我已经将OpenMP添加到现有代码库中,以便并行化for循环.在并行区域范围内创建了几个变量,包括一个指针： #pragma omp parallel for for (int i = 0; i < n; i++){ [....] Model *lm; lm->myfunc(); lm->anotherfunc(); [....] } 在结果输出文件中,我注意到不一
我的问题是将OpenMP与pthreads混合是否是一个好主意.是否有那些将这两者结合起来的应用程序.混合这两个是一个好习惯吗？或典型的应用程序通常只使用两者之一.解决方法:通常情况下,最好只使用其中一种.但至少对我自己来说,我经常混合两者,如果正确完成它是安全的. 我这样做最常见的情
我有通过cout和cerr写入控制台的OpenMP线程.这当然不安全,因为输出可以交错.我可以做点什么 #pragma omp critical(cerr) { cerr << "my variable: " << variable << endl; } 如果可以用线程安全版本替换cerr会更好,类似于valgrind DRD手册(http://valgrind.org/docs/manual/d
在C中使用openMP时,我再次陷入困境.这次我正在尝试实现并行快速排序. 码： #include <iostream> #include <vector> #include <stack> #include <utility> #include <omp.h> #include <stdio.h> #define SWITCH_LIMIT 1000 using namespace std; template <type
假设我在对象中打包了一些资源,然后根据资源执行一些计算.我通常做的是初始化并行区域之外的对象,然后使用firstprivte关键字 int main() { // initialize Widget objs Widget Widobj{params1,params2,params3...}; #pragma omp parallel for firstpriv
我是OpenMP和c的新手,也许是因为我有一些非常基本的问题. 我试图做一个静态调度,所有变量都是私有的(以防万一,以验证获得的结果与非并行变量相同). 当我看到诸如身体之类的变量时,问题就出现了,我不知道它们来自哪里,因为它们之前没有定义过. 是否可以将所有出现的变量(如实体)定
我不知道如何将struct或object作为threadprivate,我正在做的事情会产生错误： struct point2d{ int x; int y; point2d(){ x = 0; y = 0; } //copy constructor point2d(point2d& p){ x =
根据我的理解,#pragma omp parallel及其变体基本上在许多并发线程中执行以下块,这对应于CPU的数量.当嵌套并行化时 – 并行为并行,并行函数内的并行函数等 – 内部并行化会发生什么？ 我是OpenMP的新手,我想到的情况可能相当简单 – 将矢量与矩阵相乘.这是在两个嵌套的for循环中完成
如果我像这样使用嵌套并行for循环： #pragma omp parallel for schedule(dynamic,1) for (int x = 0; x < x_max; ++x) { #pragma omp parallel for schedule(dynamic,1) for (int y = 0; y < y_max; ++y) { //parallelize this code here } //IMPORTANT: no code i
在程序的顶部和末尾,我使用clock()来计算程序完成所需的时间.不幸的是,它的报告时间似乎只有一半.我用“time”命令仔细检查了这一点. 我的节目报告： 在45.86s完成 时间命令报告：真实0m22.837s用户0m45.735ssys 0m0.152s 使用我的手机计时,它在23秒完成(又名：“真正的”时间). “用户
我想到哪些因素会影响OpenMP中的静态调度开销. 在我看来,它受到以下因素的影响： > CPU性能> OpenMP运行时库的具体实现>线程数 但是我错过了其他因素吗？也许任务的大小,……？ 此外：开销是否线性地依赖于迭代次数？在这种情况下,我希望有静态调度和4个内核,开销随着4 * i次迭代线性增加.到
我喜欢在使用Xcode作为IDE的c项目中使用openmp.不幸的是,Apple的Clang编译器不支持openmp(see here),所以我安装了clang-omp.我完全按照该网站上给出的说明在Xcode中使用它,但是我得到的错误信息不能执行’/usr/local/bin / clang -omp'(没有这样的文件或目录).我尝试编译通过终端
我有两个C代码在2个不同的核心上运行.它们都写入同一个文件. 如何使用OpenMP并确保没有崩溃？解决方法:您需要OMP_SET_LOCK / OMP_UNSET_LOCK函数：https://computing.llnl.gov/tutorials/openMP/#OMP_SET_LOCK.基本上： omp_lock_t writelock; omp_init_lock(&writelock); #pragma om
我的算法(求解泊松方程)是完全可并行化的 – 假设所有线程在每次迭代结束时同步. Function f, fNext; init(f); #pragma omp parallel for(int step=0; step<maxITER; step++) { #pragma omp for for(int i=0; i<N; i++) { for(int j=0; j<N; j++) { fNext(i,j)
我有一个循环,我正在尝试并行化,并在其中我填充容器,说一个STL地图.然后考虑下面的简单伪代码,其中T1和T2是一些任意类型,而f和g是整数参数的一些函数,分别返回T1,T2类型： #pragma omp parallel for schedule(static) private(i) shared(c) for(i = 0; i < N; ++i) { c.insert(s
我想在运行一段时间后在openMP中关闭一个线程.我怎样才能做到这一点？解决方法:无法从外部强行杀死OpenMP线程.它们没有可用于执行连接,中断,中止等操作的句柄. 事实上,OpenMP甚至没有为此设计.如果你需要做一些特别的事情,最好让运行时处理线程并使用显式线程.
