openmp

最新推荐文章于 2024-12-08 17:21:37 发布
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本文探讨了使用 OpenMP 实现 C 语言中的矩阵乘法时遇到的性能瓶颈问题，即并行版本运行速度反而比串行版本慢的现象。通过分析原因及可能的解决方案，帮助读者理解并行计算中需要注意的关键因素。
GCC使用OpenMP
tugouxp的专栏
07-29 2441
OpenMP虽好，但它只对多核的平台起到加速的作用，对于单核心来说，OpenMP不但不能提升性能，还会由于多出来的任务调度降低系统计算能力。比如NCNN项目的KL散度量化：其中的quantize_num_threads即是平台CPU的数量：两个N阶方阵A和B相乘，结果存放在C中for(i = 0;i < n;j < n;i < n;j < n;k < n;k ++)
OpenMP编程实验+报告
02-09
OpenMP作为一种实现多线程并行编程的API，提供了一种简单、直观的方式来进行共享内存多处理器编程。本文将基于给定的文件内容，详细解读并行矩阵乘法程序的实现方法及其性能分析，以及正弦函数的并行计算方式。 ...
OpenMP并行程序设计（一）
热门推荐
周伟明的多核、测试专栏
08-28 8万+
 OpenMP并行程序设计（一） OpenMP是一个支持共享存储并行设计的库，特别适宜多核CPU上的并行程序设计。今天在双核CPU机器上试了一下OpenMP并行程序设计，发现效率方面超出想象，因此写出来分享给大家。 在VC8.0中项目的属性对话框中，左边框里的“配置属性”下的“C/C++”下的“语言”页里，将OpenMP支持改为“是/（OpenMP）”就可以支持OpenMP了。
归并排序
haipeng的博客
04-08 259
归并排序：   归并排序的核心思想是采用分治法，对已有序的子序列进行合并，从而得到一个有序的序列。 例如：两个已经有序的子序列：2,4,6,8与3,5,7，首先首元素也就是2与3比较，2小于3，把2放到最终的序列中，然后拿第一个序列中的4再与3比较，4大于3，于是把3放入最终的序列中，重复以上过程最终当把7放入最终的序列之后，第一个序列中还有8未放入，将8放入最终的子序列，归并结束，已成为一个
Openmp并行简单算例1
程序员的自我修养_Will.zhang
03-08 785
#include #include #include int main(void) { static long num_steps=1000000000; double step; int i; double x,pi,walltime,sum=0.0; step=1.0/(double)num_steps; omp_set_num_threads(NUM_T
使用OpenMP实现并行归并排序（Report）
weixin_30808693的博客
06-05 2757
归并排序算法： 归并排序算法是一种经典的分治算法。 分治 分治算法分为由三部分组成： 分解：将原问题分解为一系列子问题； 解决：递归的解决各个子问题。若子问题足够小，那么直接求解。 合并：将子问题的结果合并成原问题。 归并排序步骤 归并排序完全依照了上述模式，直观的操作如下： 分解：将n个元素分成各含n/2个元素的子序列； 解决：用合并排序法...
OpenMP
2201_75791114的博客
12-08 708
参考链接： https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42819452/article/details/102816640 参考链接： https://blog.youkuaiyun.com/xyqqwer/article/details/136845617设置线程 export OMP_NUM_THREADS=4 编译：gcc -fopenmp -o my_program my_program.c 运行：./my_program 编译：gcc -fopenmp -std=c99 -o test_d
OpenMP入门
xxxx的博客
04-15 720
GitHub - OpenMP/Examples: LaTeX Examples Document Source 学习的话，可以看这些例子。 应该是基础的例子。
openMP使用
MTALAB的博客
08-30 1395
OpenMP使用
实现（串行，openmp、mpi、openmp+mpi）快速排序算法，并作出时间对比图
12-26
主要采用快速排序实现（串行，openmp、mpi、openmp+mpi）排序算法，所需环境为VS2019+openmp+mpi，cmd命令 （1）完成了CPU串行程序和三种并行程序在各种规模的运行，并作出时间对比图 （2）完成了串行，openmp使用...
MPI与OpenMP并行程序设计：C语言版,mpi和openmp混合编程,C,C++
09-10
MPI（Message Passing Interface）和OpenMP是两种常用的并行编程模型，它们分别针对不同的并行环境和任务需求。本篇文章将详细讲解基于C语言的MPI与OpenMP的并行程序设计，以及它们的混合编程。 首先，MPI是一种...
OpenMP入门教程
01-27
parallelfor一段，感觉好像是OpenMP，以前看到并行化的东西都是直接躲开，既然躲不开了，不妨研究一下：OpenMP是OpenMultiProcessing的缩写。OpenMP并不是一个简单的函数库，而是一个诸多编译器支持的框架，或者说是...
优化算法基于四则运算的算术优化算法原理与Python实现：面向图像分割的全局寻优方法研究
最新发布
09-06
内容概要：本文系统介绍了算术优化算法（AOA）的基本原理、核心思想及Python实现方法，并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法，其核心思想来源于四则运算，利用乘除运算进行全局勘探，加减运算进行局部开发，通过数学优化器加速函数（MOA）和数学优化概率（MOP）动态控制搜索过程，在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略，并提供了完整的Python代码实现，结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地，以Flask框架搭建前后端分离系统，将AOA应用于图像分割任务，展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后，通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能，并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群：具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员，尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者；; 使用场景及目标：①理解元启发式算法的设计思想与实现机制；②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法；③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用；④为算法性能评估与改进提供实践参考； 阅读建议：建议读者结合代码逐行调试，深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制，尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异，并可进一步扩展图像分割模块，引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
【微信小程序源码】图文信息；欢迎页面，音乐控制.zip
09-06
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bedrock-testing-support-7.0.4.jar中文-英文对照文档.zip
09-06
1、压缩文件中包含： 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
【微信小程序源码】物业管理.zip
09-06
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