在OpenMP代码中使用C ++互斥锁是否安全?
在OpenMP 4.5代码中使用C ++ 11 std :: mutex 是否安全?我的想法是，我正在使用一个日志库，该日志库使用C ++互斥锁保护每个 std :: cout ，以便在与多个线程一起运行时，不会扰乱 cout 的输出.在我的OpenMP代码中，我可能想使用此日志记录库来打印一些消息.这样做安全吗? 解决方案 不，这不安全. 只有最新的OpenMP版本(5.0)才“指
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是否订购了OpenMP，是否总是将循环的一部分也按顺序分配给线程?
背景 我在程序中依靠OpenMP并行化和伪随机数生成，但是同时我希望使结果能够完全复制(如果需要的话)(提供相同数量的线程). 我正在像这样分别为每个线程播种 thread_local PRNG， {std :: minstd_rand master {};#pragma omp parallel for有序for(int j = 0; j
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是在不同内存位置同时写入std :: deque线程安全吗?
我有一个 std :: deque> ，在启动并发块时大小不变. 并发块读取 deque 的每个 CustomObj 并设置 int . 我可以保证双端队列不会更改大小，因此不会重新分配，并且每个线程将仅访问双端队列的内存块，而不会访问其他线程的内存块. 是否会导致未定义的行为并发读写?我应该将文字和阅读放在互斥区吗?
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编写std :: vector与普通数组的线程安全性
我在Stackoverflow上已阅读 ，其中STL容器具有写线程安全性.但是，这实际上意味着什么呢?这是否意味着我应该将可写数据存储在纯数组中? 我希望同时调用 std :: vector :: push_back(element)可能导致数据结构不一致，因为它可能需要调整向量的大小.但是像这样的情况呢，其中不涉及调整大小: 使用数组: int数据[n];//在这里初始化值.
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在cuda主机代码中使用openMP?
是否可以在CUDA文件中使用openMP编译指示(而不是在内核代码中使用)? 我将结合gpu和cpu计算.但是，如果我将porgram与openmp选项链接(在Linux下)，则nvvc编译器将失败，并显示“找不到未知选项'openmp'" 一种解决方法是仅在c/c ++文件中使用openMP语句. 解决方案 我刚刚找到了这个 http://www.cse.buffalo
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如何将OpenMp添加到三重嵌套的for循环
目标是向以下Cholesky因子函数添加尽可能多的OpenMP以增加并行化.到目前为止，我只有一个正确实现的 #pragma omp并行. vector> 表示二维矩阵.我已经尝试为 添加 #pragma omp parallel for for(int i = 0; i
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随机密码生成器上的OpenMP多线程
我正在尝试使用集成了Visual Studio 2010的OpenMP的多线程来制作快速密码生成器. 比方说，我有一个基本的字符串生成器，它可以从字符串中随机抽取Chars. srand(time(0));对于(i = 0; i
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OpenMP如何在减少子句中使用原子指令?
OpenMP 如何在约简构造函数中使用 atomic 指令?它根本不依赖原子指令吗? 例如，下面代码中的变量 sum 是否通过 atomic '+'运算符累加? #include#include使用命名空间std;int main(){int m = 1000000;向量v(m)；对于(int i = 0; i
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使用OpenMP的x86上的原子最小
OpenMP是否支持C ++ 11的最低要求?如果OpenMP没有可移植的方法:是否可以使用x86或amd64功能实现此目的? 在OpenMP规范中，我没有发现C ++的任何东西，但是Fortran版本似乎支持它.有关详细信息，请参见v3.1的2.8.5.对于C ++，它说明 binop是+，*，-，/，&，^，|，>之一. 但是对于Fortran来说，它说明 in
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为什么我应该使用归约变量而不是原子变量?
