我希望计算我的cuda代码的两个不同部分的执行时间。为了做到这一点，我试图用CudaEvent_t启动，停止。 我的问题是，是否可以在其他部分中使用相同的两个事件“开始”和“停止”来计算执行时间？
例如：
cudaEvent_t start, stop;
cudaEventCreate(&start);
cudaEventCreate(&stop);
// SECTION 1
cudaEventRecord(start, 0);
cudaMemcpy(..., ..., ..., cudaMemcpyHostToDevice);
cudaEventRecord(stop, 0);
cudaEventSynchronize(stop);
cudaEventElapsedTime(&executionTime, start, stop);
printf("SECTION 1 executionTime: %f", executionTime);
// SECTION 1
// SECTION 2
cudaEventRecord(start, 0); // Reusing start event
cudaMemcpy(..., ..., ..., cudaMemcpyDeviceToHost);
cudaEventRecord(stop, 0); // Reusing stop event
cudaEventSynchronize(stop);
cudaEventElapsedTime(&executionTime, start, stop);
printf("SECTION 2 executionTime: %f", executionTime);
// SECTION 2
由于我正在尝试重新启动cudaEvent_t start，也为第2部分停止，因此这段代码会为第1部分和第2部分的执行时间给出准确的估计吗？还是我需要为第二部分创建两个附加事件start1和stop1？
我必须在GPU中实现以下算法
for(int I = 0; I < 1000; I++){
VAR1[I+1] = VAR1[I] + VAR2[2*K+(I-1)];//K is a constant
}
每次迭代都依赖于先前的,因此并行化很困难.我不确定原子操作在这里是否有效.我能做什么？
编辑:
的VAR1和VAR2都是一维数组.
VAR1[0] = 1
我有一个方法,它读取一个文本文件,每行包含一个int值,为了使读取速度更快,我使用Parallel.ForEach,但我所看到的行为是意外的,我在文件中有800行但是当我运行这个方法时,每个时间它返回不同的HashSet计数,我在搜索后读取的是Parallel.ForEach生成多个线程并且当所有线程完成其工作时返回结果,但是我的代码执行矛盾,或者我在这里遗漏了一些重要的东西？
这是我的方法:
private HashSet<int> GetKeyItemsProcessed()
{
HashSet<int> keyItems = new HashSet<int>();
if (!File.Exists(TrackingFilePath))
return keyItems;
// normal foreach works fine
//foreach(var keyItem in File.ReadAllLines(TrackingFilePath))
//{
// keyItems.Add(int.Parse(keyItem));
//}
// this does not return right number of hashset rows
Parallel.ForEach(File.ReadAllLines(TrackingFilePath).AsParallel(), keyItem =>
{
keyItems.Add(int.Parse(keyItem));
});
return keyItems;
}
use LWP::Simple;
use Parallel::ForkManager;
@links=(
["http://prdownloads.sourceforge.net/sweethome3d/SweetHome3D-2.1-windows.exe","SweetHome3D-2.1-windows.exe"],
["http://prdownloads.sourceforge.net/sweethome3d/SweetHome3D-2.1-macosx.dmg","SweetHome3D-2.1-macosx.dmg"],
["http://prdownloads.sourceforge.net/sweethome3d/SweetHome3DViewer-2.1.zip","SweetHome3DViewer-2.1.zip"],
);
# Max 30 processes for parallel download
my $pm = new Parallel::ForkManager(30);
foreach my $linkarray (@links) {
my $pid = $pm->start and next; # do the fork
my ($link,$fn) = @$linkarray;
warn "Cannot get $fn from $link"
if getstore($link,$fn) != RC_OK;
print "$pid = $link is done ";
$pm->finish; # do the exit in the child process
}
$pm->wait_all_children;
执行完毕后,我要去pid是零
0 = http://prdownloads.sourceforge.net/sweethome3d/SweetHome3DViewer-2.1.zip is done 0 = http://prdownloads.sourceforge.net/sweethome3d/SweetHome3D-2.1-macosx.dmg is done 0 …
你能不能请你帮我解决一下问题:我如何使用Chapel程序中的数据库？
谢谢
我正在尝试使用其他人的代码，其中包含以下行：
if (m<100) || (matlabpool('size')==0)
我正在使用MATLAB R2016a，因此此命令失败。matlabpool('size')在新版本中相当于什么？
我知道matlabpool被取代parpool。但是matlabpool('size')具体做什么呢？它实际上并没有创建并行工作器。
我开始使用Go,我现在正在编写一个简单的程序,它从传感器中读取数据并将其放入一个通道中进行一些计算.我现在的工作如下:
package main
import (
"fmt"
"time"
"strconv"
)
func get_sensor_data(c chan float64) {
time.Sleep(1 * time.Second) // wait a second before sensor data starts pooring in
c <- 2.1 // Sensor data starts being generated
c <- 2.2
c <- 2.3
c <- 2.4
c <- 2.5
}
func main() {
s := 1.1
c := make(chan float64)
go get_sensor_data(c)
for {
select {
case s = <-c:
fmt.Println("the next value of s from the channel: " + strconv.FormatFloat(s, …我们有数百万个小文件要由某些程序处理。
精确的计划并不重要，变化也与精确的任务。然而，这些是较小的 C++ 程序，我们有源代码，但它们本质上是不可并行的。
使用单个平均 CPU 内核（Intel i7 系列）时，处理一个小文件大约需要 15 秒。并且在程序运行时它需要大约 200 MB 的 RAM。
我们希望在 GPU 上并行化，并在每个 GPU 核心（例如 Cuda 核心）上运行一个程序实例。因此，如果 GPU 有 3000 个 CUDA 核心，那么我们希望并行运行 3000 个实例。如果可能，我们希望使用像 OpenCL 这样的通用框架（而不是 Cuda，但如果在这种情况下需要 Cuda，那将是可以接受的）。
现在我们正在尝试评估这是否可行（我们在 GPGPU 编程方面还没有太多经验）。我们想象的主要问题是记忆。如果我们并行运行 3000 个实例，每个实例需要 200 MB VRAM，那么我们需要 600 GB 内存。
我们主要考虑的显卡是高端 Geforce 卡，通常具有 8 GB 到 11 GB 的内存。我们有每个机箱/主板有 4 个卡的 GPU 工作站，我们一开始想用它（但后来也可能在其他 GPU 系统上，因此我们更喜欢像 OpenCL 这样的通用框架）。
有哪些方法可以解决这个问题？
我试图通过添加"#pragma omp parallel for"来并行运行循环,但这对我如何并行这个循环没有任何建议？
#pragma omp parallel for
for (p = split; *p != 0; p++) if (*p == ' ') *p = '0';
1）敏锐地知道如何使用Java 8并行运行Method1、2、3
2）这是使用流8满足我的要求的正确方法吗？
public void RunParallel()
{
String method1 = method1();
String method2 = method2();
String method3 = method3(String Value);
}
Stream.<Runnable>of(() -> method1(),() -> method2(),() -> method3()).parallel().forEach(Runnable::run);