OpenMP double for循环
OpenMP是一种并行编程模型，用于在共享内存系统中实现并行计算。它通过将任务分解为多个子任务，并在多个处理器上同时执行这些子任务来提高程序的性能。
在OpenMP中，double for循环是一种常见的并行化技术，用于加速循环计算。它通过将一个大循环分解为多个小循环，并在多个线程上同时执行这些小循环来实现并行化。
优势：
- 提高性能：通过并行化循环计算，可以利用多个处理器同时执行任务，从而加快程序的运行速度。
- 简单易用：OpenMP提供了简单的编程接口，使得并行化循环计算变得容易实现和理解。
- 可移植性：OpenMP是一个跨平台的并行编程模型，可以在不同的操作系统和硬件架构上使用。
应用场景：
- 科学计算：在科学计算领域，往往需要对大规模的数据进行复杂的计算，使用OpenMP的并行化技术可以加速计算过程。
- 图像处理：图像处理通常涉及对像素进行大量的计算，使用OpenMP可以提高图像处理算法的执行速度。
- 数据分析：在数据分析领域，往往需要对大规模的数据集进行处理和计算，使用OpenMP可以加速数据分析过程。
推荐的腾讯云相关产品： 腾讯云提供了多种云计算产品，以下是一些与OpenMP相关的产品：
- 弹性计算-云服务器（Elastic Compute Cloud，简称CVM）：提供了可扩展的虚拟机实例，可以用于部署并行计算任务。 链接：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 弹性计算-容器服务（Elastic Container Service，简称TKE）：提供了容器化的计算环境，可以方便地部署并行计算任务。 链接：https://cloud.tencent.com/product/tke
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请注意，以上推荐的产品仅为示例，实际选择产品时应根据具体需求进行评估和选择。
相关·内容
我试着用openmp来找出奇怪的结果。
并行"for“运行速度更快与openmp的预期。但是当openmp禁用时，串行"for“运行得更快(没有/openmp选项)。与2013年相比)。
测试代码
const int n = 5000;
const int m = 2000000;
vector <double> a(n, 0);
double start = omp_get_wtime();
#pragma omp parallel for shared(a)
for (int i = 0; i < n;
浏览 1提问于2014-09-10得票数 0
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我正在尝试使用OpenMP并行一个简单的循环。下面是我的代码：
#include <iostream>
#include <omp.h>
#include <time.h>
#define SIZE 10000000
float calculate_time(clock_t start, clock_t end) {
return (float) ((end - start) / (double) CLOCKS_PER_SEC) * 1000;
}
void openmp_test(double * x, double * y, double *
浏览 0提问于2019-05-11得票数 3
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我对使用OpenMp的性能有问题。我正在尝试测试不使用OpenMP的单线程程序和使用OpenMP的应用程序的结果。通过在线查看比较矩阵链乘法程序的结果，openMP实现的速度是2到3倍，但我的实现速度与这两个应用程序相同。我实现openMP的方式不正确吗？openMP上的任何指针以及如何正确地实现它？任何帮助都是非常感谢的。提前谢谢。
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
int main( int argc , char *argv[] )
{
srand(time(0)
浏览 2提问于2016-01-25得票数 1
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我正在尝试转换函数"integrate_openMP"，它实现了梯形规则，以便它可以并行运行。我怀疑函数的哪些部分应该由“关键”实用主义来管理，以及如何处理有关OpenMP的计算本身。
该函数是使用来自main的#实用化omp并行和#实用化omp单调用的。
谢谢
我首次尝试并行化函数，从而更新了代码
double integrate_openMP(double a, double b, double (*f)(double), double e)
{
calls++;
double int_result;
double m = (a + b) / 2;
dou
浏览 0提问于2019-04-29得票数 0
我是openMP和C的新手，我试过"Introduction to OpenMP - Tim (英特尔)“的Pi例子，但结果不是3.14。我把密码和老师比较一下。他们是一样的。但结果是不同的
#include <omp.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
//OpenMP example program: hello;
static long num_steps = 100000;
#define NUM_THREADS 2
double step;