假设我们要在OpenMP循环中计数一些东西.比较减少量 int计数器= 0;#pragma omp进行还原(+:counter)为了 (...) {...计数器++;} 具有原子增量 int计数器= 0;#pragma omp for为了 (...) {...#pragma omp atomic计数器++} 原子访问立即提供结果，而归约仅在循环结束时假定其正确值.例如，减少不允许这
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OpenMP在C数组中的减少/并行化代码
我的代码有问题，它应该打印出一定数量的外观. 我想将此代码与OpenMP并行化，我试图对数组使用归约法，但是显然它并没有按我的意愿工作. 错误是:“分段错误".一些变量应该是私有的吗?还是我尝试使用归约方式的问题? 我认为每个线程应该计数数组的某个部分，然后以某种方式合并它. #pragma omp并行以减少操作(+:reasult [:i])对于(i = 0; i
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OpenMP 4.5不会使用目标指令卸载到GPU
我正在尝试使用openMP创建一个简单的GPU卸载程序.但是，当我尝试卸载时，它仍在默认设备(即我的CPU)上运行. 我已经安装了具有CUDA支持的g ++ 7.2.0编译器(位于我使用的群集中).当我运行下面的代码时，它表明可以看到8个GPU，但是当我尝试卸载时，它说它仍在CPU上. #include #include #include
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对omp_get_wtime的未定义引用
我找不到要在Windows(Vista)下的GCC(4.8)中链接的wich库.我尝试了-fopenmp -llibgomp -lgomp编译器指令，但是没有一个有效. 我已经拥有带有POSIX的GCC(因此，如果启用C ++ 11，则std :: thread可以工作)，问题似乎是，搜索正确的库不能提供有用的结果(即使在GCC/mingw文档中进行搜索). 所以基本上我无法得到此答案有效
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OpenMP GPU卸载数学库?
我正在尝试使用OpenMP 4+指令卸载GPU代码.我在GCC 7.2中使用ubuntu 16.04，对于一般情况，它工作正常.当我尝试卸载对在"math.h"中定义的 sqrtf 函数具有调用的代码时，就会出现我的问题.麻烦的代码是这样的: #pragma omp target teams distribute \ map(to:posx[:n],posy[:n],posz[:n]) \
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是否可以“交叉折叠"?并行循环?
在此答案之后，我实际上有三个循环的更复杂的代码: !$omp parallel !$omp do do i=1,4 ! can be parallelized ... do k=1,1000 !to be executed sequentially ... do j=1,4 ! can be parallelized call job(i,j) 除了i
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cython openmp single，障碍
我正在尝试在cython中使用openmp。我需要在cython中做两件事： i）在我的 #pragma omp single {} 范围内使用cython代码。 ii）使用 #pragma omp barrier {} 有人知道如何在cython中执行此操作吗？ 这里有更多详细信息。我有一个nogil cdef函数 my_fun（），我在omp for循环中调用它：
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在Visual Studio中将OpenMP与Clang和CMake一起使用
我正在尝试编译一个简单的应用程序，以测试将来可能使用的一些库。由于msvc遇到了一些问题，我尝试了Clang，这使我消失了一个奇怪的错误。 我现在遇到的问题是我要测试的库OpenMP。他们使用FindOpenMP模块CMake privides导入它。但是，该模块在Clang中找不到。 cmake_minimum_required（3.14.0版） 项目（blaze-test VER
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OpenMP循环数组访问中的虚假共享
我想利用OpenMP来使我的任务并行化. 我需要对数组的所有元素减去相同的数量，然后将结果写入另一个向量.这两个数组都使用malloc动态分配，第一个用文件中的值填充.每个元素的类型为uint64_t. #pragma omp parallel for for (uint64_t i = 0; i
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在openmp中读取数据时会发生错误共享吗?
如果我有一个具有OpenMP并行化功能的C ++程序，其中不同的线程不断地仅使用一些小型共享数组来从中读取数据，因此是否会发生错误共享?换句话说，错误共享仅与内存写入操作有关，或者在内存读取操作中也可能发生. 解决方案 通常使用的缓存一致性协议，例如 MESI (已修改，互斥，共享，无效)具有用于缓存行的特定状态，称为“共享".如果高速缓存行被多个处理器读取，则处于此状态.然后，每个处理器
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写入单个向量时OpenMP中的虚假共享
我使用蒂姆·马特森(Tim Matterson)的讲义学习了OpenMP，他给出了一个错误共享的示例，如下所示.该代码很简单，用于从4.0/(1 + x * x)的数值积分计算pi，x的范围为0到1.该代码使用向量包含4.0/(1 + x * x)的值对于从0到1的每个x，然后将向量求和: #include static long num_steps = 100000; do
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