我的测试源码是:
volatile int gl = 0;
void * InternalHandler( void * param )
{
for ( int i = 0; i < 100000; ++i ) { ++gl; }
return 0;
}
int main()
{
pthread_t ths[100] = { 0 };
for ( int i = 0; i < 100; ++i)
{
pthread_create( &ths[ i ], 0, InternalHandler, 0 );
}
for ( int i =
我正在尝试构建一个包含3个不同主机上的大约120个进程的snow集群。这些都是AMD服务器,每台都有48个核心。在构建了大约前90个从属之后,我得到了这个错误:
cl = makeSOCKcluster(c(rep("localhost", 44), rep("host2", 46), rep("host3", 45)))
Error in socketConnection(port = port, server = TRUE, blocking = TRUE, :
all connections are in use
> trac
例如,假设有一个运行在单核CPU上嵌入式应用程序。然后该应用程序将被移植到多核CPU上。该应用程序将在单核还是多核上运行?更具体地说,我对ARM CPU (但不仅仅是)和工具链的细节感兴趣,例如标准C/C++库。这个问题的目的是这样的:CPU有责任“决定”在多核或编译器工具链、开发人员和特定库的标准平台上执行吗?再一次,我对其他系统的趋势也很感兴趣。有很多应用程序和RTOS (例如Linux)运行在不同的CPU上,但是架构相同,那么这是否意味着它们的编译方式不同?
我正在开发一个包,它建议R的并行包(所以我的描述有一个Suggests: parallel (>= 1.13.1)语句。它在OSX和Linux下编译得很好,但在windows (使用)构建时失败了。这里是install.log的终结,win-builder会发出这样的结论:
*** installing help indices
** building package indices
** installing vignettes
** testing if installed package can be loaded
*** arch - i386
Error: package or
我已经看到围绕这个话题有很多问题,但似乎没有一个问题能给我一个令人满意的答案。我打算在Windows机上结合使用caret::train()和库doParallel。文档()告诉我,如果它找到一个已注册的集群(尽管它使用库doMC),它将默认并行运行。当我尝试使用doParallel设置集群并按照其文档()中的示例计算进行操作时,一切工作正常。当我注销集群并运行caret::train()时,一切正常。但是,当我创建一个新的集群并尝试运行caret::train()时,它产生了错误Error in serialize(data, node$con) : error writing to con
我正在做一个个人项目,从一个图像网格创建一个单一的图像。它需要一段时间来生成图像,并且不会每次都刷新,只有在代码执行完成后才会刷新。如何使界面在生成图像时仍然起作用(不被锁定)。
因此,首先:我有一个N x N的标识符网格,基于标识符,我在(x,y)处绘制具有给定缩放高度和宽度的特定图像。
每次迭代都会重新生成此图像,并且需要在WPF上进行更新。它还绑定到Xaml端的图像的ImageSource
我的问题是“我如何提高生成这个大图像的性能”和“我如何根据需要多次刷新图像(每一代)”。
for (int i = 0; i < numberOfIterations; i++)
{
//
我正在寻找aggregate()函数的并行版本,并且看起来和正是我正在寻找的。
作为测试,我创建了一个包含10m条记录的数据集
blockSize <- 5000
records <- blockSize * 2000
df <- data.frame(id=1:records, value=rnorm(records))
df$period <- round(df$id/blockSize)
# now I want to aggregate by period and return mean of every block:
x <- aggregate(val