int main()
{
int nnu
浏览 4提问于2015-08-13得票数 0
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我正在编写一个计算两个数组的l2范数的应用程序。我不得不并行我的计算。
下面是我并行化的代码：
double time_start_openmp = omp_get_wtime();
#pragma omp parallel for
for (i = 0; i < n; i++)
{
numberOfThreads = omp_get_num_threads();
double local_diff = x[i] - xseq[i];
diff_vector[i] = local_diff;
l2_norm += (
浏览 0提问于2020-12-16得票数 1
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这是我编写的矩阵乘法C++ OpenMP代码。我正在尝试使用OpenMP来优化程序。顺序代码的速度是7秒，但是当我添加openMP语句时，它的速度只快了3秒。我以为它会变得更快，但我不明白我做得对不对。
OpenMP语句位于fill_random函数中，主循环段在矩阵乘法中。
我希望你能提供任何帮助或建议来理解这一点！
#include <iostream>
#include <cassert>
#include <omp.h>
#include <chrono>
using namespace std::chrono;
double**
浏览 10提问于2022-05-10得票数 0
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我正在用OpenMP做实验。我写了一些代码来检查它的性能。在带有Kubuntu11.04的4核Intel单核CPU上，使用OpenMP编译的以下程序比不使用OpenMP编译的程序慢20倍左右。为什么？
我是由g++ -g -O2 -funroll-loops -fomit-frame-pointer -march=native -fopenmp编译的
#include <math.h>
#include <iostream>
using namespace std;
int main ()
{
long double i=0;
long double k=0
浏览 2提问于2011-06-28得票数 11
2回答
OpenMP 'For‘循环与多个循环变量一起工作吗？例如：
int i;
double k;
#pragma omp parallel for
for (k = 0, i = 0; k < 1; k += 0.1, i++)
{ }
在没有OpenMP的情况下，它可以正常工作，但是使用它我会得到以下错误：
C3015: OpemMP 'for‘语句中的初始化形式不正确
C3019: OpenMP 'for‘语句中的增量形式不正确
浏览 3提问于2014-04-01得票数 2
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当我同时运行我的串行程序和OpenMP程序时，我注意到在测试一定数量的线程时，OpenMP程序比串行程序慢得多。为什么会这样呢？它与OpenMP程序的代码本身有关吗？还是与个人电脑的性能有关？感谢你的帮助。
串行代码：
#include <omp.h>
#include <stdio.h>
static long num_steps = 1024*1024*1024;
#define MIN_BLK 1024*1024*124
double pi_comp(int Nstart,int Nfinish,double step)
{ int i,iblk;
doub
浏览 50提问于2022-11-05得票数 0
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我正在做一个简单的Pi计算，在这里我并行生成随机数和计数递增的循环。串行(非OpenMP )代码的性能优于OpenMP代码。这是我做过的一些测量。以下还提供了这两种代码。
编译串行代码为: gcc pi.c -O3
将OpenMP代码编译为: gcc pi_omp.c -O3 -fopenmp
有什么问题吗？
# Iterations = 60000000
Serial Time = 0.893912
OpenMP 1 Threads Time = 0.876654
OpenMP 2 Threads Time = 23.8537
OpenMP 4 Threads Time = 7.7241
浏览 7提问于2017-04-16得票数 0
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我正在写一些代码，这将肯定受益于试图集成openmp的一些软件，我正在编写。我是openmp的新手，在测试一些非常基本的测试代码时(见下文)，我注意到在激活openmp的情况下执行时间非常长(#杂注行)。任何洞察力都是非常值得欣赏的。
int main()
{
int number=200;
int max = 2000000;
for(int t=1; t<max; t++)
{
double fac = 0.0;
#pragma omp parallel for reduction(+:fac)
for(int n=
浏览 1提问于2014-07-05得票数 0
1回答
每向量乘法矩阵
、、、、
知道如何使用OpenMP并行这个函数吗？
/*______ prod_matrix_vector __________ */
