我想并行化这个函数，但我是openmp的新手，如果有人能帮助我，我将不胜感激:voidmy_function(float**A,intnbNeurons,intnbOutput,float*p,float*amp){floatt=0;for(intr=0;r由于双循环，我不知道如何正确并行化它，因为目前，我只想做一个:#pragmaompparallelforreduction(+:t)但我认为这不是通过openMp加快计算速度的最佳方式。提前致谢 最佳答案 首先:我们需要了解上下文。你的探查器告诉你最多的时间花在哪里？一般来说，粗
我在互联网上的任何地方都找不到这个问题。所以我的链接器错误是:Undefinedsymbolsforarchitecturex86_64:"_omp_get_thread_num()"这是我的代码:intnthreads;inttid;#pragmaompparallelprivate(tid){tid=omp_get_thread_num();if(tid==0){nthreads=omp_get_num_threads();printf("numberofthreads:%d\n",nthreads);}} 最佳答案 看起来你忘
我正在使用OpenMP优化一些代码。如果在循环中遇到NO_VALUE，我希望它中断。但是，编译器告诉我openMP不允许这样做。我怎么能处理这个？#pragmaompparallel{#pragmaompforreduction(+:functionEvaluation)schedule(dynamic)nowaitfor(intj=m_colStart;jexecute().toDouble();if(d==NO_VALUE){functionEvaluation=NO_VALUE;break;}else{functionEvaluation+=d;}deletecommand_;}
我正在使用OpenMP制作Dijkstra算法的并行版本。我的代码由两部分组成。第一部分仅由一个线程(主线程)执行。该线程从列表中选择新节点。第二部分由其他线程执行。这些线程改变从源到其他节点的距离。不幸的是，我的代码中出现了错误，因为执行第二部分的许多线程之一突然“消失”了。可能数据同步有问题，但我不知道在哪里。如果有人能告诉我我的错误在哪里，我将不胜感激。这是代码:mapC;mapS;mapD;intinit;intnu;intu;intp=3;//omp_get_num_threads();intd;intn=graph->getNodesNum();#pragmaomppara
如果我有一个带有OpenMP并行化的C++程序，其中不同的线程不断使用一些小的共享数组只是为了从中读取数据，在这种情况下是否会发生虚假共享？换句话说，错误共享仅与内存写入操作有关，还是也可能与内存读取操作有关。 最佳答案 通常使用的缓存一致性协议(protocol)，例如MESI(已修改、独占、共享、无效)，具有称为“共享”的缓存行的特定状态。如果缓存行被多个处理器读取，则缓存行处于此状态。然后每个处理器都有一个缓存行的拷贝，并且可以安全地从中读取而不会出现错误共享。在写入时，通知所有处理器使缓存行无效，这是错误共享的主要原因
我必须使用8个处理器。我想按如下方式进行并行调整大小:vector>test;test.resize(10000);#pragmaompparallelnum_threads(8){#pragmaompforfor(inti=0;i我注意到该程序并没有使用100%的处理器能力——它只使用了15%。当我更改代码时vector>test;test.resize(1000000);#pragmaompparallelnum_threads(8){#pragmaompforfor(inti=0;i程序使用了大约60%的处理器能力。我不明白这种现象——我希望它在这两种情况下都能使用100%的处理
我想运行以下代码(如下)。我想产生两个独立的线程，每个线程都运行一个并行的for循环。不幸的是，我得到一个错误。显然，并行for不能在section内产生。怎么解决？#include#include"stdio.h"intmain(){omp_set_num_threads(10);#pragmaompparallel#pragmaompsections{#pragmaompsection#pragmaompforfor(inti=0;i错误:main.cpp:Infunction‘intmain()’:main.cpp:14:9:warning:work-sharingregionm
我正在使用C++开发一些代码，用于我在计算动力学方面的研究。我的代码求解稀疏矩阵和密集矩阵，生成网格，并在最琐碎的意义上执行类似的操作。我需要并行化我的代码以减少计算时间，并为此使用了OpenMP。但在仔细查看市售代码后，如ANSYSCFX，我发现该软件中使用的并行化方案是MPICH2，它是MPI的一种实现。所以你有很多并行化工具/API:OpenMP理工学院英特尔线程构建模块线程微软PPL我使用了其中的一些工具，并设法在我的本地计算机上使用每个工具获得100%的CPU使用率。我不知道在选择合适的并行化工具时应该注意什么标准。什么样的应用程序需要哪种工具？以上任何一项都可以用于研究目的
在应用OpenMP并行化之前，以下代码运行起来非常顺利。事实上，下面的代码处于死循环状态!我确信这是由于我对OpenMP指令的不正确使用造成的。你能告诉我正确的方法吗？非常感谢。#pragmaompparallelforfor(intnY=nYTop;nY180||dLat>180){continue;}if(Navigation.GeoToXY(dX,dY,dLon,dLat,0)>0){continue;}//SkipvoiddatascanlinedY=dY-nScanlineOffset;//Computecoefficientsaswellasitsfourneighbori
我正在编写图像处理过滤器，我想使用openmp加快计算速度。我的伪代码结构如下:for(everypixelintheimage){//dosomestuffherefor(anycombinationofparameters){//dootherstuffhereandfilter}}代码使用不同的参数过滤每个像素，并选择最佳参数。我的问题是什么更快:在处理器之间并行化第一个循环，或者按顺序访问像素并并行化不同的参数选择。我认为这个问题可能是一个更笼统的问题:什么更快，是为每个线程提供大量操作，还是创建许多操作很少的线程。我现在不关心实现细节，我想我可以用我以前使用openmp的专业
