openmp

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고유 3.3 GCC 컴파일러 최적화를 사용하여 멀티 스레드 할 때 컨쥬 게이트 그라디언트가 느리다

나는 Eigen 3.2에서 ConjugateGradient 솔버를 사용해 왔고 새로운 멀티 스레딩 기능의 혜택을 얻기 위해 Eigen 3.3.3으로 업그레이드하기로 결정했다. . 슬프게도 GCC 4.8.4를 사용하여 을 활성화하면 솔버가 느리게 (~ 10 %) 느껴집니다. xosview 보면, 몇 가지 테스트 후, 나는 컴파일러 최적화를 사용하지 않으면,

gcc openmp eigen eigen3 2017-05-06

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OpenMP로 LLVM/Clang을 빌드하는 동안 OpenMP 및 C++ 관련 오류가 발생했습니다.

LLVM, Clang, OpenMP (LLVM 프로젝트에서) 및 libC++ (libcxx)를 Fedora 25의 소스에서 컴파일하려고합니다. 기본 GCC 6.3이 사용되고 있습니다. 그들을 구축하는 데 사용됩니다. C++에 관련된 1 (LIBOMPTARGET_DEP_LIBELF 및 LIBOMPTARGET_DEP_LIBFFI 관련) OpenMP와 관련된 1

c++ openmp llvm-clang 2017-05-06

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행렬 곱셈의 성능은 C++의 OpenMP에서 변경되지 않습니다.

auto t1 = chrono::steady_clock::now(); #pragma omp parallel { for(int i=0;i<n;i++) { #pragma omp for collapse(2) for(int j=0;j<n;j++) { for(int k=0

c++ openmp codeblocks 2017-05-12

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STREAM OpenMP 벤치 마크 해석

이 질문은 스트림 트라이어드 결과를 인텔 제온 E5-2650v4 프로세서에 대한 해석과 관련이 있습니다. 이 프로세서에는 12 개의 코어가있는 2 개의 소켓이 있습니다. 각 소켓의 공유 L3 캐시는 30 MB, 즉 30/12 = 2.5 MB/core입니다. 따라서 OpenMP 버전의 STREAM 벤치 마크 = 4 * ((30+30) * 1024 * 1024

c multithreading openmp benchmarking shared-memory 2017-05-14

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OpenMP를 사용하여 GPU에 팀을 배포하는 방법은 무엇입니까?

OpenMP 및 clang-3.8 컴파일러를 사용하여 병렬 프로그래밍을 위해 Nvidia Geforce GT 740M을 활용하려고합니다. CPU에서 병렬 처리 할 때 원하는 결과를 얻을 수 있습니다. 그러나 GPU에서 처리 할 때 결과는 거의 임의의 숫자입니다. 따라서 스레드 팀을 올바르게 배포하지 못하고 일부 데이터 경쟁이있을 수 있다고 생각했습니다. 나

parallel-processing openmp nvidia gpgpu gpu-programming 2017-05-18

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C++에서 GTK + GUI를 어떻게 시간이 오래 걸리는 작업으로 업데이트합니까?

OpenMP를 사용하여 시간이 많이 소요되는 작업을 수행하고 있습니다. ProgressBar를 GTK +에서 작업을 수행하는 동시에 시간이 많이 걸리는 루프 내에서 업데이트 할 수 없습니다. 내가 가지고있는 코드는 ProgressBar를 갱신했지만, 모든 것이 끝난 후에는 그렇게한다. 코드가 진행되는 것처럼 아닙니다. 이 모든 작업이 완료 될 때까지의 Pr

c++ user-interface openmp gtk3 2017-05-19

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OpenMP 구현이 직렬 구현보다 느립니다.

현재 OpenMP에 익숙해 지려고합니다. 연습을 위해 나는 OpenMP로 탐욕스러운 "학습"알고리즘을 구현했다. 그럼 난 내 직렬 구현과 비교 상관없이 내 프로그램이 OpenMP를 하나 더 느린 항상 곁에 중요하지 않는 것입니다 얼마나 많은 반복 time ./a.out 와 시간을 측정 하였다. 그것은이 구현 12S했다 내 홈 PC에서 #include <

c++ parallel-processing openmp greedy 2017-05-19

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OpenMP를 사용하여 외부 루프 최적화 및 축소

나는 약간의 어려움을 겪고 있습니다. #pragma omp parallel reduction(+:det). 외부 루프를 병렬 처리하려고하면 계산이 잘못됩니다. 누군가가 해결 방법과 실패 이유를 표시 할 수 있습니까? 당신이 외부 루프를 병렬화 경우 // template<class T> using vector2D = std::vector<std::vect

c++ c++11 parallel-processing openmp 2017-05-19

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for 루프에서 하나의 함수 만 병렬화하도록 지시하는 방법은 무엇입니까?

나는 방금 OpenMP를 가르쳤다. 그리고 어리 석을 수있다. 기본적으로 저는 각 노드가 처리하는 데 오랜 시간이 걸리는 C++의 광범위한 첫 번째 검색 프로그램을 병렬 처리하려고합니다. 다음은 예제 코드입니다 : queue<node*> q; q.push(head); while (!q.empty()) { qSize = q.size();

c++ parallel-processing openmp breadth-first-search 2017-05-20

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C++에서 재현 할 수없는 버그 추적

나는 C++에서 전산 기하학 응용 프로그램을 개발 중입니다. 이것은 스레드와 openmp를 사용하여 병렬로 실행됩니다. 그래서, 나는 기하학적 인 값 (노드, 모서리 등)을 얻고 결과를 산출합니다. 이것은 거의 항상 완벽하게 작동합니다. 그러나 1 %와 같은 경우가 있습니다. 응용 프로그램이 충돌하지 않지만 내 결과에 임의의 메모리 값이있는 것과 같은 잘못

c++ c multithreading debugging openmp 2017-05-20

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