note:Theinvocationsarenotinterleaved;s
我是CUDA新手。我正在尝试并行化以下代码。现在它位于内核上但根本不使用线程，因此速度很慢。我试着用这个answer但到目前为止无济于事。内核应该生成前n个质数，将它们放入device_primes数组，稍后从主机访问该数组。代码是正确的，在串行版本中运行良好，但我需要加快速度，也许使用共享内存。//CUDAkernelcode__global__voidgeneratePrimes(int*device_primes,intn){//inti=blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x;//intj=blockIdx.y*blockDim.y+threadId
我正在尝试设置并行多GPU离屏渲染上下文。我使用“OpenGLInsights”一书第27章“NVIDIAQuadro上的多GPU渲染”。我还研究了wglCreateAffinityDCNVdocs但仍然无法确定。我的机器有2个NVidiaQuadro4000卡(无SLI)。在Windows764位上运行。我的工作流程是这样的:使用GLFW创建默认窗口上下文。映射GPU设备。销毁默认的GLFW上下文。为每个设备创建新的GL上下文(目前只尝试一个)为每个上下文设置boost线程并使其在该线程中处于当前状态。分别在每个线程上运行渲染程序。(不共享资源)一切都是在没有错误的情况下创建和运行的
