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  • Fortran多核并行计算

    2021-08-19 22:00:28
    讲义简要介绍采用Fortran语言和OpenMP技术进行并行计算的知识,配有视频教程,主要内容包括: 第一讲 OpenMP基础 第二讲 并行域 第三讲 OMP指令(上) ...第六讲 OMP并行代码调试 时--空迭代算法中的空间并行
  • 本文针对多核通用开发,在Linux下运用并行开发模型和方法,结合使用intel多核系列开发工具,对多媒体应用中的一个串行...本设计实现了在Linux下对传统串行程序的多核并行化,对其它多核软件开发具有一定的借鉴意义。
  • 测试树莓派是否支持OpenMP多核并行操作的代码

    编译makefile生成test可执行文件

    
    
    #bulid for stp_test
    #CROSS	=arm-hisiv300-linux-    #HI3536平台编译器
    CROSS	=arm-linux-gnueabihf-   #树莓派的编译器
    
    CC	= $(CROSS)g++
    #C语言编译程序。默认命令是“cc”,即“g++”
    LD	= $(CROSS)ld
    #LD链接器的名字,缺省值是ld
    AR	= $(CROSS)ar	
    #AR函数库打开包程序。默认命令是“ar”
    
    CFLAGS	+= -g -Wall -O2 -fopenmp -mfpu=neon -ldl 
    #-g 在可执行程序中包含标准调试信息
    #-O0 O1 O2 O3 OS ,不同的优化程度
    #-w	关闭所有告警
    #-Wall 允许发出Gcc提供的所有有用的报警信息
    #-werror 把所有的告警信息转化为错误信息,并在告警发生时终止编译过程
    #-fopenmp 
    #-mfpu=neon 使用NEON技术
    #-ldl 链接dl库
    
    HOME_DIR = $(PWD)
    SRC_DIR := $(HOME_DIR)
    INCLUDE_DIR := $(HOME_DIR)/include
    
    AFLAGS	+=	-arv
    #编译汇编语言源文件de选项
    
    CFLAGS  += 	-I$(SRC_DIR)
    CFLAGS  += 	-I$(INCLUDE_DIR)
    CFLAGS  += 	-I$(INCLUDE_DIR)/api
    CFLAGS  += 	-I$(INCLUDE_DIR)/inner
    CFLAGS  += 	-I$(INCLUDE_DIR)/mkp
    #-I 在头文件的搜索路径列表中添加dir目录
    
    LIBS := $(HOME_DIR)/lib/libmed.a \
    	$(HOME_DIR)/lib/libmpi.a \
    	$(HOME_DIR)/lib/libhdmi.a \
    	$(HOME_DIR)/lib/libdnvqe.a \
    	$(HOME_DIR)/lib/libive.a \
    	$(HOME_DIR)/lib/libjpeg.a \
    	$(HOME_DIR)/lib/libjpeg6b.a \
    	$(HOME_DIR)/lib/libtde.a \
    	$(HOME_DIR)/lib/libupvqe.a \
    	$(HOME_DIR)/lib/libVoiceEngine.a \
    	$(HOME_DIR)/lib/libpciv.a \
    	$(HOME_DIR)/lib/alg/libgsfacedt.a \
    	$(HOME_DIR)/lib/alg/libopencv_highgui.a \
    	$(HOME_DIR)/lib/alg/libopencv_imgproc.a \
    	$(HOME_DIR)/lib/alg/libopencv_video.a \
    	$(HOME_DIR)/lib/alg/libopencv_core.a \
    	$(HOME_DIR)/lib/alg/liblibpng.a \
    	$(HOME_DIR)/lib/alg/liblibjpeg.a \
    	$(HOME_DIR)/lib/alg/libzlib.a
    #.a 静态库 .so 动态库
    
    mSRCS = $(SRC_DIR)/test.c
    #源文件为test.c
    
    OBJS = $(patsubst %.c, %.o, $(mSRCS))
    #OBJS = test.o
    
    TARGET := $(PWD)/test
    #目标文件 TARGET = test
    
    
    
    #hs-build: $(TARGET)
    
