multicore

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我想監視嵌入在knitr文件中的一些非常冗長的並行計算。計算依賴於我編寫的程序包，相關函數使用來自多核的包中的mclapply進行並行化。此函數輸出進度條以監視計算的進度，使用稍微修改的txtProgressBar的實用程序包。進度條被打印到終端並且每次迭代mclapply完成時通過fifo連接進行更新。當從文件中獲取或直接調用函數時，此工作正常，但是我發現無法使其在knitr中工作。我已經嘗

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關於MPI程序

據我所知，在多處理器環境中的任何線程/進程可以分配給任何核心/處理器等等，什麼是以下行的意思的核心和職級之間的關係：由於協處理器上的內存有限，英特爾至強融核協處理器上使用的MPI等級數量應該大大少於不少部分的內核數量。我的意思是，如果#cores < = #MPI排名是什麼問題？

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是在x86上禁用中斷特殊核心的中間件的一種方法（在linux用戶空間中）

現在，我有一段代碼運行時，我不希望它被中斷。所以我想知道的是有一種方法來禁用它或不處理任何interrput。有沒有辦法讓sepcial核心只運行一個進程。

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用於n-Core處理器的Perl fork隊列

我正在編寫一個類似於建議here的應用程序。從本質上說，我使用Perl通過fork和wait來並行管理多個CPU密集型進程的執行。但是，我正在運行一臺4核機器，並且我有更多的進程，所有進程的預期運行時間都非常不一樣，這些都是事先不知道的。最終，需要更多的努力來估計運行時間並恰當地配合它們，而不是簡單地爲每個核心使用隊列系統。最終，我希望每個核心都可以進行處理，儘可能減少停機時間，直到完成所有工作

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並行模型評分R

我正在嘗試使用積雪包對R中的彈性網模型進行評分，但我無法弄清楚如何獲得預測函數以在集羣中的多個節點上運行。下面的代碼包含一個定時基準併產生錯誤的實際代碼： ############## #Snow example# ############## library(snow) library(glmnet) library(mlbench) data(BostonHousing) B

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需要多核編程技巧和技巧

1）多進程和多核編程有什麼區別？ 2）對於多線程，我們需要通過互斥鎖和同步保存共享數據，那麼在多核上運行的程序如何？ 3）如果我在程序中有一個進程並在多核環境中運行它？處理會更快還是不行？

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空間分佈/模擬/密度函數

想象一下，你有相當大的數據集2.000.000點隨機發布在一些多邊形空間。密度函數必須從隨機選擇的4.000點樣本中隨時測量。這個過程必須重複200次。我的代碼並沒有很好地解決這個問題。任何建議如何改進代碼。 # coord is SpatialPoints Object library(sp) library(maptools) library(map) 你可以從下面的鏈接的對象po

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對多核使用qCompress/qUncompress

是否有可能將多核用於內部QT功能，例如qCompress/qUncompress？謝謝。

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Linux內核多核問題

我對某些Linux內核調度有些懷疑。 1) Does linux kernel(schedular to be specific) always runs on CPU-0? 2) One Scenario: One kernel thread running on CPU - 0, goes into sleep with interrupts disabled. In

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並行化功能，用C的OpenMP

我如何並行該功能中的OpenMP對於C int zeroRow(int**A,int n) { int i, j, sum, num = 0; for(i= 0;i< n;i++) { sum = 0; for(j = 0; j < n; j++) { sum += A[i][j]; } if(sum == 0) { num++;