主线程执行std:: thread ::join()以等待std::threads,然后执行tbb::TaskGroup:: wait ()以等待任务完成。 代码语言:javascript 复制 #include #include #include #include #include #includevoidDoCPUIntensiveWork(int chunkIndex);intmain(){unsigned int hardwareConcurrency=64;tbb::concurrent_vector>ioThreads;...
对于C++而言,当我们需要使用多线程时,可以使用boost::thread库或者自从C++ 11开始支持的std::thread,也可以使用操作系统相关的线程API,如在Linux上,可以使用pthread库。除此之外,还可以使用omp来使用多线程。它的好处是跨平台,使用简单。 在Linux平台上,如果需要使用omp,只需在编译时使用"-fopenmp"指令。在Windows的...
{#ifdefined(_OPENMP)#pragmaomp parallel for num_threads(processorCount)for(inti = inclusiveFrom; i < exclusiveTo; ++i) { func(i); }return;#elseif(inclusiveFrom >=exclusiveTo)return;staticsize_t thread_cnt =0;if(thread_cnt ==0) { thread_cnt=std::thread::hardware_concurrency(); } si...
对于C++而言,当我们需要使用多线程时,可以使用boost::thread库或者自从C++ 11开始支持的std::thread,也可以使用操作系统相关的线程API,如在Linux上,可以使用pthread库。除此之外,还可以使用omp来使用多线程。它的好处是跨平台,使用简单。 在Linux平台上,如果需要使用omp,只需在编译时使用"-fopenmp"指令。在Windows的...
t = std::thread(func); } for(auto &t : threads) { t.join(); } return EXIT_SUCCESS; } 上面文件编译命令:g++ 文件名 lpthread。 OpenMP 实现 #include <stdio.h> #include <omp.h> int main() { // #pragma 表示这是编译指导语句 表示编译器需要对下面的并行域进行特殊处理 omp parallel 表示...
OpenMP是一种并行计算的编程模型,它可以在共享内存系统中实现并行化。omp_set_lock是OpenMP提供的一个函数,用于创建和管理互斥锁,以避免多个线程同时访问共享资源而导致的数据竞争问题。...
这个场景是主thread启动一堆I/O工作std::threads,这些工作std::threads本身启动一些任务,这些任务有一些代码段使用OpenMP进行并行处理。主thread执行std::thread::join()等待std::threads,然后执行tbb::TaskGroup::wait()等待任务完成。 #include <Windows.h> ...
采用std::thread 替换 openmp。 ncnn项目地址: https://github.com/Tencent/ncnn 后来询问ncnn的作者才知道在ios下的编译方法。 至此,当时的临时方案 采用std::thread 替换 openmp。 想想也许在一些特定情况下还是比较适用的,当前方便两者之间进行切换验证。 抽空写了一个示例项目。 项目地址: https://github.com...
#include <iostream> #include <cstdio> #include "omp.h" using std::cout; using std::endl; #define NUMS 100 int main() { #pragma omp parallel for for(int i=0;i<NUMS;i++){ printf("hello,openmp! ThreadNO.%d\n",omp_get_thread_num()); } } 线程同步 #include <iostream> #inclu...
using namespace std; int main() { omp_set_num_threads(2); #pragma omp parallel for schedule(static) for(int i=0;i<8;i++) cout << omp_get_thread_num() << endl; } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 运行结果