omp_set_num_threads always returns 0 and im unable to get thread num with omp_get_thread_num() 我有一个使用omp进行并行化的C ++类库。 当它总是用完处理器上的所有内核时,我注意到了我的问题,而没有omp_set_num_threads(threadCount)作为输入。 因此,在调查时,我意识
设置并行区域:使用#pragma omp parallel指令将代码块标记为并行区域。在并行区域中,代码将被多个线程执行。 设置循环并行:使用#pragma omp for指令将循环标记为并行循环。在并行循环中,循环迭代将被分配给不同的线程执行。 控制线程数:可以使用omp_set_num_threads()函数来设置并行区域中的线程数。该函数接受一个整数...
在下例中,PARALLEL设置为 2: %setenv PARALLEL 2 如果目标机器具有多个处理器,线程可以映射到独立的处理器。运行该程序将导致创建执行程序的并行化部分的两个线程。 可以使用PARALLEL或OMP_NUM_ HREADS,它们是等效的 3.3.1.1SUNW_MP_THR_IDLE 目前,程序的起始线程创建绑定线程。绑定线程一旦创建,将会参与执行程序...
NUM_THREADS);longnum_steps=1000000000;doublex,pi,sum[NUM_THREADS];step=1.0/(double)num_steps;omp_set_num_threads(NUM_THREADS);doublet_start,t_end;t_start=omp_get_wtime();#pragma omp parallel{doublex;inti;intid;id=omp_get_thread
“#pragma omp atomic”后面的表达式格式不正确 未正确指定了原子指令。 下面的示例生成 C3048: C++ // C3048.cpp// compile with: /openmp vcomps.lib#include"omp.h"#include<stdio.h>intmain(){inta[10]; omp_set_num_threads(4);#pragmaomp parallel{#pragmaomp atomica[0] =1;// C3048// try...
使用OMP_NUM_THREADS 环境变量可指定在运行 OpenMP 程序时要使用的线程数。如果未设置 OMP_NUM_THREADS,则所使用的缺省线程数是每个插槽核心数(即,每个处理器芯片的核心数)的倍数,此数值小于等于核心总数与 32 中较小的一个。可以通过以下方法指定不同线程数:设置 OMP_NUM_THREADS 环境变量,或调用 omp_set_num...
export OMP_NUM_THREADS=16## #通过openmp_hello.c程序判断是否启动了OpenMP(gcc -fopenmp openmp_hello.c -o openmp_hello) #include <omp.h> #include <stdio.h> int main() { // 显式设置线程数 omp_set_num_threads(4); // 并行区域
voidperformAnotherTask(){// DO something here}voidperformTask(){// Do other stuff here#pragmaomp parallelfornum_threads(8)for(size_ti=0;i<100;++i){performAnotherTask();}}intmain(){omp_set_nested(1);#pragmaomp parallelfornum_threads(4)for(size_ti=0;i<100;++i){performTask();}retur...
我正在尝试对计算f(x)进行基准测试,同时每次迭代都更改线程数。 f(x)= c * ln(x)* cos(x) n = 10000000 for (int pp = 2; pp<17; pp++) { p = pp; int chunk = n/p; //acts like floor omp_set_num_threads(p); double start_parallel = omp_get_wtime(); //start parallel #...
Call omp_set_num_threads(4)In thisfunction I call the same function but with different arguments in parallel. This function called in the parallel regionuses the MKL library internally. However, I do not explicitly call MKL functions within the parallel region.I do ...