OMP_NUM_THREADS=8 ./train_gpt2 这里应该根据 CPU 的核心数量来调整线程数量。该程序将加载模型权重、token，并使用 Adam 运行几次迭代的微调 loop，然后从模型生成样本。在 MacBook Pro (Apple Silicon M3 Max) 上，输出如下所示：[GPT-2]max_seq_len: 1024 vocab_size:
在搭载M3 Max芯片的MacBook Pro上运行时，输出结果如下：[GPT-2]max_seq_len: 1024vocab_size: 50257num_layers: 12num_heads: 12channels: 768num_parameters: 124439808train dataset num_batches: 1192val dataset num_batches: 128num_activations: 73323776val loss 5.252026step 0: train loss 5.356189 ...
num_threads(4 > omp_get_max_threads() ? omp_get_max_threads() : 4) \private(b_i,yCol,b_r)for(i = 0; i < 10; i++) {/* 指定4线程并发 */for(b_i = 0; b_i < 256; b_i++) { b_r[b_i] = r[i + 10 * b_i]; } c_FFTImplementat...
*/ #include <iostream> #include <omp.h> // 包含OpenMP头文件 int main() { // omp_get_max_threads() 等其它函数都定义在omp.h头文件中 // omp_get_max_threads() 获取本机的CPU线程数 std::cout << "OpenMP will use " << omp_get_max_threads() << " threads maximum." << std::end...
omp_get_max_threads()在并行区返回1,但应为8 、、 我正在Linux上编译一个复杂的C++项目,它使用OpenMP,用CMake和GCC 7编译。我在这个项目中遇到的奇怪问题是OpenMP显然可以工作,但它认为只支持1个线程,而它应该是8个线程。我一直在梳理所有的CMake文件,试图找到这个项目为什么表现不同的任何指标,但到目前为止我...
- omp_get_max_threads() - omp_set_dynamic() - omp_get_dynamic() - omp_set_nested() - omp_get_nested() The 'set' calls affect only the parallel regions at the same or inner nesting levels encountered by the calling thread. They do not affect parallel regions encountered by other ...
#pragma omp parallel for \ num_threads(4 > omp_get_max_threads() ? omp_get_max_threads() : 4) \ private(b_i,yCol,b_r) for (i = 0; i < 10; i++) { /* 指定4线程并发 */ for (b_i = 0; b_i < 256; b_i++) { ...
1.11.3.3 OMP_GET_MAX_THREADS RoutineReturns maximum value that can be returned by calls to the OMP_GET_NUM_THREADS function. Fortran INTEGER(4) FUNCTION OMP_GET_MAX_THREADS() C/C++ #include <omp.h> int omp_get_max_threads(void); ...
a++; } for(int j=0;j<1000000000;j++) { b++; } } } 4个线程,运行时间是:119ms。如果将以上三个for循环前都加上parallel for,性能极差。 备注:不显示设置线程数,默认的线程数为本机能够并行的最大线程数,即omp_get_max_threads()返回值;...
#include <omp.h> int main(void) { // 设置线程数,一般设置的线程数不超过CPU核心数,这里开4个线程执行并行代码段 omp_set_num_threads(4); // 返回操作系统启动后到现在的毫秒数 DWORD start_time = GetTickCount(); double sum = 0; #pragma omp parallel ...