标签: parallel-processing

#pragma omp parallel
{
    int x; // private to each thread ?
}

#pragma omp parallel for
for (int i = 0; i < 1000; ++i)
{
    int x; // private to each thread ?
}

谢谢!

PS如果局部变量是自动私有的,那么使用私有子句有什么意义呢？

我一直试图使用GNU并行一段时间,但我从来没有能够让它完全运行!

例如,运行(在非空目录中!):

ls | parallel echo            # Outputs single new line
ls | parallel echo echo echo  # Outputs three new lines.
ls | parallel echo {}         # /bin/bash: {}: command not found
ls | parallel echo '{}'       # /bin/bash: {}: command not found
ls | parallel 'echo {}'       # Outputs: {}
ls | parallel -IMM 'echo MM'  # Outputs: MM

它似乎只是将每个参数作为命令执行,这没有任何意义.

我试过bash,zsh,tcsh,csh和sh,但无济于事.

我正在阅读有关Java 和的区别的问题，这已经有几年了。令我惊讶的是，只有一个问题提到了使用的任何缺点; 也就是说，如果您使用大量CPU，则速度会降低。Arrays.sortArrays.parallelSortparallelSort

假设您不在某种专门的单线程环境中，应该总是选择一个parallelSort吗？有没有理由不这样做？请注意，上述问题的答案之一是，如果少于4096个元素，则无论如何都会parallelSort调用sort。

我想使用新的Parallel.ForEach函数来遍历数据表并对每一行执行操作.我想转换下面的代码:

        foreach(DataRow drow in dt.Rows)
        {
           ...
           Do Stuff
           ...
        }

对于这段代码:

        System.Threading.Tasks.Parallel.ForEach(dt.Rows, drow =>
                {
                    ...
                    Do Stuff
                    ...
                });

当我运行新代码时,我收到错误:

无法从用法中推断出方法'System.Threading.Tasks.Parallel.ForEach(System.Collections.Generic.IEnumerable,System.Action)'的类型参数.尝试显式指定类型参数.

这个的正确语法是什么？

有人可以解释以下TensorFlow术语

1. inter_op_parallelism_threads

2. intra_op_parallelism_threads

或者,请提供正确解释来源的链接.

我通过改变参数进行了一些测试,但结果并不一致,无法得出结论.

我不了解nodejs的几个方面.由于缺少线程锁定和上下文切换,每个信息源都说node.js比标准的线程Web服务器更具可伸缩性,但我想知道,如果node.js不使用线程,它如何并行处理并发请求？事件I/O模型意味着什么？

非常感谢您的帮助.谢谢

我想使用parallelStream并行化以下代码:

boolean anyTrue() {
  for (Element e : setOfE) {
    if (eval(e)) {
      return true;
    }
  }
  return false;
}

以下是否可以在并行流上使用并定期进行短路评估？

setOfE.parallelStream().map(e -> eval(e)).reduce(false, (a,b) -> a || b))

关于函数R doParallel和doMCR 之间的区别是什么foreach？doParallel支持windows,unix-like,同时doMC仅支持unix-like.换句话说,为什么doParallel不能doMC直接替换？谢谢.

更新: doParallel是建立在parallel,这基本上是对等合并multicore,并snow和自动使用系统的相应工具.因此,我们可以doParallel用来支持多系统.换句话说,我们可以doParallel用来代替doMC.

参考:http://michaeljkoontz.weebly.com/uploads/1/9/9/4/19940979/parallel.pdf

顺便说一下,registerDoParallel(ncores=3)和之间有什么区别

cl <- makeCluster(3)
registerDoParallel(cl)

它似乎registerDoParallel(ncores=3)可以自动停止集群,而第二个不会自动停止和需要stopCluster(cl).

参考:http://cran.r-project.org/web/packages/doParallel/vignettes/gettingstartedParallel.pdf

Erlang因能够支持许多轻量级进程而闻名.它可以做到这一点,因为它们不是传统意义上的进程,甚至不是P线程中的线程,而是完全在用户空间中的线程.

这很好(实际上太棒了).但是,如何在多核/多处理器环境中并行执行Erlang线程？当然它们必须以某种方式映射到内核线程才能在不同的内核上执行？

假设情况就是这样,这是怎么做到的？许多轻量级进程是否映射到单个内核线程？

或者还有另一种解决这个问题的方法吗？

我有一个bash脚本,其中包含串行运行的其他脚本.但是,运行它们需要相当长的时间.有没有办法并行运行这些脚本以提高整体性能？它们彼此独立.

它看起来类似于:

#!/bin/bash

#some code here
cppcheck.sh
churn.sh
run.sh

更新:

**git log --pretty=format: --numstat | perl -ane'$c{$F[2]} += abs($F[0]+$F[1]) 
if $F[2];END {print "$_\t$c{$_}\n" for sort keys %c}' > ${OUTPUT_DIR}/churn.txt**
sed -i -e '/deps/d;/build/d;/translations/d;/tests/d' -e 30q ${OUTPUT_DIR}/churn.txt
sort -r -n -t$'\t' -k2 ${OUTPUT_DIR}/churn.txt -o ${OUTPUT_DIR}/churn.txt
echo "set term canvas size 1200, 800; set output '${OUTPUT_DIR}/output.html'; 
unset key; set bmargin at screen 0.4; set xtics rotate by -90 scale 0,0; 
set ylabel 'Number of lines changed (total)'; set title 'Files with high …