为什么thread_local不能应用于非静态数据成员？thisquestion的公认答案说:“将非静态结构或类成员设为线程本地是没有意义的。”老实说，我看到很多很好的理由让非静态数据成员成为线程本地的。假设我们有某种ComputeEngine，其成员函数computeSomething被连续调用多次。成员函数内部的一些工作可以并行完成。为此，每个线程都需要某种ComputeHelper来提供辅助数据结构等。所以我们真正想要的是:classComputeEngine{public:intcomputeSomething(Argsargs){intsum=0;#pragmaomppara
我对OpenMP中新的对齐选项有疑问。这是在与#pragmaompsimdaligned(a:n)一起使用的上下文中假设我有一个整数数组，我使用posix_memalign分配了它，所以我知道该数组从32字节边界开始。现在假设我想对该数组中的每个值求平方。我能说...int*array={somearrayoflengthlenalignedto32bytes};#pragmaompsimdaligned(array:32)for(inti=0;i这是一个可靠的假设吗？或者对齐是否也意味着我在数组中使用的大小数据类型(int)是32字节的倍数？有点像gcc中的属性((aligned(3
我正在尝试使用OpenMP让一些代码在GPU上运行，但我没有成功。在我的代码中，我使用for循环执行矩阵乘法:一次使用OpenMPpragma标记，一次不使用。(这样我就可以比较执行时间。)在第一个循环之后，我调用omp_get_num_devices()(这是我的主要测试，看看我是否真的连接到GPU。)无论我尝试了什么，omp_get_num_devices()总是返回0。我使用的计算机有两个NVIDIATeslaK40MGPU。CUDA7.0和CUDA7.5在计算机上作为模块提供，CUDA7.5模块通常处于事件状态。gcc4.9.3、5.1.0和7.1.0都可以作为模块使用，gcc
我想实现以下函数，将数组的某些元素标记为1。voidmark(std::vector&marker){#pragmaompparallelforschedule(dynamic,M)for(inti=0;i如果我们尝试在不同的线程中同时将同一个元素的值设置为1会发生什么？它通常会设置为1还是此循环可能会导致意外行为？ 最佳答案 Thisanswer一个基本部分是错误的(强调我的):Ifyouwritewithdifferentthreadstotheverysamelocation,yougetaracecondition.This
我正在使用openmp编写一个并行程序，在其中我生成一个随机float矩阵，然后对其进行一些计算。我目前想让生成矩阵的步骤并行运行，但我遇到了rand()函数不打算同时运行的问题。我不想使用锁在rand上提供互斥锁，因为这是循环中唯一要做的事情，顺序运行它可能会更有效率。有什么方法可以并行高效地执行此步骤？这里是这部分的当前代码(rand上没有互斥锁)；#pragmaompparalleldefault(private){inti=omp_get_thread_num();for(intj=0;j 最佳答案 如果您使用的是C++，则
我知道我可以通过使用告诉OpenMP在默认情况下不要在并行区域内共享变量#pragmaompparalleldefaultnone但是有办法全局设置吗？似乎全局默认是所有未声明为私有(private)的都被共享，并且至少在我的应用程序中，应该私有(private)的东西比应该共享的要多得多。 最佳答案 默认情况下，OpenMP中的所有变量都是共享的。如果您想要一组私有(private)变量，则需要在私有(private)子句中的并行pragma指令中指定这些变量。如果你使用#pragmaompparalleldefaultnone您
我编写了一个函数来评估集合(set_)中的点处的给定函数。没有并行化的代码是这样的:voidMethod::evaluateSet(double*funcEvals_,double**set_){for(intj=0;j这一切正常。然后我使用openMP进行并行化，使用并行构造，并为每个线程提供变量set_的私有(private)拷贝。循环是#pragmaompparallelforprivate(set_)for(intj=0;j它崩溃，并且在if评估时发生错误，set_isbeingusedwithoutbeeninitialized。我不明白。由于我将set_变量设置为私有(pr
有没有办法使用原子操作从多个线程更新最大值？示例:std::vectorcoord_max(128);#pragmaompparallelforfor(inti=0;i在上面的例子中，关键部分同步访问整个vector，而我们只需要独立同步访问每个值。 最佳答案 根据评论中的建议，我找到了一个不需要锁定的解决方案，而是使用std::atomic/boost::atomic中的比较和交换功能。我仅限于C++03，所以在这种情况下我会使用boost::atomic。BOOST_STATIC_ASSERT(sizeof(int)==size
我想知道是否有任何理由更喜欢OpenMP中的private(var)子句而不是(私有(private))变量的本地定义，即intvar;#pragmaompparallelprivate(var){...}对比#pragmaompparallel{intvar;...}此外，我想知道私有(private)子句的意义何在。OpenMP:arelocalvariablesautomaticallyprivate?部分解释了这个问题，但我不喜欢这个答案，因为即使C89也不禁止您在函数中间定义变量，只要它们在作用域的开头(当您进入并行区域时会自动出现这种情况)。因此，即使对于老派的C程序员来说
我在这里做错了什么？我得到4个零而不是:2468我也很想修改我的.asm函数，以便运行更长的vector，因为在这里我只是使用了一个带有四个元素的vector，这样我就可以在没有SIMD256位寄存器的循环的情况下对这个vector求和。.cpp#include#includeextern"C"double*addVec(double*C,double*A,double*B,size_t&N);intmain(){size_tN=1(finish-start).count().asm.data;C->RCX;A->RDX;B->r8;N->r9.codeaddVecproc;xorrb