    $(TARGET) :$(OBJS)
    	$(CC) $(CFLAGS) -o $@ $(mSRCS)  -lpthread  -lm  -ldl -Bstatic  $(LIBS)    #-lz
    #  $@ 表示当前的目标文件,即TARGET = test
    
    clean: 
    	rm -f $(OBJS)
    	rm -f $(TARGET)
    
    
    
    

    编译所用的test.c源码

    #include "VideoAnalyse.h"
    #include <stdio.h>
    #include <unistd.h>
    #include <stdlib.h>
    #include <pthread.h>
    #include <omp.h>
    #include <sys/time.h>
    
    void test(void)
    {
    	struct timeval start,end; //定义两个时间变量用来表示开始和结束
    	int j=500000000;
    	gettimeofday(&start,NULL);	//获得当前的时间,并把它存放到start中
    	/*
    	while (j--)
    	{
    		int a = 0;
    		int i;	
    		for(i=0;i<500000000;i++)
    		{
    			a = a +i;
    		}
    		for(i=0;i<500000000;i++)
    		{
    			a = a +i;
    		}
    		//printf("%d: a = %d\n",  a);
    	}
    	*/
    	printf("numthread=%d \n",omp_get_thread_num());
    	gettimeofday(&end,NULL);	//获得当前的时间,并把它存放到end中
    	printf("num_procs=%d thread_num=%d runtime=%ds:%dus\n",omp_get_num_procs(),omp_get_thread_num()
    		,end.tv_sec -start.tv_sec, end.tv_usec - start.tv_usec);
    }
    
    
    void *thfun_1(void *arg)
    {   
    	int i;
    	printf("new  thread 1 start!\n");
    
    	for(;;)
    		{
    			for(i=0;i<10000000;i++);
    			for(i=0;i<10000000;i++);
    			for(i=0;i<10000000;i++);
    		}
    	printf("new  thread 1 end!\n");
    
        return ((void *)0);
    
    }
    
    void *thfun_2(void *arg)
    {     
    	int i;
    	printf("new  thread 2 start!\n");
    
    	for(;;)
    		{
    			for(i=0;i<10000000;i++);
    			for(i=0;i<10000000;i++);
    			for(i=0;i<10000000;i++);
    		}
    	printf("new  thread 2 end!\n");	
    
        return ((void *)0);
    
    }
    
    void *thfun_3(void *arg)
    {     
    	int i;
    	printf("new  thread 3 start!\n");
    
    	for(;;)
    		{
    			for(i=0;i<10000000;i++);
    		}
    	printf("new  thread 3 end!\n");
    
        return ((void *)0);
    
    }
    
    void *thfun_4(void *arg)
    {     
    	int i;
    	printf("new  thread 4 start!\n");
    
    	for(;;)
    		{
    			for(i=0;i<10000000;i++);
    		}
    	printf("new  thread 4 end!\n");
    
        return ((void *)0);
    
    }
    
    
    
    int main(int argc, char *argv[])
    {
    	int j,ret;
    	pthread_t pthid;
    	struct timeval start,end;
    	
    
    #if 1
    	/*创建四个线程,成功返回0,出错返回错误码
    	第一个参数为指向线程标识符的指针。
    	第二个参数用来设置线程属性。
    	第三个参数是线程运行函数的起始地址。
    	最后一个参数是运行函数的参数。*/
    	ret=pthread_create(&pthid,NULL,thfun_1,(void *)"testTh1");	
    	if(ret!=0)
    		{
    		  perror("can'tcreat thread 1 ");
    		  exit(EXIT_FAILURE);
    	}	
    
    	ret=pthread_create(&pthid,NULL,thfun_2,(void *)"testTh2");
    	if(ret!=0)
    		{
    		  perror("can'tcreat thread 2 ");
    		  exit(EXIT_FAILURE);	
    	}
    	
    
    	ret=pthread_create(&pthid,NULL,thfun_3,(void *)"testTh3");
    	if(ret!=0)
    		{
    		  perror("can'tcreat thread 3 ");
    		  exit(EXIT_FAILURE);
    	}
    
    	ret=pthread_create(&pthid,NULL,thfun_4,(void *)"testTh4");
    	if(ret!=0)
    		{
    		  perror("can'tcreat thread 4");
    		  exit(EXIT_FAILURE);	
    	}
    #endif	
    
    	while(1)
    	{	
    
    #pragma omp parallel sections 
    {
    
    #pragma omp section
    		printf("section 1 ThreadId = %d\n", omp_get_thread_num());
    /*
    #pragma omp section 
    		for(j=0;j<3;j++)
    		{
    		    	test();	
    		 }
    */
    }
    
