我在R中有以下独立的嵌套循环,我想在10个内核上并行它们,我读了很多关于在R上使用foreach的并行化的文章,但是,它们似乎都没有工作,或者它是串行工作的,如果曾经工作过的话!这里我需要一些帮助,因为在循环中我将结果写入.csv文件,而在内部循环中我使用系统调用来运行其他python脚本,我不确定这是否与并行化相矛盾
for(x in seq(1,dim(trainData)
据我所知,#pragma omp parallel及其变体基本上在多个并发线程中执行以下块,这与CPU的数量相对应。当有嵌套的并行化时-- parallel for on for,parallel function on for等等--内部并行化会发生什么?这是在两个嵌套的for循环中完成的。假设CPU的数量小于向量中元素的数量,那么尝试并行运行内循环有什么好处吗?线程的总数是否会大于CPU的数量,或者内部循环是否会按顺序执行?
我知道这可能看起来像是复制品,但由于我是第一次学习OpenMP,并且在经历了多个来源和帖子之后,我仍然感到困惑,所以我决定发布一个问题本身。我正在学习OpenMP,在学习更多关于循环并行的知识时,我了解到在OpenMP - 中禁用了“嵌套并行#pragma omp parallel for
for (int i =关于嵌套for循环的并行化,我知道我们可以使用折叠,它基本上执行了我们将两个嵌套
我在python代码中嵌套了一个for循环,如下所示: for zenith in zeniths:Do various bits of stuff results.append(result)
我想在我的4核机器上并行化这个循环来加速它查看IPython并行编程文档(),似乎有一种使用map并行<em
我想在Python2.7中并行化两个嵌套的for循环,但我自己没有成功。我不知道如何定义并行化的内容。无论如何,下面是单处理器代码:j = [int(x) for x in range(10000, 20000)print len(suma)
print ("Time: %s seconds " % (time.time() - sta
这是c++代码的一部分,用于解决大维计算数学中的一个问题,比如100000多个变量。我想使用OpenMP并行化它。通过OpenMP并行下面的嵌套循环的最佳方法是什么?+ 0.5 * n2pk_x0; // some calculation based on index k我建议私有嵌套是否有任何方法可以在较短的CPU时间内获得正确的结果来改进<em