openmp

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많은 반복을 실행하는 코드가 있으며 조건이 충족되는 경우에만 반복 결과가 저장됩니다. 이것은 자연스럽게 while 루프로 표현됩니다. 각 실현은 독립적이기 때문에 코드를 병렬로 실행하려고합니다. 그래서이있다 : while(nit<avit){ #pragma omp parallel shared(nit,avit) { //do some

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C++ 코드 나는 아래의 OpenMP를 사용하여 내 C++ 코드를 병렬 근래

병렬화의 OpenMP를 사용 :이 ....//some code double S_theta = 0.0, S_x = 0.0, S_y = 0.0; #pragma omp parallel for private(dx,dy,theta_new) reduction(+ : S_x,S_y,S_theta) for(int j = 0; j < N; j++)

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OpenMP의 불평등 한 부하가 루프

위해 나는 다음과 같은 따라서 while(counter < MAX) { #pragma omp parallel reduction(+:counter) { // do monte carlo stuff // if a certain condition is met, counter is incremented } } 처럼

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OpenMP - for 루프의 스레드 생성 및 종료시 오버 헤드

저는 OpenMP를 처음 사용하고 있으며 병렬 처리하려고하는 몬테카를로 코드가 있습니다. 나는이 a를 new_value() 함수를 호출 순차적으로 실행되어야합니다 - 루프 : void new_value() { #pragma omp parallel default(shared) { int thread_rank = omp_get_thread_num

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omp를 사용하여 병렬로 참조를 사용하는 함수

단순화 된 예제를 고려하십시오. int foo(int x, int y, bool &flag) { if (x == y) flag = true; return x + y; } 다음 병렬 사용 OpenMP를 실행한다 : bool flag = false; #pragma omp parallel for for (int i =

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병렬 비트닉 정렬을 개선하는 더 나은 방법

나는 기존의 비트닉 정렬을 향상시키기 위해 executaion 시간을 줄이고 일부 경우에만 작동하지만 일부는 작동하지 않습니다. 예를 들어 크기가 20 인 작은 배열의 경우 최적화 된 시간이 더 좋지만 10,000 + 크기의 큰 배열의 경우 절반의 시간이 정확히 실행되고 나머지 절반은 최적화 된 버전이 더 빠릅니다. 이것은 내가 가지고있는 것입니다. Nth

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'...'에서 OpenMP *** 오류 : double free or corruption (fasttop) : [주소] ***

C++에서 openMP를 시작했는데 병렬 for 루프에 문제가 있습니다. 감소와 함께. 아래 함수를 실행하면 "* ./main.out '오류가 발생합니다 : 이중 자유 또는 손상 (빠른) : 0x00007fe2a00008c0 *". *** 업데이트 : 여러분의 도움에 감사드립니다! 나는 당신의 제안 (아래 참조)을 기반으로 기능을 편집하고 올바르게 실행됩니

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병렬 처리 할 때 다른 대답

#pragma omp parallel for for (int i = 0; i <500; i++) for (j=i; j < 102342; j++) { Output[j] += staticConstant[i] * data[j-i]; } } 일부 벡터 응답은 동일하고 일부는 다릅니다. 이것에 대한 이유는 무엇일까요?

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OpenMPI를 사용하여 OpenMP로 MPI 프로그램을 컴파일 할 수 없습니다.

OpenMP에서 병렬 처리되는 솔버 중 하나와 솔버를 비교하려고합니다. 솔버는 모두 Fixed Form Fortran 77을 사용하는 OpenMPI에서 병렬로 실행됩니다. mpif77은 -fopenmp 스위치로 오브젝트 파일을 링크시키지 않습니다. make는 실행 파일을 생성하지 않습니다. gfortran을 사용하여 OpenMP 소스 파일을 개별적으로 컴파

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코드에서 OpenMp를 사용하여 오류 결과를 얻습니다.

#pragma omp parallel for num_threads(6) for (int m = 0; m < k_num; m++) { Point(0, 0) = double(data3[j * 3]) - mean1[m].at<double>(0, 0); Point(0, 1) = double(data3[j * 3 + 1])