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OpenMP中omp_set_max_active_levels的最佳值是多少？

我有一個具體的例子，但我也對一個更一般的答案感興趣。給出下面的代碼，和一個均勻地平衡二叉樹： void mainTraverse(tree *node) { omp_set_nested(1); omp_set_max_active_levels(4); recurseTraverse(node); } void recurseTraverse(tree *no

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OpenMP的數據依賴性/等待VAR

如何使用OpenMP解決以下問題：編輯： Panni是正確的，我的並行方法行不通，那麼什麼是一個很好的方式做到這一點？情況：函數調用順序：計算值（）; move（）; 功能calc()經由#pragma omp parallel for並行化的環路，並改變含有結構一個陣列x和y值。功能move()僅經由#pragma omp for對循環進行並行，並訪問在calc()改變的值。問：我

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OpenMP比序列Fortran90代碼慢

在我的Fortran90代碼中，我有一個帶有幾個嵌套循環的外部循環。爲了加速我的代碼，我試圖在外部循環中使用OpenMP，但是我有一個非常奇怪的問題：當我使用多於1個線程時，程序運行速度比使用帶有1個線程的OMP慢，而該線程反過來比使用原始的串行程序（根據掛鐘時間，我嘗試了1,2,3或4個線程）。然而，在所有情況下，我都得到了正確的結果。我在我的代碼進行了多次試驗，最後我發現，這個問題是在一個子

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OpenMP的總和解釋

這是用我的第一次OpenMP和我覺得我有在下面的執行核心誤區： #include <omp.h> #include <stdio.h> int main(int argc, char *argv[]) { int i, n; float a[100], b[100], result; /* Some initializations */ n = 100; result = 0.

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如何使用OpenMP提供的GPU？

我想獲得一些代碼，使用OpenMP在GPU上運行，但我沒有成功。在我的代碼中，我使用for循環執行矩陣乘法：一次使用OpenMP pragma標記，一次沒有。（這樣我就可以比較執行時間了。）在第一個循環之後，我調用omp_get_num_devices()（這是我的主要測試，看看我是否實際連接到GPU）。無論我嘗試什麼，omp_get_num_devices()始終返回0 我正在使用的計算機有兩

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併發讀寫OpenMp中的共享變量

我基本上有三個關於OpenMp的問題。 Q1。 OpenMp是否提供互斥共享變量？考慮下面的三個嵌套循環的簡單矩陣乘法代碼，使用C++中的OpenMp並行化。這裏A，B和C是動態空間分配雙**類型的變量。線程數被適當分配一個值。 #pragma omp parallel { int tid = omp_get_thread_num(); int fraction = (n/threadCou

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在openmp中讀取數據時是否發生錯誤共享？

如果我有一個OpenMP並行化的C++程序，其中不同的線程不斷地使用一些小的共享數組，只爲讀取數據，在這種情況下會發生錯誤共享嗎？換句話說，錯誤共享只涉及內存寫入操作，或者也可能發生在內存讀取操作中。

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OpenMP慢速私人功能

我想使用OpenMP來並行化一個函數，該函數在C++的main函數中被調用。我的代碼運行速度比順序模式慢得多：for-loop需要大約6.1s（掛鐘）而沒有OpenMP（只是註釋掉#pragma ...命令），使用OpenMP需要11.8s。我的機器有8個CPU和8183Mb的物理存儲，並配備了64位Windows 7操作系統。我在調試模式下使用Visual Studio編譯器來處理64位系統

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用OpenMP編譯的f2py模塊的Python導入錯誤

我在包裝一些Fortran子程序以用於python3腳本時遇到了一個問題。自從我試圖在子例程中使用OpenMP後，此問題纔出現。例如，如果我使用f2py -c -m --fcompiler=gfortran --compiler=mingw32 --f90flags='-fopenmp' test test.f90 -lgomp編譯模塊'test.pyd'，其中'test.f90'是包含並行循環

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MKL：未能觀察到線程效果

我想在我的代碼的某個點調用cblas_drot，它不在並行區域中。然後我很困惑，這個調用的執行時間在單線程模式和24線程中基本相同。我在函數調用之前通過mkl_set_num_threads（）設置線程數。任何人都知道發生了什麼？非常感謝。該CPU是2 * Xeon E5 2620v3和OS是Unbuntu 16.04.2。