    /*
    	    gettimeofday(&start,NULL);
    #pragma omp parallel for 
    		for(j=0;j<8;j++)
    			{		
    		 	test();		
    			}
    		gettimeofday(&end,NULL);
    		printf("Total time runtime=%ds:%dus \n",end.tv_sec -start.tv_sec, end.tv_usec - start.tv_usec);
    */		
    
    	}
    	exit(0);
    
    	return 0;
    }
    


    
    

    
    
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  • 五种主要多核并行编程方法分析与比较

    文章转载自https://www.cnblogs.com/jpcflyer/archive/2012/02/18/2356906.html,对原作者表示感谢。


      随着多核时代的到来与流行,传统的单线程串行程序的编程模式必将改变,取而代之的将是并行编程。目前已经有五种主要并行编程模型,下面将对此五种模型进行概括性的分析与比较:

    1. MPI

      MPI(Message Passing Interface)消息传递接口是MPI论坛发布的一个库,而不是一门实现语言,支持C/C++/Fortran。是一种消息传递编程模型,为进程间通信服务。MPI提供了一种与平台无关,可以被广泛使用的编写消息传递程序的标准。用它来编写消息传递程序,不仅实用、可移植、高效和灵活,而且和当前已有的实现没有太大的变化。目前MPI的主要实现有以下三种:

     

     

      优点:可以在集群上使用,也可以在单核/多核CPU上使用,它能协调多台主机间的并行计算,因此并行规模上的可伸缩性很强,能在从个人电脑到世界TOP10的超级计算机上使用。

      缺点:第一,基于消息传递,需要显示划分和分布计算任务,显示进行消息传递与同步,且不易增量开发串行程序的并行性;第二,使用进程间通信的方式协调并行计算,这导致并行效率较低、内存开销大、不直观、编程麻烦。

      参考资料:MPI论坛

    2. OpenMP

      OpenMP(Open Multi Processing)是由Open ARB发布的一种用于并行编程的规范,是建立在串行语言上的扩展,目前可以在C/C++/Fortran中使用。

      OpenMP由三部分组成:编译指导(compiler directive)、运行库(runtime library)和环境变量(environment variables)。其语言模型基于以下假设:执行单元是共享一个地址空间的线程,即OpenMP是基于派生/连接(fork/join)的编程模型。Fork/join的并行机制如下图所示:

      Fork/join并行机制:并行区前,串行命令派生出多条并行命令并行执行,执行到并行区末等待,等所有并行任务都结束,再转到串行执行。

      OpenMP有两种常用的并行开发形式:一是通过简单的fork/join对串行程序并行化;二是采用单程序多数据对串行程序并行化。

      优点:第一,共享存储模型,使得程序员不必进行数据划分和分布,使得开发并行程序比较容易;第二,更适合于SMP系统;第三,主要面向循环级的并行开发,可以容易地实现增量性的并行化。

      缺点:第一,OpenMP只适用于SMP结构;第二,OpenMP主要开发循环级的并行程序,受此限制,对某些应用并不适合;第三,OpenMP的编写、正确性调试和性能调度复杂。

      参考资料:Open ARB - OpenMP

    3. Intel IPP

      Intel IPP(Integrated Performance Primitives),Intel集成性能基元是Intel函数库的第二代。Intel为每种新的多核处理器都发布一个IPP函数库(C/C++ API),专用于多核架构,提供了调度优化的函数库,其中涉及的领域有数学、信号处理、音频视频、图像处理与编码、字符串、密码学。 IPP的组成如下图所示:

     

     

      优点:是经过性能高度优化的库,执行效率高。

      缺点:专用于Intel处理器和某些领域,不方便移植。

      参考资料:Intel IPP产品介绍

    4. Intel TBB

      Intel TBB(Threading Building Blocks),Intel线程构建模块,是一个为创建可靠的、可移植的和可扩展的并行程序的C++模板库。专用于编写高层抽象的C++程序,和可移植的程序。

