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我正在編譯英特爾tbb社區版本tbb2017_20161128oss。編譯時運行很少的測試用例。在其中一個測試案例中，它給了我警告 ./test_global_control.exe TBB警告：工作人員數量當前限制爲0。將忽略1個工人的請求。在限制發生變化之前，對更多工人的進一步要求將被默默地忽略。這個警告對我的平臺意味着什麼？我是否應該避免使用ITBB的某些組件？

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線程構建塊和圖形處理單元

我們可以在Nvidia圖形處理單元上執行線程構建塊線程嗎？我想爲我的tbb代碼有多個線程，所以對於相同的應該是最佳數目，我可以使用gpu線程而不是cpu線程？

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將OpenMP轉換爲TBB

將OpenMP代碼轉換爲TBB有一些困難。有人能幫我嗎？我在OpenMP的，下面的代碼，其中成績不錯 # pragma omp parallel \ shared (b, count, count_max, g, r, x_max, x_min, y_max, y_min) \ private (i, j, k, x, x1, x2, y, y1, y2) { # pragma omp

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爲什麼golang通道比intel tbb concurrent_queue快得多當用8個producer 1 consumer時測試

我做了一個比較golang通道和C++ tbb併發隊列性能的測試，我設置了8個writer和1個閱讀器在不同的線程中。結果顯示golang比C++版本要快得多（不管是延遲還是整體發送/接收速度），這是真的嗎？或我的代碼中有任何錯誤？ golang結果，單位是微秒延遲最大值：1505，平均：1073 發送開始：1495593677683232，recv的端：1495593677901854，時間：

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在流水線執行中採用並行處理

我正在嘗試開發一種管道，其中首先讀取和處理數據，操作一次，以不同方式操作並顯示數據。我有一個設計，其中數據IO饋送到第一個操縱器讀取的緩衝區中。隨後，第一個操縱器寫入另一個緩衝區，該緩衝區在第二個操縱器可能的情況下被讀取。最後，將第二個操縱器的輸出寫入顯示緩衝區，然後由可視化工具讀取並使用OpenGL進行顯示。在我看來，這是一個相當直接的並行問題，其中每個任務都有自己的線程並通過數據緩衝區進行通

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TBB C++多線程錯誤：沒有匹配調用函數

以下C++代碼適用於Intel TBB。這個代碼也是由Flow Graph生成的。我有2編譯錯誤： No matching function for call to 'make_edge' No matching function for call to 'make_edge' 這裏是代碼的定義： function_node< tbb::flow::tuple<char *,char *>

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INTELL TBB性能

我花了TBB矩陣乘法從here 此示例使用blocked_range爲parallel_for時循環的概念。我還運行了一些使用英特爾MKL和特徵庫的程序。當我比較這些實現所用的時間時，對於各種矩陣大小（2-4096），MKL是最快的，而TBB是最慢的（平均比特徵慢10倍）。這是正常的還是我做錯了什麼？至少TBB不應該比Eigen表現更好？

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tbb :: parallel_for是否總是使用調用線程

我有一段代碼，我正在使用tbb::parallel_for來多線程一個循環，該循環被主線程調用。在那個循環中，我需要主線程來更新UI以反映進度。從我觀察到的，tbb::parallel_for總是使用調用者線程+ N工作線程。但是，我想知道，調用線程的使用是保證還是恰好是這種情況？下面是示例代碼： static thread_local bool _mainThread = false; //

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英特爾tbb內存開銷

重新使用使用英特爾TBB功能的線程時，我們遇到高內存開銷。我們預計一旦某個線程完成了給定的工作負載，就會釋放相應的內存。但是，這似乎並不是這種情況，即使線程執行工作單元之間有很長時間的停頓。我們準備了一個例子來說明這個問題： int main() { blocking_queue<size_t> command_input_queue; tbb::atomic<size_t>

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與靜態鏈接英特爾TBB

問題我最近看了這個問題How to statically link to TBB?，我仍然沒有真正理解與使用TBB作爲靜態鏈接庫（如果你做make extra_inc=big_iron.inc tbb這可能與他們的makefile）的問題回答似乎表示問題是單個程序中可能存在多個單身人士，單身人士的所有（大多數）實施都不會讓這種情況發生。我不明白這背後的原因。是問題，當你fork()另一個進程的