此问题特定于OpenMP3.0中的任务构造及其对C++的隐式firstprivate的使用。我正在寻找问题的解释以及可能的解决方案。我正在处理的程序有一些段错误；我设法将问题简化为以下测试用例。出现问题是因为我正在从#pragmaomptask中访问(对象A的)实例变量#include#includeusingnamespacestd;classA{private:intsomeInstanceVariable;public://ThisisnevercalledA(int_someInstanceVariable){someInstanceVariable=_someInstance
考虑以下片段:#includeclassA{staticstd::maptheMap;#pragmaompthreadprivate(theMap)};std::mapA::theMap;使用OpenMP编译失败并显示以下错误消息:$g++-fopenmp-cmain.cppmain.cpp:5:34:error:‘threadprivate’‘A::theMap’hasincompletetype我不明白这个。我可以在没有#pragma指令的情况下进行编译，这应该意味着std::map不是不完整。如果theMap是原始类型(double、int...)，我也可以编译。如何创建全局静态
我正在尝试同时使用MPI和opemMP制作并行版本的“HarmonicProgressionSum”问题。但是输出在每个过程中都是不同的。谁能帮我解决这个问题？并行程序:(MPI和OpenMP)#include#include#include#include#include#include#include#defined10//NumbersofDigits(Example:5=>0,xxxxx)#definen1000//ValueofN(Example:5=>1/1+1/2+1/3+1/4+1/5)usingnamespacestd;doublet_ini,t_fim,t_tot;
下面的C++代码是合法的，还是我的编译器有问题？使用将代码编译到共享库中gcc版本4.4.620110731(红帽4.4.6-3)(海湾合作委员会)和openMP，然后通过R2.15.2调用。intit=0;#pragmaompparallelsectionsshared(it){#pragmaompsection{std::cout我获得了以下输出(对于来自2个线程的交织输出表示歉意，但我认为它是可以解释的):EnteringsectionAIterationEnteringsectionBwithit=00Iteration1Iteration2Iteration3Iteratio
我在超线程CPU上使用OpenMP代码。如果其他条件都相同，在非超线程CPU上性能会如何变化？我注意到处理器利用率为100%，无论我运行多少线程，但改变线程数确实可以提高性能。怎么会这样？非INTEL多线程CPU的情况是否相同？ 最佳答案 超线程带来的性能提升(如果有的话)很难预测。超线程意味着如果一个线程由于(几乎)任何原因而停止，CPU将有一个来自另一个线程的指令池来(尝试)执行。即使没有真正的停顿，如果两个线程被安排使用不同的执行资源，来自两个线程的指令也可以在同一个内核上同时执行。因此，例如，如果代码严重依赖于主内存延迟(例
在性能关键的并行代码中，我有一个vector，其元素是:计算成本很高，结果是确定性的(给定位置的元素值将仅取决于位置)随机访问(通常访问次数大于或远大于vector的大小)集群访问(许多访问请求相同的值)vector由不同的线程共享(竞争条件？)为避免堆碎片整理，永远不要重新创建对象，而是尽可能重置和回收放置在vector中的值将由多态对象提供目前，我预先计算了vector的所有可能值，因此竞争条件应该不是问题。为了提高性能，我正在考虑创建一个惰性vector，以便代码仅在请求vector元素时才执行计算。在并行区域中，可能会发生多个线程同时请求并可能计算同一元素的情况。我如何处理这种
什么是OpenMP的高级描述？Wikipediaarticle声明“OpenMP(开放式多处理)是一种应用程序编程接口(interface)(API)，它支持在许多体系结构(包括Unix和MicrosoftWindows平台)上使用C、C++和Fortran进行多平台共享内存多处理编程。它由一组影响运行时行为的编译器指令、库例程和环境变量。”什么？它与线程、线程池和工作窃取等其他并发方法相比如何？ 最佳答案 它是一组扩展，使C/C++能够并行运行代码的某些部分，而无需显式管理(创建、销毁、分配)线程。它允许您以声明方式并行运行代码的
如果我使用一个共享变量，比方说double变量，来计算程序执行过程中的某种总和。无论如何，这是否容易受到不稳定操作的影响？我的意思是，是否有可能多个内核以异步方式访问此变量并导致不稳定的结果？例如:这是一个全局变量:doubletotalTime=0;在每个核心中调用一个命令:totalTime+=elapsedTime;最后的操作/语句是通过获取totalTime的值，将其放入CPU寄存器，然后进行加法来执行的。我可以想象，多个核心会在同一时刻获取相同的值，然后添加新的elapsedTime，然后由于延迟，存储在totalTime中的值将被错误的值覆盖。那可能吗？我该如何解决这个问题
英特尔编译器使用的OpenMP支持环境变量KMP_BLOCKTIME(docs)，我相信它控制着线程等待新工作所花费的忙等待(自旋锁定)时间(链接文档声称这默认为200毫秒)。Gnu编译器使用的OpenMP支持环境变量GOMP_SPINCOUNT(docs)，我相信它也控制着该库的等效实现细节(尽管显然表示为迭代计数而不是时间).我的问题是:Microsoft提供什么控件(如果有)来控制Microsoft编译器使用的OpenMP中的此参数？(目前我感兴趣的是VS2010。)(我很清楚，如果我的程序的并行性完全基于OpenMP，那么就没有理由担心这一点，但我的兴趣是由大型复杂系统的一些v
我正在尝试学习使用OpenMP进行并行编程，并且我有兴趣将以下dowhile循环与其中的多个while循环并行化:do{while(left0&&data[right]>=pivot)right--;/*swapelements*/if(left我实际上还没有弄清楚如何并行化while和dowhile循环，找不到任何资源专门描述如何并行化while和dowhile循环。我找到了for循环的说明，但我无法从中对while和dowhile循环做出任何假设。那么，您能否描述一下我如何并行化我在此处提供的这些循环？编辑我已将dowhile循环转换为以下仅使用for循环的代码。for(i=1;i
