그래서 저는 잠깐 동안 온라인을 둘러 보았습니다. OMPThread (omp_get_thread_num();에 의해 주어진)와 스레드가 실행될 실제 코어에서 특정 컴퓨터의 매핑을 알아낼 수있는 방법이 OpenMP 사용에 익숙하지 않으므로 여기에 있습니다. 또한 OMP가 스레드를 어떻게 할당했는지에 대해서도 관심이있었습니다. 예를 들어 동일한 코드가 동일한
OpenMP를 사용하여 행렬 곱셈을위한 프로그램을 작성했습니다. 캐시 편의를 위해 A x B (전치 행) 행 대신 X 행을 사용합니다. A x B rows x columns. 캐시 효율을 향상시킵니다. 이렇게하는 것은 흥미로운 사실입니다.이 코드에서 extern 루프를 병렬 처리하면 프로그램에서 OpenMP 지시문을 가장 안쪽 루프에 넣는 것보다 속도가 느
에서 나는 다음의 OpenMP 코드를 #pragma omp parallel shared(S2,nthreads,chunk) private(a,b,tid)
{
tid = omp_get_thread_num();
if (tid == 0)
{
nthreads = omp_get_num_threads();
다음 C 코드에서 중첩 루프에서 OpenMP를 사용하고 있습니다. 경쟁 조건이 발생하기 때문에, 나는 마지막에 원자 작업을 수행 할 : double mysumallatomic() {
double S2 = 0.;
#pragma omp parallel for shared(S2)
for(int a=0; a<128; a++){
다음과 같은 결과 (직렬 대 OpenMP)가 발생하는 이유는 무엇입니까? 지금은 아마도 루프가 스레드에 대해 너무 "커"다고 생각할 수 있습니다. 아마도 다른 방법으로 쓰는 것이 좋지만 확실하지는 않습니다. 힌트는 무엇입니까? 편집 : #pragma omp parallel for reduction(+:S2)
그리고 원자에 대한 필요가 없기 때문에이 빠르
나는 C++ 수치 처리 프로그램을 가지고있다. 구조는 다음 데이터 입력, 데이터 준비 b) "큰"루프는 c) 두 경우 글로벌 및 로컬 데이터 (다른 많은 변수를 사용하는) ) 가공 후의 결과 및 연락 데이터 가장 집중적 인 부분은 "b"이며 기본적으로 루프입니다. 나는 클러스터에서 프로그램을 빠르게 할 필요가있다. 블레이드 25 개, 코어 4 개. 여기서
난 그냥 다음 코드 (GCC 4.5.1에서) OpenMP를 컴파일하지 않는 것으로 나타났습니다 : struct job {
unsigned busy_children;
};
job* j = allocateJob(…);
// …
#pragma omp flush(j->busy_children)
컴파일러는 플러시 인수 목록에서 ->에 대해 불
안녕하세요, 내 QT 응용 프로그램에서 루프를 병렬 처리하기 위해 OpenMP를 사용합니다. 루프에서 현재 QMainWindow의 진행률 값을 업데이트하고 싶습니다. 코드에 따라 내가 이렇게 노력하고 있어요 방법을 보여줍니다 여기 #ifdef OPENMP_ENABLE
#pragma omp parallel for
#endif
for (int i = 0