void dot(double matrix[], double vector[],int n, double result[]){
for(int i=0,k=0;i<n*n,k<n;i=i+n,k++)
for(int j=i,l=0;j<i+n,l<n;j++,l++)
result[k]+=matrix[j]*vector[l];
}
浏览 3提问于2021-01-08得票数 1
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3回答
我正在用OpenMP优化一些代码。如果在循环中遇到NO_VALUE，我希望它中断。但是，编译器告诉我openMP不允许这样做。我该怎么处理呢？
#pragma omp parallel
{
#pragma omp for reduction(+:functionEvaluation) schedule(dynamic) nowait
for (int j=m_colStart;j<m_colEnd+1;j++)
{
double d = command_->execute().toDouble();
浏览 1提问于2012-04-17得票数 4
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我目前正在尝试使用OpenMP进行并行计算。我已经编写了以下基本代码。但是，它会返回以下警告：
warning #2901: [omp] OpenMP is not active; all OpenMP directives will be ignored.
改变线程的数量不会改变所需的运行时间，因为出于某种原因，omp.h被忽略了，这对我来说是不清楚的。
有人能帮帮我吗？
#include <stdio.h>
#include <omp.h>
#include <math.h>
int main(void)
{
double ts;
do
浏览 0提问于2021-03-12得票数 3
因此，在我之前尝试使用openMP之后，我意识到我没有任何示例代码在并行化时比串行运行时在系统上运行得更快。下面是一个简短的尝试示例(失败)，首先显示确实有两个内核，并且openMP正在使用它们，然后对两个脑死亡任务进行计时，一个使用openMP，另一个不使用。我正在测试的任务很可能有问题，所以如果有人能想出另一个健全的测试，我将不胜感激，这样我就可以亲眼看到多线程可以工作:)
#include <iostream>
#include <vector>
#include <ctime>
#include <cmath>
using namesp
浏览 3提问于2012-02-25得票数 2
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1回答
并行OpenMP缩减与函数定义？
、、、、
我正在使用OpenMP，但问题是我声明/定义了一个函数，如下所示：
void compute_image(double pixel[nb], double &sum)
{
#pragma omp parallel for reduction(+:sum)
for (int j=0;j<640;j++)
{
if ...
sum=sum+pixel[0];
....
}
....
}
我现在意识到的是：
Error 2 error C3030: 'sum' : variable in '
浏览 0提问于2013-05-14得票数 0
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我现在是第一次使用openMP，我的头撞到了“数据成员不能是私有的”-rule。
我想知道下面的说法是否有效，或者它最终是否会失效：
class network
{
double tau;
void SomeFunction();
};
void network::SomeFunction()
{
#pragma omp parallel for // <-the openMP call
for (uint iNeu=0;iNeu<nNeurons;++iNeu)
{
neurons[iNeu].timeSinceSpike
浏览 0提问于2012-02-14得票数 3
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我正在尝试在内部并行化一个ODE函数，该函数是由ODEINT集成的。
我做了下面的小例子
#include <iostream>
#include <chrono>
#include <Eigen/Dense>
#include <omp.h>
#include <boost/numeric/odeint.hpp>
#include <boost/numeric/odeint/external/openmp/openmp.hpp>
#include <boost/numeric/odeint/external/eig
浏览 26提问于2020-02-21得票数 0
下面的最小示例计算从1到1000的所有数字的总和，并使用OpenMP并行化： #include <iostream>
double sum;
void do_it() {
const size_t n = 1000;
#pragma omp parallel
{
#pragma omp for
for (size_t i = 1; i <= n; ++i) {
#pragma omp atomic
sum += static_cast<double>(i);
}
}
}
int main() {
sum = 0.
