openmp

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我是OpenMP和並行編程的新手，試圖嘗試使用它。我有一個簡單的30個元素的循環，每個元素正在處理一個process()函數。但我故意拖延了一個元素（5th元素）。下面的代碼： std::mutex mu; void print_msg(const char* msg, size_t n) { mu.lock(); cout << msg << n << endl;

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omp_get_max_threads（）在並行區域返回1，但它應該是8

我在Linux上編譯一個複雜的C++項目，它使用OpenMP，用CMake和GCC 7編譯。我在這個特定項目中遇到的奇怪問題OpenMP顯然是在工作，但它認爲只有一個線程被支持，應該是8。但是，如果我手動指定線程數，它確實會加速代碼。 logOut << "In parallel? " << omp_in_parallel() << std::endl; logOut << "Num thre

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增加線程數量有什麼缺點

我的機器中的邏輯核心數是8.如果我將線程數增加爲例如16 omp_set_num_threads(16);，那麼缺點是什麼？

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openMp中的最大線程數

我是並行編程的新手，想知道我可以啓動的最大線程數是多少。我想這 #include<stdio.h> #include<omp.h> void pooh(int id,int a[]) { a[id]=a[id]-1 ; printf("%d\n",id) ; } int main() { int a[1001] ; int i ; f

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內部循環的索引，私有還是共享？

這是我的代碼，我想使它與OpenMP平行。我有一個主循環來製作並行和一些內部循環。是內部循環的指數，像p，i或Li私人或共用？如果我沒有將變量聲明爲私有或共享，會發生什麼情況？你是否建議在這個並行循環中使用可分配的變量？ !$OMP PARALLEL DO do l = 1,n_rep do p = 1,n_l - 1 do q = 1,n_l - 1

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OpenMP：當我通過線程ID訪問共享變量時是否需要臨界區域

我正在使用OpenMP來並行化for循環。我試圖通過線程ID訪問C++ Armadillo向量，但是我想知道是否必須將訪問放在關鍵部分，即使不同線程訪問不相交區域的內存。這是我的代碼： #include <armadillo> #include <omp.h> #include <iostream> int main() { arma::mat A = arma::ran

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C OpenMP並行for循環使其比單線程慢得多

我是C中OpenMP的新手。我用它來並行處理函數中的for循環，但事實證明，與單線程相比，它大大減慢了for循環案件。例如，對於每個點（halo），for循環可以在10秒左右完成，但OpenMP需要幾分鐘。在這個函數中，我試着計算每個點（暈）的許多殼的密度，通過計算殼內的粒子，然後將它們排列成一個數組。有512^3個粒子，我想計算大約200點（光暈）。我想分割不同線程的點（暈）以使其更快。 #d

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爲什麼在緊隨pragma omp關鍵字後多次調用printf會產生亂碼輸出？

我有兩個程序，產生多個線程和打印hello <TID> world <TID>標準輸出。第一個打印它在一個功能： #include <omp.h> #include <stdio.h> int main() { #pragma omp parallel { int ID = omp

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爲什麼不的OpenMP並行VTK IntersectWithLine代碼

我很難理解爲什麼for循環，使用OpenMP並行化，不若VTK代碼在循環內執行使用所有n_threads線程（= 2X #cores）。具體而言，我想用網格相交線條/光線。我通過建設OBB樹從網格所有需要的線相交，其中網因爲我想並行它遵循this tutorial，我創建n_threads樹，使得每個線程可以使用它自己的樹的實例： // Pre-allocate the array int

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OpenMP導致內部編譯器錯誤

我編寫了一個小程序來測試OpenMP的性能增益。我使用Microsoft Visual Studio進行編譯。 void findAllPrimesUntilX() { for (int i = 2; i <= upToXthPrimes; i++) { if (i % 500 == 0) std::cout << "First " << i * 500 << "prime