openmp

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우분투 16.04에서 R에 대해 OpenMP 지원을 사용하는 데 어려움을 겪고 있습니다. RcppArmadillo를 설치하는 경우, OpenMP는 '발견'되어 있지만, RcppArmadillo에 따라 패키지 (예 : '예측')를 설치할 때 다음과 같은 메시지가 : g++ -I/usr/share/R/include -DNDEBUG -I"/usr/local/li

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병렬로 geos와의 교차를 테스트 할 때 Segfault

GEOS의 C API를 사용하여 병렬 시뮬레이터에서 지오메트리를 관리하고 있습니다. 객체가 제한된 영역 내에 있어야합니다. 개체가 단계적으로 움직이면 이전 위치와 현재 위치 사이의 line이 환경 경계 (environment_manager_->get_border(), const GEOSPreparedGeometry*을 반환)와 교차하는지 확인합니다. 코드는

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왜 재귀 알고리즘을 효율적으로 병렬 처리 할 수 없습니까?

재귀가있는 순차 코드를 openmp, CUDA 또는 MPI로 작성된 동등한 병렬 코드로 변환하는 것은 매우 어렵습니다. 왜 그렇습니까?

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OpenMP - 병렬로 차단할 여러 통화 관리

run()이라는 함수를 가진 프로그램이 있다고 가정 해 봅시다.이 함수는 for loop을 수행하고 그 내부에서 일부 작업을 수행합니다. 저는 모든 CPU 코어를 활용하기 위해 OpenMP과 #pragma omp parallel for을 병렬 처리합니다. 이제 문제는이 run() 기능이 여러 스레드에서 호출되어 있으며, 동시에 run()를 호출 스레드의 높

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OpenMP 멀티 스레드가 하나의 스레드가 됨

OpenMP를 사용하여 멀티 스레드에 대해 배우려면 프로그래밍 중입니다. 어떤 스레드가 for 루프의 무언가에 대해 계속 작업하는 동안이 스레드의 11 번째 스레드 인 모든 스레드가 끝에 return 문에 도달 할 수 있습니까? 또는 13 번 줄 이후에 다시 하나의 마스터 스레드가됩니까? int np, iam; #pragma omp parallel pri

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행렬 곱셈 (OpenMP) 최적화 - C

openMP에 대해 조금 배우고 여기에 두 행렬을 곱하기 위해 사용하려고합니다. void matrix_multiply(matrix *A, matrix *B, matrix *C) { #pragma omp parallel { #pragma omp for for(int i = 0; i < A->dim.rows; i++)

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MSVC에서 OpenMP를 사용하여 clang을 얻는 방법 2015

OpenMP 3.0 기능이 필요하기 때문에 Visual Studio 2015에서 clang 5.0.0을 사용하려고합니다. 것을, 지금 또는 툴체인 LLVM-vs2014없이 MSVC 14 2015 Win64 빌드를 구성하려고하면 cmake_minimum_required(VERSION 2.8.10) project(myproject) find_package

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OpenMP를 사용할 때 중첩 된 경우의 스레드 번호의 균형을 유지하는 방법은 무엇입니까?

이 멋진 post은 제게 많은 것을 가르쳐줍니다. 그러나 나는 아직도 질문을 가지고 있습니다. 다음 코드는 : double multiply(std::vector<double> const& a, std::vector<double> const& b){ double tmp(0); int active_levels = omp_get_active_l

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-fopenmp가 지정된 쓰레드로 컴파일 된 gfortran과 평행하지 않습니다.

병렬 처리의 정확성을 테스트하는 간단한 코드를 작성했습니다. 호출 할 서브 루틴은 SUBROUTINE two_pt_fn() IMPLICIT NONE INTEGER :: i,j !$OMP PARALLEL DO DO i=1,10 j=i*2 WRITE(*,*)i,j END DO !$OMP END PARALLEL DO END SUBROUTINE

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중간에 OpenMP 종료

OpenMP for를 사용하여 C++에서 루틴을 작성하는 데 문제점이 있습니다. int sudokuSolution [9][9]; bool solvep(int s[9][9], int row, int col) { bool solution = false; #pragma omp parallel for for (int val = 1