浏览 15提问于2020-01-26得票数 0
1回答
我最近被介绍了OpenMP和并行编程，并且在正确使用它时遇到了一些困难。
我希望在下面的代码上实现OpenMP，使其运行得更快。
int m = 101;
double e = 10;
double A[m][m], B[m][m];
for (int x=0; x<m; x++){
for (int y=0; y<m; y++){
A[x][y] = 0;
B[x][y] = 1;
}
}
while (e >= 0.0001){
for (int x=0; x<m; x++){
for (i
浏览 0提问于2016-12-05得票数 4
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我有一个非常简单的矩阵乘法程序来尝试OpenMP：
#include <iostream>
#include <stdlib.h>
#include <omp.h>
int main() {
const int N = 1000;
double matrix[N][N];
double vector[N];
double outvector[N];
for (int i = 0; i < N; i++) {
for (int j = 0; j < N; j++) {
matrix[i][j] = ra
浏览 12提问于2021-07-14得票数 0
2回答
openmp并行性能
、、、、
我正在尝试使用openmp并行实现距离矩阵，其中我计算每个点和所有其他点之间的距离，所以到目前为止我想到的最好的算法花费O(n^2)，并且我的算法在8处理器机器上使用10线程的openmp的性能在运行时间方面并不比串行方法更好，所以我想知道我在openmp方法上的实现是否有任何错误，因为这是我第一次使用openmp，所以如果我的which中有任何错误或者更好的“更快”的方法，请让我知道。下面是我的代码，其中"dat“是一个包含数据点的向量。
map <int, map< int, double> > dist; //construct the distanc
浏览 0提问于2012-01-28得票数 1
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3回答
我有以下程序：
int main(){
double sum=0;
#pragma omp parallel for reduction(+:sum)
for(double x=0;x<10;x+=0.1)
sum+=x*x;
}
当我编译它的时候，我得到了错误invalid type for iteration variable ‘x’。
我认为这意味着我只能将parallel for构造应用于基于整数的循环。但是我的循环的内部确实依赖于它是浮点。
有没有办法说服OpenMP这么做？有没有推荐的替代方法？
浏览 2提问于2013-01-20得票数 3
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我试图在下面的代码中并行化for循环，但是我不确定应该在for循环之前添加哪种类型的OpenMP指令，并且需要首先以私有或公共的方式声明这些变量吗？
#include <stdio.h>
#include <time.h>
#include <omp.h>
void mxv_row(int m, int n, double *A, double *B, double *C)
{
int i, j;
# pragma omp parallel private(?)shared (?)
for (i=0; i<m; i++)
# pra
浏览 0提问于2018-10-27得票数 1
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2回答
如何使用openmp并行化这段代码: xp、yp、zp、gpx、gpy和gpz是已知的一维向量。 for (ies = 0; ies < 1000000; ies++){
for (jes = ies+1; jes < 1000000; jes++){
double dxp = xp[ies] - xp[jes];
double dyp = yp[ies] - yp[jes];
double dzp = zp[ies] - zp[jes];
double distance = sqrt( dxp * dxp
浏览 46提问于2020-10-13得票数 0
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我不知道OpenMP是如何工作的，但是如果对象可以由多个线程共享，那么在并行for循环中调用带有受限指针参数的函数是行不通的吗？下面是用于跨矩阵列执行加权和的串行代码示例：
const int n = 10;
const double x[n][n] = {...}; // matrix, containing some numbers
const double w[n] = {...}; // weights, containing some numbers
// my weighted sum function
double mywsum(const double *rest
浏览 5提问于2022-05-30得票数 0
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我这里有一段Open MP代码，它在间隔[0,1]上执行函数4.0/(1+x^2)的积分。对此的分析答案是pi = 3.14159...
