OpenMP学习

(一).openMP简述 随着CPU速度不再像以前那样显著提高,多核系统正变得越来越流行.为了利用这种能力,程序员在并行编程中变得很有知识变得越来越重要--让程序同时执行多个任务.Open Multiprocessing (OpenMP) 框架是一种功能极为强大的规范,可以帮助您利用 C.C++ 和 Fortran 应用程序中的多个核心带来的好处,是基于共享内存模式的一种并行编程模型, 使用十分方便, 只需要串行程序中加入OpenMP预处理指令, 就可以实现串行程序的并行化. 现在,openMP

一.openMP简单测试 1.简述 openMP很多情况下对于利用多核处理器进行加速是很有效果的,然而,也有一些情况是openMP不但没有效果,甚至还有一些反作用. 2.简单测试(1) #include<omp.h> #include<time.h> #include<iostream> using namespace std; void openMP() { int i,j; for(i=0; i<200; i++) { for( j = 0; j < 1

转自:http://www.cnblogs.com/yangyangcv/archive/2012/03/23/2413335.html openMP的一点使用经验 最近在看多核编程.简单来说,由于现在电脑CPU一般都有两个核,4核与8核的CPU也逐渐走入了寻常百姓家,传统的单线程编程方式难以发挥多核CPU的强大功能,于是多核编程应运而生.按照我的理解,多核编程可以认为是对多线程编程做了一定程度的抽象,提供一些简单的API,使得用户不必花费太多精力来了解多线程的底层知识,从而提高编程效率.这两天

使用OpenMP需要在编译器上打开OpenMP开关,并包含omp.h文件.我使用的是在Windows下的Visual Studio 2015,只需在工程选项中打开OpenMP支持就可以了.按照书上的说法,GCC增加参数-fopenmp就可以了. OpenMP有两个重要的函数: omp_get_thread_num() omp_get_num_threads() 他们的返回值都是无符号整数,第一个用来返回当前执行的线程编号,而第二个返回一共有的线程数量.和C语言的数组下标类似,当前执行的线程编号的

OpenMP和MPI是并行编程的两个手段,对比如下: OpenMP:线程级(并行粒度):共享存储:隐式(数据分配方式):可扩展性差: MPI:进程级:分布式存储:显式:可扩展性好. OpenMP采用共享存储,意味着它只适应于SMP,DSM机器,不适合于集群.MPI虽适合于各种机器,但它的编程模型复杂: 需要分析及划分应用程序问题,并将问题映射到分布式进程集合: 需要解决通信延迟大和负载不平衡两个主要问题: 调试MPI程序麻烦: MPI程序可靠性差,一个进程出问题,整个程序将错误: 其中第2个问题

最近在看多核编程.简单来说,由于现在电脑CPU一般都有两个核,4核与8核的CPU也逐渐走入了寻常百姓家,传统的单线程编程方式难以发挥多核CPU的强大功能,于是多核编程应运而生.按照我的理解,多核编程可以认为是对多线程编程做了一定程度的抽象,提供一些简单的API,使得用户不必花费太多精力来了解多线程的底层知识,从而提高编程效率.这两天关注的多核编程的工具包括openMP和TBB.按照目前网上的讨论,TBB风头要盖过openMP,比如openCV过去是使用openMP的,但从2.3版本开始抛弃ope

小喵的唠叨话:最近很久没写博客了,一是因为之前写的LSoftmax后馈一直没有成功,所以在等作者的源码.二是最近没什么想写的东西.前两天,在预处理图片的时候,发现处理200w张图片,跑了一晚上也才处理完一半.早上的时候,出于无奈,花半小时改写了一个简单调用OpenMP的处理程序,用了30个核心,然后一小时不到就处理完了.感慨在多核的时代,即使是简单的程序,如果能支持多核,应该都能节省不少时间. 本文系原创,转载请注明出处~ 小喵的博客:http://www.miaoerduo.com 博客原文:

值得学习的C语言开源项目 - 1. Webbench Webbench是一个在linux下使用的非常简单的网站压测工具.它使用fork()模拟多个客户端同时访问我们设定的URL,测试网站在压力下工作的性能,最多可以模拟3万个并发连接去测试网站的负载能力.Webbench使用C语言编写, 代码实在太简洁,源码加起来不到600行. 下载链接:http://home.tiscali.cz/~cz210552/webbench.html - 2. Tinyhttpd tinyhttpd是一个超轻量型Ht

当下,人工智能越来越受到人们的关注,而这很大程度上都归功于深度学习的迅猛发展.人工智能和不同产业之间的成功跨界对传统产业产生着深刻的影响. 最近,我也开始不断接触深度学习,之前也看了很多文章介绍,对深度学习的历史发展以及相关理论知识也有大致了解. 但常言道:纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行:与其临渊羡鱼,不如退而结网.因此决定自己动手玩一玩. 对比了当下众多流行框架的优缺点,以及结合自身硬件条件,最后选定keras框架作为入手点. 作为大多数人都习惯于Windows系统,此外由于GPU比较昂贵,本