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int v[10] = {2,9,1,3,5,7,1,2,0,0};int maximo = 0;int b = 0;国际我;#pragma omp parallel for shared(v) private(i) reduction(max:maximo)for(i = 0; i maximo)maximo = v[i];b = i + 100;} 当 maximo 获得其最大值(因此,
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我使用 OpenMP 和 Intel TBB 并行化了图像卷积和 lu 分解.我正在 1-8 个内核上测试它.但是,当我通过分别使用 set_num_threads(1) 和 task_scheduler_init InitTBB(1) 指定一个线程在 OPenMP 和 TBB 中的 1 个内核上尝试它时;由于 TBB 开销,与顺序代码相比,TBB 性能显示出一些小幅下降,但令人惊讶的是,Open
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我试图在我的 C 代码中使用 omp 并且遇到了一个问题:在代码中我有#include但是当我尝试编译时: g++ -fopenmp -g -c parallel.c 我收到 cc1plus:错误:无法识别的命令行选项“fopenmp"当我尝试时: g++ -g -c parallel.c 我收到两个错误: omp.h:没有那个文件或目录,并且未在此范围内声明 mal
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我想做什么: 我正在编写 C/c++ 代码以构建适用于所有平台的产品(IOS/Android/Windows(移动/桌面)/Mac/Linux) 到目前为止我做了什么: 是的,有很多在线链接都在讨论 OpenMp 与不同处理器和操作系统的兼容性,但很难从它们中得出合乎逻辑的结论,因为许多是较旧的文章或特别针对移动目标的帖子. 参考:链接 根据我的分析,是的,openM
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我需要使用 OpenMP 实现并行选择排序算法,尽管我在 SO 或 Internet 上找不到太多信息. 这是我的序列号: void selectionsort(int* arr, int size){for (int i = size - 1; i > 0; --i){int max = i;for (int j = i - 1; j >= 0; --j){如果 (arr[j] > ar
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我正在使用通过正交计算 pi 值的示例学习 openmp.在串行中,我运行以下 C 代码: double serial() {双步;双 x,pi,sum = 0.0;step = 1.0/(double) num_steps;for (int i = 0; i 我将其与使用并行 for with reduction 的 omp 实现进行比较: double SPMD_for_reducti
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OpenMP 锁和临界区有什么区别?它们只是彼此的替代品吗?例如,如果我使用多个文件写入同一个文件,我应该在写入文件之前使用锁定还是仅使用临界区? 解决方案 关键部分最常在内部使用锁,例如: libgomp:来源 libiomp: 如果省略了可选的(名称),它会锁定一个未命名的全局互斥锁. OpenMP 规范保证以下行为: > 关键构造限制相关联的执行一次一
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我正在使用 Eratosthenes Sieve 算法来查找 n 之前的素数.想法是标记一个素数的所有倍数.但是,随着线程数量的增加,它并没有实现性能提升. 使用 100 个线程花费 0.009 秒,使用 1 个线程花费 0.006 秒来查找 100000 之前的素数. #pragma omp parallel num_threads(t){#pragma omp forfor (int
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为什么 openmp 给我这个错误:- error: for statement expected before ‘{’ token #include #include #include #include int main (int argc, char *argv[]){#pragma omp 并行{int a[100],b[100],c[100];int i = 0;for(; i
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我正在构建一个 R 包,其中包含一些带有使用 OpenMP 的代码的 .c 文件,这些 C 函数是从 .cpp 文件中调用的,但是 .cppcode>.cpp 文件本身不使用 OpenMP. 例如cfile.c: int parallel_function(double *x, int n){国际我;#pragma omp parallel for firstprivate(x, n)fo
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考虑: void saxpy_worksharing(float* x, float* y, float a, int N) {#pragma omp 并行用于for (int i = 0; i
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我在 Openmp for 循环中有以下非线程安全代码 bneijt::MetalinkFile record(filename, &mirrorList); 因为构造函数同时更新mirrorList,它是循环后使用的向量,因此必须在所有线程之间共享. MetalinkFile 类在哪里 class bneijt::MetalinkFile : public std::string {私人
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我在 Visual Studio 2019 和 C++ 中使用 omp.但它一直给我提示“C6993:代码分析忽略 OpenMP".这是否意味着 omp 将在单个线程中运行程序?为什么?以下是代码.我测了加omp前后的时间,好像是并行运行的,那为什么提示c6993呢? #pragma omp parallel forfor (int i = 0; i
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我有以下问题:我的 C 程序必须计算文本文件中单词列表的出现次数. 我为此使用了 OpenMP,并且该程序在理论上具有正确的逻辑.当我将一些 printfs 放在 For Loop 中时,程序的结果是正确的并且始终相同. 当我删除 printfs 时,结果不正确,并且每次执行时其值都会发生变化.鉴于这种情况,我认为原因与执行时间有关.使用 printfs 会增加执行时间,因此有时间完成
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我对几个独立函数进行了一系列调用. func1(arg);func2(arg);func3(arg); 我想并行执行它们,而不是串行执行它们.我目前正在使用 #pragma omp parallel{func1(arg);func2(arg);func3(arg)} 我尝试的其他方法是使用 switch case,然后并行执行它以将任务拆分到不同的线程,例如 function(arg,
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我最近使用 brew 在我的 macOS high Sierra 上安装了 OpenMP. 我可以使用 g++-9 轻松运行具有 OpenMP 指令的代码(类似于此处答案中的建议:在 Mac OS 上使用 OpenMP 和 C++11 ).但是,我需要将 OpenMP 功能添加到使用 OpenCV 的项目中,并且我只能使用常规 g++ 编译它(g++ —version 显示它是 4.2.1)
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嗨,我是 C++ 的新手,我编写了一个可以运行的代码,但是由于许多嵌套的 for 循环,它很慢,我想通过 openmp 来加速它,任何可以指导我的人.我尝试在 ip 循环之前使用 '#pragma omp parallel' 并且在这个循环中我在 #pragma omp parallel for' 之前使用了 >it 循环但它不起作用 #pragma omp 并行for(int ip=0; i
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我正在使用 open MP 来并行化 HEVC 中的一部分代码.代码的基本结构如下 空函数(){ for(...) { #pragma OMP parallel for private(....) 对于 (...) { ////做一些并行工作 }//内部for循环结束 //其他任务 }///外部循环结束 }//函数结束 现在我
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我正在尝试做一个基本项目,但似乎线程用完了?你们知道我该如何解决这个问题吗? 代码如下: int main(){omp_set_num_threads(2150);#pragma omp 并行{printf("%d\n",omp_get_thread_num());}返回0;} 这里是我在“其他编译器选项"上写的全局编译器设置在代码块上: -fopenmp 我收到以下错误: l
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我正在尝试创建一个 OpenMP 程序,该程序将按顺序遍历一个循环.我意识到线程不适用于顺序程序——与单线程相比,我试图获得一点加速,或者至少保持与单线程程序相似的执行时间. 在我的#pragma omp 并行部分中,每个线程计算自己的大型数组部分并获得该部分的总和.这些都可以并行运行.然后我希望线程按顺序运行,并将每个总和添加到 TotalSum IN ORDER.所以线程 1 必须等待线
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