parallel-processing

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我在尋找Reactive和Resilient之間的區別。我經歷了幾篇文章，但這些讓我有些清楚，但與外交解釋混淆很多。我的理解彈性的意思是，如果同一個服務的實例的數量增加時請求的數量增加。同樣，如果請求較少，則會減少。所以，即使有多少個實例在增加或減少，其穩定狀態的容易和快速也被稱爲彈性。我對無效沒有明確的想法。

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通過將長時間運行的任務分解爲單獨的進程來提高程序性能

我讀過，當您在單獨的線程（並行）中運行長時間運行的操作時，當您的PC具有多個處理器內核時，性能將有顯着改善。在C＃中有一個函數Parallel.ForEach，我的理解是，它在每個處理器核心上運行的獨立線程中拆分長時間運行的操作。儘管如果只有一個內核，該函數將作爲簡單的Foreach循環（同步）運行。另外，如果您創建的線程多於處理器內核，則可能會產生負面影響。我正在考慮創建一個單獨的控制檯應用程

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詢問MPI_Reduce和MPI_Bcast的mppi

我是MPI的新手。我的程序計算從1到100的總和，但拋出一個錯誤，我不明白爲什麼。我正在學習MPI_Reduce和MPI_Bcast，所以我儘量使用它們。這是我的程序。 // include something int main (int argc, char * argv[]) { int rank, size, root = 0; int i,j,k,S[100

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如何並行排序？

我想排序大量的東西。 Julia的標準庫排序是單線程的。如何利用我的多核機器來更快地分類東西？

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Parallel.For自定義數據類型：更新循環以外的變量

我想根據此question中提供的答案編寫一些代碼。事情是，在我的情況下，我有我自己的自定義數據類型，我沒有使用整數。我該如何爲自定義數據做一個Parallel.For？這是鏈接的問題 Parallel.For<int>(0, 1000,() => 0, (res, loop, subtotal) => { subtotal += 1; retu

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朱莉婭：使用@parallel的或PMAP裏面的孩子/子模塊

在以下文件 test.jl push!(LOAD_PATH, string(pwd(), "/lib/")) @everywhere using Parent addprocs(2) Parent.Child.test() 的lib/Parent.jl @everywhere module Parent struct INT i::Int64 end

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誤差與在Matlab「PARFOR」

我已經寫在Matlab一個函數，這是計算的成本函數的數組： function [F1val, Com]=F1(Community,NeighMat) global FlattedAdjMat; Com=zeros(numel(Community),3); Com(:,1)=Community'; % The First row of Com= Community

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OpenMP - 在for循環中產生並終止線程時的開銷

我對OpenMP相當陌生，並且我嘗試了一些Monte Carlo代碼並行化。我有一個for循環必須連續運行它調用new_value()功能： for(int i = 0; i < MAX_VAL; i++) new_value(); 該功能打開每次調用並行區域： void new_value() { #pragma omp parallel default(shared) {

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OpenMP ***'...'中的錯誤：double free或corruption（fasttop）：[address] ***

我開始使用C++中的openMP，並且遇到了並行for循環與減少。當我運行下面的函數時，出現錯誤：「* ./main.out'中的錯誤：雙重空閒或損壞（fasttop）：0x00007fe2a00008c0 *」。 ***更新：謝謝大家的幫助！我根據您的建議編輯了該功能（請參閱下文），並且它可以正常運行。但是我仍然沒有看到任何加速，並且當我運行頂部時，％CPU字段永遠不會超過100％。有什麼想法嗎

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Python中的並行或事件驅動函數？

我對Python相當陌生，所以也許我應該如何工作的整個概念是錯誤的：我正在爲時間管理目的構建RFID閱讀器。例如。用戶使用RFID芯片登錄 - >計時器開始每隔一分鐘計算並更新Google電子表格。更新部分工作正常，但需要一段時間。但我想一直檢查RFID登錄。我讀過的地方就是我正在尋找的事件驅動編程。目前我正在做一切在一段時間的真正的循環，這感覺就像一個黑客本身。我能以某種方式在RFID閱讀器