我有一个问题,我曾试图询问过,但没有走远,并找到了新的信息,我希望得到更多的帮助.代码是一个混合的MPI / OPENMP代码,当尝试跨多个节点运行时会崩溃并出现分段错误(尽管如果它只在一个节点上执行,它就是主进程产生的那个节点).问题中有静态数组,我发现如果静态数组“太大”会导致s
我写了一个c openmp代码,它在并行区域中有一个动态分配的内存私有变量,该区域在while循环中.在每个循环中,在并行区域的末尾释放动态分配的内存.我在每次分配和释放后通过linux机器上的/ proc / self / stat文件监视内存.我发现驻留集大小的内存较少.为什么会这样？代码是这样的 –
我正坐在这里试图让孤儿工作,并通过减少#pragma omp parallel的调用来减少开销. 我正在尝试的是： #pragma omp parallel default(none) shared(mat,mat2,f,max_iter,tol,N,conv) private(diff,k) { #pragma omp master // I'm not against using #pragma omp single or whatever wi
我有一个std :: map,其键与thread_num相同.每个线程都写入值,这里是std :: vector.因此可以保证每个线程只在“他的”std :: vector上运行. 例： #include <iostream> #include <omp.h> #include <map> #include <vector> int main(void) { std::map<unsigned int, std::vect
所以我目前正在尝试做一些像A ** b这样的东西用于一些2d ndarray和一个双b并行用于Python.我想使用OpenMP进行C扩展(是的,我知道,有Cython等等但是在某些时候我总是遇到那些’高级’方法的麻烦……). 所以这里是我的gaussian.so的gaussian.c代码： void scale(const double *A, doub
所以我想做这样的事情 #ifdef MYCOND #define CR_BEGIN #pragma omp critical{ #define CR_END } #else #define CR_BEGIN #define CR_END #endif 由于标签,GCC(4.8.2)不喜欢第2行. SO处的相关问题给出了答案“使用_Pragma(”“)”,但在这种情况下它不起作用. 建议？解决方法:你
我想并行化下面的代码,但我是openmp和创建并行代码的新手. std::vector<DMatch> good_matches; for (int i = 0; i < descriptors_A.rows; i++) { if (matches_RM[i].distance < 3 * min_dist) { good_matches.push_back(matches_RM[i]); } } 我试过了 std::vector<
我是并行化的新手,我希望我不浪费任何人的时间.我已经问了一些已经使用过openMP的朋友,但他们无法帮助我.所以我猜我的情况对其他人来说也很有意思,至少在教育方面是这样,我试着把它记录得尽可能好.这是两个例子,其中一个100％来自Tim Mattson在youtube上的教程,另一个以某种方式简化
我有以下要并行化的代码： int ncip( int dim, double R) { int i; int r = (int)floor(R); if (dim == 1) { return 1 + 2*r; } int n = ncip(dim-1, R); // last coord 0 #pragma omp parallel for for(i=1; i<=r; ++i) {
