multicore

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    我想在R大型稀疏矩陣(17k x 2m)上運行svd(),並且我可以訪問羣集。有沒有一種直接的方法可以用多核來計算R中的SVD? RScaLAPACK軟件包(http://www.inside-r.org/packages/cran/RScaLAPACK)似乎使這成爲可能,但它似乎不再支持(http://cran.r-project.org/web/packages/RScaLAPACK/),我認

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    我一直在試圖禁用或使用 sudo sh -c "echo 'n' > /sys/devices/system/cpu/cpu1/online" 只是在想,如果有出有一種方法能夠在我的Linux機器的一個或多個CPU內核做同樣的事情,但沒有root權限。 感謝

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    我有一個python腳本,必須採取大數據集的許多排列,對每個排列進行評分,並且只保留最高得分排列。該數據集非常大,以至於該腳本需要將近3天才能運行。 當我在Windows中檢查我的系統資源時,我的CPU中只有12%正在使用,並且8個內核中只有4個工作。即使我把python.exe進程置於最高優先級,這也不會改變。 我的假設是專用更多的CPU使用率來運行腳本可以使其運行速度更快,但我的最終目標是減少

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    我知道我可以使用,例如監視總使用: adb top -m 10 但我會感興趣的單獨監控每個CPU。在Linux上使用top,我可以使用交互式命令'1'分別顯示每個CPU的使用情況。我如何在Android上執行此操作?

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    在C++ 11中使用std :: thread時,我試圖設置核心關聯(線程#1在第一個核心上,線程#2在第二個核心上......) 我已經在各種主題和互聯網上搜索過,似乎C++ 11 API不提供這樣的低級功能。 在另一方面,並​​行線程來與pthread_setaffinity_np這將是有用的,如果我能得到我的性病的「的pthread_t」值::線程(我不知道這是人類的合理或至少合法問爲了它)

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    我打算購買一臺筆記本電腦,用GPU和多核CPU研究並行計算。我不知道雙核i7-3540M 3.0 GHz和四核酷睿i7-3632QM 2.2 GHz之間哪個更好。兩個latops都有一個Nvidia GT 650顯卡。據我所知,在GPU計算中,只有一個CPU核心可以使用。因此,具有更高時鐘速度的雙核心可以通過更好的性能計算來實現?有人請給我任何建議嗎?我真的很感激任何答覆。謝謝。

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    我正在使用MATLAB。我剛剛在MATLAB中使用並行計算工具箱。我有核心i3處理器,MATLAB R2011a,2 GB RAM,320硬盤。 爲了計算加速,我只寫了下面的代碼,發現並行代碼比順序代碼花費的時間更長。 第一代碼正在0.039763秒 第二代碼正在0.379056秒。 第一代碼: tic MM = magic(5); MN = magic(5); ML = magic(5);

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    我有三星Galaxy S3,它使用了自己的Exynos 4 Quad處理器。 所以我想優化我的應用程序,它可以使用全部4核處理器。在一個線程 運行任務: 所以我做了一些測試。處理時間 - 8秒。 在四個線程中運行任務。處理時間 - 仍然是8秒。 new Thread() { public void run() { // do 1/4 of task } }.

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    從this StackOverflow question得到答案如何爲掩碼創建合適的 整數? 我做了一些google搜索,我發現一切使用CPU_SET宏從sched.h但它cpu_set_t結構使用NDK時是不確定的操作。當嘗試使用CPU_SET鏈接器給我未定義的引用錯誤(即使我鏈接到pthread)。

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    R包多核具有函數mclapply(),它在一系列事物上應用指定函數並利用多個內核。它很容易使用,並導致大幅提速。 是否有Python的等價物?由於