积分函数的方法是简单地近似黎曼和。现在，当我使用1个OpenMP线程，最多11个OpenMP线程时，代码给出了正确的答案。
然而，一旦我开始使用12个或更多的OpenMP线程，它就开始给出越来越多的错误答案。为什么会发生这样的事情？首先是C++代码。我使用的是Ubuntu 10.10环境下的gcc。代码是用g++ -fopenmp integration_OpenMP.cpp编译的
// f(x) = 4/(1+x^2)
// Domain of inte
浏览 3提问于2012-03-24得票数 2
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我正在使用OpenMP为Matlab构建MEX文件.我发现我的代码在使用OpenMP加速时给出了不同的结果。我做了一个简单的例子如下。它假设计算每个向量的平均值。每个向量中的每个元素都是1，所以结果应该是一个1的数组。但是这个结果有时还有其他的数字，比如0.333,0.666，或者0。我认为它必须与OpenMP for循环相关。但我搞不懂。任何建议或想法都将受到赞赏。
#include "mex.h"
#include <vector>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <
浏览 2提问于2019-10-11得票数 1
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下面是我的OpenMP测试代码
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <omp.h>
#include <time.h>
int main(int argc, char const *argv[]){
double x[10000];
clock_t start, end;
double cpu_time_used;
start = clock();
#pragma omp parallel
#pragma omp for
f
浏览 0提问于2016-12-17得票数 0
1回答
MPI与OpenMP的性能比较
、、、、
我有一个非常奇怪的问题。我甚至不知道我是否能为您提供回答我的问题所需的所有信息；如果缺少什么，请让我知道。
我使用MPI运行如下代码：
#include <mpi.h>
#include <cmath>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
#include <string.h>
#include <cstdlib>
#include <fstream>
#include <sstream>
#include &
浏览 1提问于2017-03-18得票数 1
1回答
是否可以使用OpenMP对stuct成员上的循环进行并行化？我和GCC一起试过
point_t p;
double sum;
#pragma omp parallel for private(p) reduction(+: sum)
for (p.x = 0; p.x < N; p.x++) {
for (p.y = 0; p.y < N; p.y++) {
sum += foo(p);
}
}
但是这给了我一个编译错误。
error: expected iteration declaration or initialization
浏览 2提问于2012-02-13得票数 2
3回答
我正在用蒙特卡罗方法模拟一个随机微分方程，该方法原则上非常适合openMP，因为不同的实现并不相互依赖。不幸的是，我的代码遇到了一些问题，一旦我打开openMP，就会产生错误的结果。没有它，它工作得很好。我的“关键”循环看起来像这样：
double price = 0.0
#pragma omp parallel for private(VOld, VNew)
for (long i = 0; i < NSim; ++i){
VOld = S_0;
for (long index = 0; index < Nt; ++index){
VNew = V
浏览 1提问于2013-05-25得票数 2
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对于i7-6700K上的一个小的OpenMP基准测试，我编写了以下代码：
#include <iostream>
#include <omp.h>
#include <vector>
#include <chrono>
constexpr int bench_rounds = 32;
int main(void) {
using std::chrono::high_resolution_clock;
using std::chrono::duration_cast;
using std::chrono::duratio
浏览 1提问于2021-09-16得票数 2
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我正在尝试在openMP中创建一个包含多个for循环的并行代码块，到目前为止我已经完成了(或者至少是重要的部分，如果需要的话，我可以发布整个程序)：
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#include <omp.h>
int main(int argc, char**argv) {
[...]
int i, j, N=200, num_t=2;
[...]
