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OpenMP에서 특정 스레드 ID를 고유 한 태스크 그룹으로 그룹화 할 수 있습니까?

내 프로그램을 실행하기 전에, 나는이 작업을 수행 : #pragma omp parallel num_threads(48) { int id = omp_get_thread_num(); } 병렬 구조의 각 스레드는 이제 프로세서 ID와 일치하는 ID가 있습니다 export KMP_AFFINITY=explicit,proclist=[0-47],gran

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C++ API를 사용하여 LLVM 코드 생성 : OpenMP 호출을 처리하는 방법

작은 언어 용 컴파일러를 만들고 있습니다. 컴파일러에서 LLVM C++ API를 사용하여 LLVM Kaleidoscope tutorial과 비슷한 llvm 코드를 생성합니다. 그래서 TheModule, TheContext, BasicBlocks, 을 사용하고 Builder.Create ...()를 호출합니다. 나는 현재 산술, 제어 흐름 및 방법을위한 유효

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Open MPI 및 OpenMP를 사용하여 압도적으로 병렬 처리

어리석은 질문 일 수도 있습니다. 어쨌든 당황스럽게도 병렬 문제에 직면하고 있습니다. 작업을 병렬로 수행 할 수있는 독립적 인 작업 (통신 없음)으로 나눌 수 있습니다. 마지막으로 #include <string.h> #include <stdlib.h> #include <stdio.h> int main(int argc, char *argv[]){

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주문한 omp와 omp의 차이점

주문한 omp와 omp의 차이점을 이해하려고합니다. 그들은 둘 다 동일한 의미를 가지고 있지 않습니까? 각각의 내부에 작성된 코드는 순차적으로 실행되며 하나의 스레드가 정렬 된/임계 블록에있는 동안 다른 스레드가 대기합니다. 나는 둘 사이에 어떤 차이점을 볼 수 없습니다.

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OSX에서 caffe_rtpose를 컴파일하는 방법은 무엇입니까?

나는 최근에 caffe_rtpose을 발견하고 예제를 컴파일하고 실행하려고 시도했다. 불행히도 저는 C++에 익숙한 경험이 많아서 컴파일하고 링크하는 데 많은 어려움을 겪었습니다. 나는 (existing Ubuntu config에서 수정 된) Makefile 설정을 조정 해 보았습니다. (I는 엔비디아 지포스 750M와 OSX 10.11.5를 실행하는 시스

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중첩 된 루프에서 OpenMP에서 코어가 분할됩니까?

의 우리가이 코드를 가지고 있다고 가정하자 : for(size_t i=0; i<5; i++){ //do something expensive here for(size_t i=0; i<5; i++){ //do somehting expensive here too } } 이의 우리가 적어도 25 개 물리적 코어가 가정하자.

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일반적으로 cv :: Mat 또는 cv :: Mat 벡터의 omp 감소

//In other words, this equilavent to cv::Mat1f mat(5,n) //i.e. a matrix 5xn std::vector<cv::Mat1f> mat(5,cv::Mat1f::zeros(1,n)); std::vector<float> indexes(m); // fill indexes // m >> nThreads (f

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C에서 OpenMP 파일 읽기

파일을 한 줄씩 읽은 다음 두 벡터에 두 개의 해당 이진 표현을 저장하는 코드 조각이 있습니다. 그러나 벡터의 크기와 처리 된 총 라인 수는 0입니다. int numLines = 319426908; // calculated before for loop char temp[100]; vector<long long int> p1, p2;

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동시 퀵 소트의 구현이 맞습니까?

OpenMP를 사용하여 C++에서 동시 quicksort를 구현했습니다. #include <omp.h> #include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; void sort(int *a, int low, int high); int partition(int *a, int low, int h

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OpenCV에서 병렬 처리를 비활성화하는 방법은 무엇입니까?

인텔 IPP를 사용하여 OpenCV를 만들었으므로 가능할 때마다 (예 : 행렬 곱셈) 사용한다고 가정합니다. 병렬 응용 프로그램과 비교하여 병렬 응용 프로그램의 확장 성을 테스트하고 싶습니다. 그렇게하기 위해, 내가 할 때 : 그러나 CPU 사용량을 모니터링하면 여러 개의 CPU가 여전히 사용되는 것을 볼 수 있습니다. 왜 그런가요? 그리고 CPU를 하나만