      优点:可移植、可扩展。

      缺点:性能没有IPP高。

      参考资料:Intel TBB产品介绍

    5. MapReduce

        MapReducesh是Google的人研究出来的一个模型,开发的一个针对大规模群组中的海量数据处理的分布式编程模型。

      参考资料:http://www.mapreduce.org/

      此外,并行编程模式还有X3H5, Phreads, HPF等,但都不常用。

    展开全文
  • matlab 多核并行编程

    万次阅读 2016-02-19 13:59:37
    Parallel Computing Toolbox(并行计算工具箱)中加入了并行循环parfor-loops,对于每一步可以独立于其他步的循环,计算效率可以有较大幅度的提高。以前简单的for循环for-loop是顺序的(sequentially)执行每一步循环...

    在使用matlab处理大数据,编程需要注意两个问题:并行运算和释放内存。matlab也提供了并行计算的功能,甚至能用GPU加速。并行计算工具箱,叫做parallel computing toolbox.它的使用方法,可以从matlab的帮助获得。
    Parallel Computing Toolbox(并行计算工具箱)中加入了并行循环parfor-loops,对于每一步可以独立于其他步的循环,计算效率可以有较大幅度的提高。以前简单的for循环for-loop是顺序的(sequentially)执行每一步循环体(statement),parfor-loop是通过将各个循环体分配到不同的节点上进行并行计算。所以parfor的要求是循环体之间相互独立,结果各不影响,Matlab的编辑器会自动帮你检查循环体的结果是否影响
    当你初始化一个matlab进程时,这个进程被称为Matlab Client,它起着和用户交互和调度的作用。在并行计算工具箱中,通过matlabpool可以打开多个matlab进程,这些进程被称为Matlab Worker。并行循环parfor-loop的各个循环就是随机的分配到这些Matlab Worker上进行同时的计算。最后再返回给Matlab Client. 在一个多核桌面上可以本地同时运行四个 worker ,如果与 MATLAB Distributed Computing Server 集成,就可以使用集群中任意数量的机器作为worker了。
    parfor就是paralle+for,也就是并行的for循环,怎么个并行法?简单理解就是,matlab会弄出几个虚拟的小pc,比如一个算i=1:50部分循环,一个算i=51:90部分循环,再来一个算i=91:100部分循环,当然数字是瞎编的,这主要想说matlab将一个大循环分成小块,然后这些小块并行计算,最后再合在一起。这样有一个问题,因为普通的循环是从i=1算到i=100,一个接一个算,如果下一次循环要依赖上一次循环怎么办?如果出现这种情况,那就不能用matlab的parfor了。用parfor的前提条件就是,循环的每次迭代独立,不相互依赖。

    parfor关键字的使用

    (1). 由于for关键字引导的循环通常为串行运行,如果改为parfor则可以由多个worker以并行方式执行。
    (2). parfor可以将n次循环分解为独立不相关的m部分,然后将各部分分别交给一个worker执行。
    (3). 循环执行的结果应该与n次循环执行的顺序无关。

    parfor中的变量类型

    (1). 简约变量
    一般parfor中各次循环对应的运算应该相互独立,但简约操作可以在多次循环内同时对一个变量操作。这种变量称为简约变量。例如下方代码中a就是简约变量。

    a = 0;
    for i = 1:1000
      a = a+i;
    end

    简约操作包括+ - * .* & | [,] [;] {,} {;} min max union intersect。
    同一个parfor循环对简约变量的操作必须一致,即必须是同一种简约操作符。而且与操作符的相对位置也必须一致。
    简约变量赋值表达式应该满足结合律和交换律。* [] {}底层有特殊处理保证结果的正确性。

    (2). 切片变量
    parfor中可能需要读取或写入parfor之外的矩阵,读取写入位置与循环变量相关。这样就需要向worker传输大量的数据。
    矩阵如果被Matlab识别为切片变量,则数据可以分段传输到各worker,提高传输效率。
    切片变量矩阵的大小是不可在parfor中改变的,且为了保证Matlab识别正确,每次循环中只能读取由同一个索引值索引的切片,如a[i] a[i+1]同时出现则a不被识别为切片变量。