M = (int) round(M);
[...]
double **u = ma
浏览 110提问于2021-02-15得票数 0
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该代码片段是我正在尝试实现的内容的通用版本。
program main
integer, save:: j,Nj,k,Nk,AllocateStatus
!double precision:: array(100000)
double precision, dimension(:), allocatable:: array
INTEGER NTHREADS, TID, OMP_GET_NUM_THREADS,
+ OMP_GET_THREAD_NUM
Nj = 100000
Nk = 100
allocate(array(Nk),STAT = AllocateStatus)
浏览 3提问于2016-02-29得票数 1
3回答
C++并行平均矩阵与OpenMP
、、、、
我在C++中有这样的代码，它计算矩阵的每一列的平均值。我想使用OpenMP并行化代码。
#include <vector>
#include <cstdlib>
#include <chrono>
#include <iostream>
using namespace std;
vector<double> average(const vector<vector<unsigned char>>& original){
vector<vector<double>> resul
浏览 0提问于2017-07-08得票数 3
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2回答
我的用于OpenMP中并行化的简单的OpenMP循环是
vector< double > xs;
vector< double > ys;
xs.resize(N);
ys.resize(N);
if(rank0) printf("Assigning points ...\n");
#pragma omp parallel for
for(long i = 0; i < N; i++) {
xs[i] = ((double)rand()/(double)RAND_MAX);
浏览 7提问于2016-04-29得票数 2
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2回答
大家好，我在C++代码中使用OpenMP遇到了一个相当严重的内存泄漏问题。我正在为一些地球物理计算写一个库，它们相当耗时。我创建了一段简单的代码来给你一个想法(原始代码相当长，希望解决方案不需要)。为了避免一遍又一遍地重写“相同”的代码行，我有一些模板，它们是通过使用指向方法函数的指针来指定的(就像我知道空间中的位置，需要计算不同的量一样)。我也在使用"armadillo“()库进行一些计算，但无论有没有它，问题都仍然存在。
如果代码只用单线程运行，就不会有任何问题。但是随着时间的推移，使用OpenMP (#杂注指令)会导致内存泄漏。程序有效地消耗了所有可用内存，然后崩溃。你可以用我提
浏览 0提问于2019-08-03得票数 1
我正在开发一个英特尔E5 (6个核心，12个线程)和英特尔编译器OpenMP 4.0。
为什么这段代码SIMD比并行SIMD快？
for (int suppv = 0; suppv < sSize; suppv++) {
Value *gptr = &grid[gind];
const Value * cptr = &C[cind];
#pragma omp simd // vs. #pragma omp parallel for simd
for (int suppu = 0; suppu < sSize; suppu++)
gptr[s
浏览 3提问于2015-03-15得票数 0
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1回答
我正在尝试用OpenMP实现一个具有动态内存分配的矩阵乘法。我设法使我的程序编译得很好，但是当我试图执行它时，我得到的是./第14行: 17653分段错误(内核转储)./matx.exe $matrix_size
int main(int argc, char *argv[]){
if(argc < 2){
printf("Usage: %s matrix/vector_size\n", argv[0]);
return 0;
}
int size = atoi(argv[1]);
double **matrix2 = (doub
浏览 3提问于2015-05-02得票数 2
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我正在为MIC (英特尔Xeon Phi协处理器)上的手工矢量化而奋斗，我正在做一个简单的计算基准(实际上是基准CPU和MIC，并分析了自动和手动的矢量化效果)。我想试一试内在的效果。这是我在CPU上的问题，我可以观察到m256本质函数的性能提高了30% (相对于没有本质的m512 )，但是在m512上，性能与没有本质的MIC (OpenMP +本质)相同，它正常吗？
MIC+INTR ~3.18秒
麦克~ 3.19秒
CPU+INTR ~4.31秒
CPU ~6.47秒
我使用的选项：(intel编译器)
-O3 -openmp -DWITH_INTR -rest
浏览 6提问于2015-01-14得票数 1
2回答
我试图并行运行代码，但我对与openmp相关的私有/共享等东西感到困惑。我用的是c++ (msvc12或gcc)和openmp。
代码在循环中迭代，循环由一个应该并行运行的块组成，后面是一个在所有并行工作完成后应该运行的块。并行数据的处理顺序并不重要。代码如下所示：
// some X, M, N, Y, Z are some constant values
const int processes = 4;
std::vector<double> vct(X);
std::vector<std::vector<double> > stackVct(proce
浏览 5提问于2013-09-15得票数 2
1回答
我知道OpenMP在所有工作人员之间共享在外部作用域中声明的所有变量。这就是我的问题的答案。但我真的不明白为什么函数omp3提供正确的结果，而函数omp2提供错误的结果。
void omp2(double *A, double *B, double *C, int m, int k, int n) {
for (int i = 0; i < m; ++i) {
#pragma omp parallel for
for (int ki = 0; ki < k; ++ki) {
for (int j = 0; j < n; ++j)
浏览 3提问于2022-04-27得票数 1
回答已采纳
OpenMP可能无法直接并行化的代码
研究自动并行化程序，寻找OpenMP可能无法直接并行化的基准测试程序(“直接并行化”的意思是:只需指定适当的OpenMP指令，即可在不修改代码的情况下创建并行可执行文件)。
在这个问题上，是否可以使用OpenMP并行化以下代码？
1.
