openmp

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나는이 OpenMP tutorial을 읽기, 다음 프로그램 건너 오전 : #include <omp.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define N 100 int main (int argc, char *argv[]) { int nthreads, tid, i; float a[N], b[N], c[N]

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OpenMP가 "#pragma omp parallel"에서 lastprivate를 금지하는 이유는 무엇입니까?

내 OpenMP 프로그램은 다음과 같다 : #include <stdio.h> #include <omp.h> int main (void) { int i = 10; #pragma omp parallel lastprivate(i) { printf("thread %d: i = %d\n", omp_get_thread_n

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OpenMP를 사용하여 n 개 검색 속도 향상 없음

검색 공간을 n 개 부분으로 나눈 n 개 검색 코드를 작성했습니다. OpenMP 지시어가없는 코드 (예 : 직렬 실행)와 병렬 코드를 비교하면 병렬 코드가 직렬 코드보다 여러 번 느린 것으로 나타났습니다. 두 프로그램을 여러 번 실행 한 후에는 병렬 코드에서 속도가 거의 느리지 만 항상 그렇지는 않았습니다. 캐시 계층 때문일 수 있습니다. 4GB RAM이

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너무 많은 인수를 참조로 전달하는 것이 비효율적 일 수 있습니까?

Disclamer : 저는 인텔 컴파일러 2017을 사용하고 있습니다. 왜 내가이 일을하는지 알고 싶다면 질문 끝으로 가야합니다. 이 코드가 : 이제 class A{ vector<float> v; ... void foo(); void bar(); } void A::foo(){ for(int i=0; i<bi

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OpenMP는 중첩 된 루프 인스턴스의 수를 어떻게 알 수 있습니까?

오랜 시간 전에 OpenMP를 사용하여 C++ 프로그램을 작성했습니다. Suddnely, 질문이 내 마음에 들어온다. "OpenMP는 얼마나 많은 루프 인스턴스가 중첩되어 있는지 알 수 있습니까?" 컴파일러에서 명시 적으로 계산합니까?

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g ++를 어떻게 구성하여 x ++가 원자 적 (atomic)인지 (Ubuntu, openmp)?

내 스레드가 동시에 실행하는 간단한 명령어 cout << x++이 있습니다. 나는 출력을 정렬 한 다음 uniq-c를 수행했고 실제로 많은 값에 대해 1보다 크다. 그래서 이것은 x ++가 원자가되지 않는다는 것을 암시합니다. 그것을 어떻게 만드나요?

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OpenMP에서 C++로 정렬 된 스레드 ID

OpenMP를 C++로 사용하고 있습니다. 스레드 수 (16)를 지정하고 0에서 15까지의 ID를 가진 각 스레드를 실행하려고합니다. 각 개별 스레드에서 매개 변수로 사용하려는 16 개의 숫자 배열이 있습니다. 그래서 내가 가지고있다 omp_set_dynamic(0); omp_set_num_threads(16); int tid; #pra

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병렬로 pragma omp 병렬로 중첩 된 루프

스파이크 뉴런 네트워크에서 일부 시뮬레이션을 실행하는 코드를 병렬 처리하려고합니다. 여기에는 하나의 더블 루프가 관련되어 있는데, 여기서 '#pragma omp parallel for'을 메인 루프 외부에 둔다. 여기서 코드이다 : int main(void){ int i,j,count[200]; #pragma omp parallel f

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OpenMP 병렬 처리 (Block Matrix Mult)

블록 행렬 곱셈을 구현하고 병렬 처리를 시도하고 있습니다. 이 내 코드입니다 : 내가 OpenMP를 함께 놀아 봤는데 여전히 가장 좋은 방법은이 시간의 최소 금액에서 수행해야하는 것을 계산에 운이 없었을 int i,j,jj,k,kk; float sum; int en = 4 * (2048/4); #pragma omp parallel for col

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MPI 프로그램 내에서 OpenMP 프로그램 시작

MPI를 통해 자체적으로 실행되는 프로그램 내에서 OpenMP 병렬화를 사용하는 라이브러리를 호출하려고합니다. 단일 프로세스를 사용하여 MPI 프로그램을 실행 한 다음 OpenMP 라이브러리를 호출 할 때 내 컴퓨터의 코어 수에 해당하는 7 개의 추가 스레드가 올바르게 생성되고 작업이 병렬로 수행됩니다 . 대신에 2 개의 프로세스에서 MPI 프로그램을 실행