    (3). 临时变量
    作用域局限于parfor内,parfor结束后不存在。不影响parfor之前声明的同名变量。

    (4). 循环变量
    如上例中的i,表示当前循环的id。

    (5). 广播变量
    在parfor之前赋值,在parfor内只进行读取操作。

    (6). 各种变量区分的例子
    下例中,parfor中的tmp是临时变量,parfor结束后tmp的值依然是5,不受临时变量的影响。
    broadcast是广播变量,每次循环中的值不变。
    redued是简约变量,Matlab对其的值将分段由各worker计算后送回主进程处理。
    sliced为切片变量,数据传输有优化提升。
    i为循环变量

    tmp = 5;
    broadcast = 1;
    reduced = 0;
    sliced = rand(1, 10);
    parfor i = 1:10
      tmp = i;
      reduced = reduced + i + broadcast;
      sliced(i) = sliced(i) * i;
    end

    worker配置
    在运行程序之前,需要配置worker。否则如前文所说,parfor循环将以普通for循环的形式运行,无法并行。

    启动和关闭并行计算功能

    启动:

    CoreNum=7; %调用的处理器个数
    if matlabpool('size')<=0  %之前没有打开
        matlabpool('open','local',CoreNum);
    else  %之前已经打开
        disp('matlab pool already started');
    end

    关闭:

    matlabpool close

    如果代码还在调试阶段,可以暂时不关闭matlabpool,反复开关浪费时间得很。另外,matlab关闭后,matlabpool也会自动关闭,所以如果不是海量代码,可以不用关闭的

    一个使用parfor-loop的例子:

    %example of parfor-loop
    %本地worker数通常等于cpu的核数
    matlabpool open local 2;
    parfor i=1:1024
    A(i) = sin(i*2*pi/1024);
    end
    plot(A);
    matlabpool close;

    这里讲述的方法仅针对多核机器做并行计算的情况。设机器的CPU核心数量是CoreNum双核机器的CoreNum2,依次类推。CoreNum以不等于核心数量,但是如果CoreNum小于核心数量则核心利用率没有最大化,如果CoreNum大于核心数量则效率反而可能下降。因此单核机器就不要折腾并行计算了,否则速度还更慢

    matlab使用并行计算常出现的问题

    (1). 用parfor的运算时间反而比用for的时间更长
    parfor 对于执行时间很短的循环没有时间提升甚至会更慢,因为把任务分配到每一个并行线程里面也要时间,说白了就是核心程序耗时太短,分配任务以及matlab和worker之间的通信可能占据了主要时间。好比去坐飞机到一个地方,如果机场比较远,而且要去的目的地不是很远,虽然飞机节约下来时间,但是去机场路上的时间就把省下来的时间又耗出去了。要计算足够复杂的问题才能看出提速的效果,简单的计算反而更慢。
    (2). matlab并行运算错误,透明度违例错误
    Error using parallel_function. Transparency violation error. See Parallel Computing Toolbox documentation about Transparency.
    可能循环程序中使用了clear, 可将需要clear掉的编程,使用空集来代替。比如
    clear A 换成 A= []; 注意 A在程序中的位置。

    下面给出查询CPU信息。
    Linux 关于如何查询CPU核心数

    (1). 查看逻辑CPU个数

    cat /proc/cpuinfo |grep "processor"|sort -u|wc -l

    (2). 由于有超线程技术有必要查看一下物理CPU个数

    grep "physical id" /proc/cpuinfo|sort -u|wc -l
    grep "physical id" /proc/cpuinfo|sort -u 

    (3). 查看每个物理CPU内核个数

    grep "cpu cores" /proc/cpuinfo|uniq

    (4). 每个物理CPU上逻辑CPU个数

    grep "siblings" /proc/cpuinfo|uniq

    (5). 判断是否开启了抄超线程
    如果多个逻辑CPU的”physical id”和”core id”均相同,说明开启了超线程
    或者换句话说
    逻辑CPU个数 > 物理CPU个数 * CPU内核数 开启了超线程
    逻辑CPU个数 = 物理CPU个数 * CPU内核数 没有开启超线程
    (6). 一次性查询所有信息