double a[ARRAY_DIM], c[ARRAY_DIM];
.
double ret;
ret = 0.;
for ( i = 0; i < ARRAY_DIM; i++ ) {
c[i] = exp( ret );
ret += a[i];
}
return ret;
2.
double a[A
浏览 3提问于2018-07-30得票数 0
1回答
我正在尝试集成一个曲线函数，并将串行代码转换为并行程序，我使用openMP做同样的事情。 我已经使用openMP parallel for并行化了for循环，并且获得了较少的编程时间，但问题是结果并不是预期的结果，线程中有一些东西被搞乱了，我想知道如何为N个线程并行化for循环。 #include <stdio.h>
#include <omp.h>
#include <math.h>
double f(double x){
return sin(x)+0.5*x;
}
int main(){
int n=134217728,i;
dou
浏览 12提问于2019-06-24得票数 1
1回答
我是openmp的大一新生。我在3d计算中遇到了一些麻烦，我不知道如何改进我的代码。下面是我想在openmp中改进的代码。我的目标是加速这个3d和的计算。根据openmp的规则，我应该在代码中添加什么？我在我的代码中添加了#杂注omp并行来减少(+：integral)。但是发生了一个错误，指出'for‘的初始化不正确。这是这个错误的信息：我是一个中国人，所以我的集成开发环境的语言是中文。我使用Visual Studio 2019。
#include<omp.h>
#include<stdio.h>
#include<math.h>
int main
浏览 0提问于2021-11-04得票数 1
3回答
用OpenMP优化矩阵转置函数
、、、、
我有这样的代码，它使用循环平铺策略来转换矩阵。
void transposer(int n, int m, double *dst, const double *src) {
int blocksize;
for (int i = 0; i < n; i += blocksize) {
for (int j = 0; j < m; j += blocksize) {
// transpose the block beginning at [i,j]
for (int k = i; k < i + blocksiz
浏览 6提问于2022-01-22得票数 1
回答已采纳
我尝试使用openmp来并行我的循环，以使速度更快。问题是并行版本并不比顺序版本更快。
#include <Rcpp.h>
#include <iostream>
// [[Rcpp::plugins(openmp)]]
#include <omp.h>
#include "test.h"
using namespace std;
// [[Rcpp::export]]
std::vector<double> parallel_random_sum(int n, int ncores) {
std::vector<
浏览 0提问于2019-04-08得票数 0
1回答
我正在尝试运行以下递归逐行操作以获得norm_vec。
#include <Rcpp.h>
#ifdef _OPENMP
#include <omp.h> // OpenMP header
#endif
using namespace Rcpp;
using namespace std;
// [[Rcpp::export]]
NumericVector sim1(NumericVector X) {
int T = X.length();
NumericVector norm_vec = NumericVector(T);
norm_vec[0]
浏览 3提问于2017-04-18得票数 1
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