openmp

0熱度

1回答

我試圖對代碼進行並行處理，但這隻會降低性能。我寫了一個Fortran代碼，運行幾個蒙特卡洛集成，然後找到他們的意思。 implicit none integer, parameter :: n=100 integer, parameter :: m=1000000 real, parameter :: pi=3.141592654 real MC

1熱度

2回答

OpenMP - 初始化一維數組

我想在C中使用OpenMP初始化一個動態數組，但它似乎比串行方法慢。我正在使用的功能是 int* createArray(int size, int num) { int i; int* M = (int*)malloc(size*sizeof(int)); srand(time(NULL)); double start = omp_get_wtime()

0熱度

1回答

我們如何讓OpenMP使用多個內核 - glintenet

我想使用glinternet的R函數，該函數實現了由斯坦福大學教授Trevor Hastie和博士生開發的特徵提取方法。該函數有一個參數numCores。根據用戶手冊： numCores要運行的線程數。爲此，必須在啓用OpenMP的情況下安裝軟件包。默認值是1個線程。我不知道如何啓用OpenMP。我有Windows 8. 您的意見將不勝感激。

6熱度

2回答

High Sierra LLVM是否提供OpenMP？

在Sierra提供的macOS 10.13中，Apple提供的默認LLVM最終是否可用？它已經在主LLVM中使用了一年多了。（另一種方式來問這個問題可能是什麼版本的LLVM的是新的蘋果LLVM基礎上）

0熱度

3回答

好奇如何指定核心數量爲MPI，以獲得最快的科學計算

我一直在使用下面的命令 nohup mpirun -np N -x OMP_NUM_THREADS=M program.exe <input> output & 運行一些科學的程序包連同MPI其中的價值N和M取決於我的機器的物理CPU內核。例如，我的機器具有這樣 Architecture: x86_64 CPU op-mode(s): 32-bit, 64-bit Byte Orde

0熱度

1回答

在VLC中集成OpenMP

我想讓OpenMP與VLC（Android版本）一起工作，但沒有成功。所建議的谷歌，我已將此添加到Android.mk（/ VLC-的Android/libvlc/JNI）文件： LOCAL_CFLAGS += -fopenmp LOCAL_LDFLAGS += -fopenmp 但我不斷收到： error: undefined reference to 'omp_set_num_thre

1熱度

2回答

等效的KMP_AFFINITY =冗長的gnu和ibm openmp庫？

在英特爾系統上使用OpenMP時，我經常發現設置KMP_AFFINITY=verbose,(other options...)是非常有用的，因此庫會分配我的線程實際綁定到的內核。在嘗試使用不同的線程綁定選項時，我發現這很有幫助。目前我正在使用Power8系統，並且想知道GNU和/或IBM OpenMP發行版是否有相當於KMP_AFFINITY=verbose的版本。換句話說，如果我用g ++或xl

0熱度

1回答

cout命令的OpenMP並行

我對openmp很新，遇到這樣的問題。 #pragma omp parallel for for (int i = 0; i < 10; ++i) { if (i == 0) for (int j = 0; j < 100000000; ++j); // Create a delay for i = 0. cout << i << flush; } 我預計0

2熱度

2回答

如何鏈接來自多個位置的庫（對應於多個GCC版本）？

我目前正嘗試在SPARC S7服務器上使用Oracle Linux 6 OS來運行NPB基準（支持OpenMP多線程）。操作系統預裝gcc 4.4.7，這是缺少Niagara 7優化。我從Oracle Yum Repository下載了devtoolset-3，其中gcc 4.9.2安裝在/opt/rh/devtoolset-3/root/usr/bin中。但是，當我使用較新的gcc編譯NPB基準

0熱度

1回答

keras分佈式模型和數據

假設我有一個keras模型和函數train_model(data)來訓練它的一些數據。我想知道是否可以合併/合併相同的體系結構，相同的hyperparam模型，這些模型是經過分別/獨立訓練的？ python train_model(data1) ### one one epoch python train_model(data2) ### one one epoch ... 然後 loa