    #!/bin/bash
    
    physicalNumber=0
    coreNumber=0
    logicalNumber=0
    HTNumber=0
    
    logicalNumber=$(grep "processor" /proc/cpuinfo|sort -u|wc -l)
    physicalNumber=$(grep "physical id" /proc/cpuinfo|sort -u|wc -l)
    coreNumber=$(grep "cpu cores" /proc/cpuinfo|uniq|awk -F':' '{print $2}'|xargs)
    HTNumber=$((logicalNumber / (physicalNumber * coreNumber)))
    
    echo "****** CPU Information ******"
    echo "Logical CPU Number : ${logicalNumber}"
    echo "Physical CPU Number : ${physicalNumber}"
    echo "CPU Core Number : ${coreNumber}"
    echo "HT Number : ${HTNumber}"
    
    echo "*****************************"

    下面给出判断电脑的系统性能,并开启并行运算

    %--------------------------------------------------------------------------
    clear;clc;close all
    
    %--------------------------------------------------------------------------
    % Load an example dataset provided with matlab
    load house_dataset
    In = houseInputs';
    Out = houseTargets';
    
    %--------------------------------------------------------------------------
    % Find capabilities of computer so we can best utilize them.
    
    % Find if gpu is present
    ngpus=gpuDeviceCount;
    disp([num2str(ngpus) ' GPUs found'])
    if ngpus>0
        lgpu=1;
        disp('GPU found')
        useGPU='yes';
    else
        lgpu=0;
        disp('No GPU found')
        useGPU='no';
    end
    
    % Find number of cores
    ncores=feature('numCores');
    disp([num2str(ncores) ' cores found'])
    
    % Find number of cpus
    import java.lang.*;
    r=Runtime.getRuntime;
    ncpus=r.availableProcessors;
    disp([num2str(ncpus) ' cpus found'])
    
    if ncpus>1
        useParallel='yes';
    else
        useParallel='no';
    end
    
    [archstr,maxsize,endian]=computer;
    disp([...
        'This is a ' archstr ...
        ' computer that can have up to ' num2str(maxsize) ...
        ' elements in a matlab array and uses ' endian ...
        ' byte ordering.'...
        ])
    
    % Set up the size of the parallel pool if necessary
    npool=ncores;
    
    % Opening parallel pool
    CoreNum=npool; %调用的处理器个数
    if matlabpool('size')<=0  %之前没有打开
        matlabpool('open','local',CoreNum);
    else  %之前已经打开
        disp('matlab pool already started');
    end

    方法二,直接替换 %Opening parallel pool 下面的代码即可

    % Opening parallel pool
    if ncpus>1
        tic
        disp('Opening parallel pool')
    
        % first check if there is a current pool
        poolobj=gcp('nocreate');
    
        % If there is no pool create one
        if isempty(poolobj)
            command=['parpool(' num2str(npool) ');'];
            disp(command);
            eval(command);
        else
            poolsize= poolobj.NumWorkers;
            disp(['A pool of ' poolsize ' workers already exists.'])
        end
    
        % Set parallel options
        paroptions = statset('UseParallel',true);
        toc
    
    end

    本文参考:
    http://blog.sina.com.cn/s/blog_6295beb60101dl8o.html
    http://blog.csdn.net/yuzg86/article/details/7542056
    http://www.ilovematlab.cn/thread-332708-1-1.html
    http://zhidao.baidu.com/question/1367310944286874379.html
    http://blog.csdn.net/caozhk/article/details/38234293?utm_source=tuicool&utm_medium=referral
    http://blog.sina.com.cn/s/blog_866e7fa70101cv08.html
    http://blog.renren.com/share/254666329/11478405569?from=0101010202&ref=hotnewsfeed&sfet=102&fin=6&ff_id=254666329
    http://blog.sina.com.cn/s/blog_45eac6860100lzlk.html
    http://www.cnblogs.com/dongzhiquan/archive/2012/02/16/2354977.html

