openmp

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    我有一個C擴展,我想使用OpenMP。當我輸入我的模塊,但是,我得到一個導入錯誤: ImportError: /home/.../_entropysplit.so: undefined symbol: GOMP_parallel_end 我編譯-fopenmp和-lgomp模塊。這是因爲我的Python安裝不是用-fopenmp標誌編譯的嗎?我需要從源代碼構建Python嗎?或者還有其他一些

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    #include <omp.h> #include <stdio.h> int main(int argc, char* argv[]) { omp_set_num_threads(4); printf("numThreads = %d\n", omp_get_num_threads()); } 此代碼打印: numThreads = 1 這在Visual Studio 201

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    在下面的代碼中,我試圖比較數組的所有元素與嵌套for循環中的所有其他元素。 (這是爲了運行一個簡單的n體仿真,我只用四個體來測試4個線程的4個線程)。沒有OpenMP修改的代碼的相同順序版本在25M迭代中運行約15秒。昨晚這段代碼在大約30秒內運行。現在它運行大約1分鐘!我認爲問題可能在於線程必須寫入通過指針傳遞給函數的數組。 該數組在其他地方動態分配,由我定義的結構組成。這只是一個預感。我已經驗

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    我試圖編寫一些能夠快速計算隨機數的東西,並且可以應用於多個線程。我當前的代碼是: /* Approximating PI using a Monte-Carlo method. */ #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #include <time.h> #include <omp.h> #define N

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    OpenMP本身支持減少表示數組的變量嗎? 這會工作像下面這樣... float* a = (float*) calloc(4*sizeof(float)); omp_set_num_threads(13); #pragma omp parallel reduction(+:a) for(i=0;i<4;i++){ a[i] += 1; // Thread-local copy o

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    我想用OpenMP在C++中並行化我的boost隨機數生成器代碼。我希望這樣做既有效又線程安全。有人能告訴我這是如何完成的嗎?我現在附上我在下面的內容;這顯然不是線程安全的,因爲sampleNormal函數中的靜態變量很可能會給出競爭條件 。樣本數(nsamples)比n大得多。 #pragma omp parallel for private(i,j) for (i = 0; i < nsam

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    我試圖將一個簡單的數值分析代碼(梯形規則數值積分)轉換成將在啓用CUDA的GPU上運行的代碼。這裏有很多文獻,但它似乎遠比這裏要求的複雜得多!我目前的代碼是: #include <stdio.h> #include <math.h> #include <stdlib.h> #define N 1000 double function(double); int main(void)

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    我必須parallize一些代碼和一個炸我的建議使用它的提升。現在我看看openMP,我想知道你認爲哪個更適合這個任務。

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    什麼是OpenMP的高級描述? Wikipedia article指出:「OpenMP(開放式多處理)是一種應用程序編程接口(API),支持多種體系結構(包括Unix和Microsoft Windows平臺)在C,C++和Fortran中進行多平臺共享內存多處理編程。它由影響運行時行爲的一組編譯器指令,庫例程和環境變量組成。「什麼? 它與其他併發方法(如線程,線程池和工作竊取)相比如何?

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    我在我的代碼上做了一些時間試驗,邏輯上看起來很容易與OpenMP並行,因爲每個試驗都獨立於其他試驗。既然這樣,我的代碼看起來是這樣的: for(int size = 30; size < 50; ++size) { #pragma omp parallel for for(int trial = 0; trial < 8; ++trial) { time_t sta