धागे बनाएं I OpenMP का उपयोग करके सरल एप्लिकेशन लिखने का प्रयास करें। दुर्भाग्य से मुझे गति के साथ समस्या है। इस एप्लिकेशन में मेरे पास एक लूप है। इस पाश के शरीर में कुछ निर्देश होते हैं जिन्हें क्रमश
मुझे आश्चर्य है कि 8 से अधिक धागे 8 कोर के साथ हार्डवेयर पर एक साथ चल सकते हैं या नहीं। यदि ऐसा है, तो एन गणनाओं को समानांतर करने के लिए ओपनएमपी का उपयोग करके, मैं आकार के टुकड़े, कह सकता हूं, एन/8, औ
ओपनएमपी जीसीसी में समर्थित है जो क्रॉस-प्लेटफार्म है ... लेकिन क्या इसका मतलब है कि ओपनएमपी सभी लक्षित प्लेटफार्मों पर समर्थित है? विशेष रूप से, आईओएस और एंड्रॉइड ** ... जैसे फोन/टैबलेट क्वाड-कोर पर ज
शब्द थ्रेड विचलन का उपयोग CUDA में किया जाता है; मेरी समझ से यह एक ऐसी स्थिति है जहां अलग-अलग धागे अलग-अलग कार्यों को करने के लिए आवंटित किए जाते हैं और इसके परिणामस्वरूप एक बड़ा प्रदर्शन हिट होता है।
के बाद एक अंतर्निहित बाधा नहीं है वहाँ omp महत्वपूर्ण अनुभाग उदाहरण के लिए के बाद एक अंतर्निहित omp बाधा हो तो मैं संस्करण -2 में इस निम्नलिखित कोड संस्करण -1 को संशोधित कर सकते हैं। संस्करण-1 int min
मैं समानांतर मोड में LIBSVM चलाने की कोशिश कर रहा हूं, हालांकि मेरा प्रश्न सामान्य रूप से ओपनएमपी में है। LIBSVM FAQ के अनुसार, मैंने ओपनएमपी का उपयोग करने के लिए #pragma कॉल के साथ कोड को संशोधित किय
मैं जानना चाहता हूं कि एलएलवीएम आईआर में ओपन-एमपी संरचनाओं को जोड़ने के लिए एलएलवीएम में कोई फ़ंक्शन/विधि है या नहीं। क्या llvm-3.0 अभी भी ओपनएमपी निर्देशों का समर्थन करता है?
में साझा वैक्टर मैं एक प्रोग्राम को लंबित करने की कोशिश कर रहा हूं जिसका उपयोग मैं कर रहा हूं और निम्नलिखित प्रश्न प्राप्त कर रहा हूं। क्या मुझे एक ही वेक्टर पर कई धागे पढ़ने/लिखने की आवश्यकता है, लेक
मेरे सीपीयू 2 कोर और 4 धागे के साथ एक Core i3 330M है। जब मैं अपने टर्मिनल में बिल्ली /proc/cpuinfo कमांड निष्पादित करता हूं, तो ऐसा लगता है कि मेरे पास 4 सीपीयूएस है। जब मैं ओपनएमपी फ़ंक्शन get_omp_n
पर निष्पादित ओपनएमपी धागे मैं वर्तमान में 4-कोर phenom2 पर openmp का उपयोग कर प्रोग्राम समानांतर प्रोग्राम कर रहा हूं। हालांकि मैंने देखा कि मेरा समांतरता प्रदर्शन के लिए कुछ भी नहीं करता है। स्वाभावि