我想“嵌套”并行使用OpenMP。这是一个玩具代码:
#include <iostream>
#include <cmath>
void subproblem(int m) {
#pragma omp parallel for
for (int j{0}; j < m; ++j) {
double sum{0.0};
for (int k{0}; k < 10000000; ++k) {
sum += std::cos(static_cast<double>(k));
}
#pragma om
我使用的是sklearn AffinityPropagation聚类算法。在我的4核机器上的聚类算法的输出与在典型的服务器机器上生成的不同。有没有人能推荐一些方法,让我在两个系统上得到相似的输出。 我在两台机器上都使用了相似的特征向量。 我的机器上的输出是cluster0:1,2,3,cluster1:4,5,6,但在服务器上的输出是cluster0:1,2,cluster1:3,4,cluster2:5 from keras.applications.xception import Xception
from keras.preprocessing import image
from ke
在python多处理中,可以创建一个由30个进程组成的多处理池,以便在某些ID上处理一些长时间运行的等式。下面的代码在一台8核机器上产生30个进程,load_average从未超过2.0。事实上,30个使用者是一个限制,因为承载it的postgresql数据库的服务器有32个核,所以我知道如果我的数据库能够处理它,我可以产生更多的进程。
from multiprocessing import Pool
number_of_consumers = 30
pool = Pool(number_of_consumers)
我花了时间来安装芹菜,但无法重新创建这30个过程。我以为设置并发性,例如-c
我正在基准测试总延迟转换为来自Object的数据类型。但是我遇到了一个非常奇怪的Java集合行为,在这个例子中,是一个List。
List<Long> data = new ArrayList<>();
int SIZE = 50_000_000;
long currentTime = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < SIZE; i++) {
data.add(currentTime++);
}
在运行上述代码时,在我的、Intel、i5、8250 u (4核)上运行的CPU利用率为100%