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  • Visual Studio实现多核并行编译

    万次阅读 2017-03-29 11:39:27
    Visual Studio 大工程项目的编译时间较长,可以利用多核CPU的优势,实现并行编译, 设置并行编译方法示例如下: 1.在“ClassView”中选取某项目的“Properties(属性)” 。 2.在之后打开的对话框中,左侧选择 ...
    Visual Studio 大工程项目的编译时间较长,可以利用多核CPU的优势,实现并行编译,
    设置并行编译方法示例如下:

    1.在“ClassView”中选取某项目的“Properties(属性)” 。

    2.在之后打开的对话框中,左侧选择 “C/C++”->“General(常规)”中将“ Multi-processor Compilation(多处理器编译)”打开。

    3.接着,“C/C++”->“Code Generation(代码生成)”中将“Enable Minimal Rebuild(启用最小重新生成)”关闭。

    4.在“Debug(调试)”中选取项目的“Options and Settings (选项和设置)”->“Projects and Solutions (项目和解决方案)”->“ Build and Run (编译与运行)”中设置“ maximum number of parallel project builds(最大并发C++编译数)”(即开发项目机器本身的CPU所包含的核数)。



    上述参数设置好后,就可以实现Visual Studio的并行编译了。
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  • 几种多核并行编程方法的比较

    千次阅读 2020-02-20 11:49:38
    随着多核时代的到来与流行,传统的单线程串行程序的编程模式必将改变,取而代之的将是并行编程。目前已经有五种主要并行编程模型,下面将对此五种模型进行概括性的分析与比较: MPI MPI(Message Passing Interface...
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  • 轻松实现多核时代的并行计算 甘 志 (ganzhi@cn.ibm.com), 软件工程师, IBM 中国软件实验室(CSDL BJ) 戴 晓君 (daixiaoj@cn.ibm.com), 软件工程师, IBM 中国软件实验室(CSDL BJ) 简介: 随着多核时代...
  • 英国剑桥 – 2018年5月8日UltraSoC日前宣布:公司的嵌入式分析知识产权(IP)产品已获Esperanto Technologies选用,以实现大规模并行多核RISC-V系统级芯片(SoC)的开发。Esperanto现在正将UltraSoC的嵌入式分析和...
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  • 光电经纬仪是最早、最广泛应用于飞行器测控领域的光电跟踪测量设备,它 的组成部分包括大地测量光学经纬仪、激光跟踪测量系统、微机控制...本文将介绍多核 DSP 并行调度的几种方案,并以算法实例对主从模型进行分析。
  • 多核调试.zip

    2019-07-23 14:06:05
    通过该文档大家可以了解到Lauterbach Trace32工具对多核AMP/SMP系统的配置和支持,以及最新的指令集。
  • 无论多个计算核是在多个CPU芯片上还是在单个 CPU 芯片上,我们称之为多核或多处理器系统。 多线程编程提供机制,以便更有效地使用这些多个计算核和改进的并发性。考虑一个应用,它有 4 个线程。对于单核系统,并发...
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    千次阅读 2006-08-01 11:46:00
    多核的设计概念出现后,迫使软件开发朝并行化方向发展。目前,在RISC架构的多核系统上已经形成了比较成熟的多线程系统并行处理能力。但是在x86架构下,应用程序的开发者还停留在单线程的开发模式下。 计算机的核心...
  • 并行计算简介和多核CPU编程Demo

    千次阅读 2014-08-26 11:18:21
    tag:多线程,并行计算,OpenMP,多核编程,工作线程池 ( 2008.01.19 更新 鉴于读者反映代码阅读困难,重新改写了文章和实现,使文章更易读 ) ( 2007.09.04 更新 把用事件控制的线程启动更新为临界区的实现 ) ...
  •  对于并行编程模型,大家关注的问题包括可编程性、性能、可调试性、正确性以及安全性等各个方面的问题。但是通常对于用户来说比较关注的是可编程性以及性能。以UPC为例,UPC做为一个PGAS的编程模型,从出现的...
  • JDK 7 中的 Fork/Join 模式 轻松实现多核时代的并行计算 甘 志 (ganzhi@cn.ibm.com),软件工程师, IBM 中国软件实验室(CSDL BJ)戴 晓君 (daixiaoj@...23 日 随着多核时代的来临,软件开发人员不得不开始关注并行

空空如也

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