以std::thread为例,我们要开启多线程,分3步: 先要定义thread task 启动一个std::sthread对象,将thread task和task arg传递给这个对象,然后启动线程。 join等待线程返回。 // thread example #include <iostream> // std::cout #include <thread> // std::thread void foo() { // do stuff... } void...
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...
多线程在实际的编程中的重要性不言而喻。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。
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...
在C++中使用openmp进行多线程编程 在C++中使⽤openmp进⾏多线程编程 在C++中使⽤openmp进⾏多线程编程 ⼀、前⾔ 多线程在实际的编程中的重要性不⾔⽽喻。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...
#include <thread> #include <iostream> void* func() { printf("hello world from %ld\n", std::this_thread::get_id()); return 0; } int main() { std::thread threads[4]; for(auto &t : threads) { t = std::thread(func); } for(auto &t : threads) { t.join(); } return EXI...
create two threads via std::thread or pthread void thread_1() { ncnn::set_cpu_powersave(2); // bind to big cores netA.opt.num_threads = 2; } void thread_2() { ncnn::set_cpu_powersave(1); // bind to little cores netB.opt.num_threads = 4; } 2. Use fewer threads. ...
为了优化我正在创建的一些库的执行,我必须并行化一些计算。不幸的是,我不能使用openmp来做这件事,所以我尝试用boost::thread做一些类似的替代方法。有人知道像这样的实现吗?我在线程之间共享变量(将变量定义为openmp的“shared”和“pribate”)时遇到了特殊的问题。有什么建议吗?