- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我有密码。这里,A、B、C、A1、B1、C1 是 3 维 vector 。 A、B、C相互独立,A1、B1、C1也相互独立。我想使用 openmp 并行计算它。但是,我用 openmp 运行它,出现“段错误”错误。你能帮我解决这个问题吗?先感谢您。
#include <omp.h>
#include<math.h>
#include<cmath>
#include<vector>
#include<iostream>
using namespace std;
int main ()
{
int NX=801; // NUmber of grid in X direction
int NY=501;
int NZ=401;
float PI=3.14159265358979323846;
unsigned int i,j,k;
vector<vector<vector<float> > > A (NX,vector<vector<float> >(NY,vector <float>(NZ,0.0)));
vector<vector<vector<float> > > B (NX,vector<vector<float> >(NY,vector <float>(NZ,0.0)));
vector<vector<vector<float> > > C (NX,vector<vector<float> >(NY,vector <float>(NZ,0.0)));
vector<vector<vector<float> > > A1 (NX,vector<vector<float> >(NY,vector <float>(NZ,0.0)));
vector<vector<vector<float> > > B1 (NX,vector<vector<float> >(NY,vector <float>(NZ,0.0)));
vector<vector<vector<float> > > C1 (NX,vector<vector<float> >(NY,vector <float>(NZ,0.0)));
cout<<"start"<<endl;
#pragma omp parallel for private (j) shared(A,B,C,i,k,NX,NY,NZ)
for (i=0;i<NX;i++)
for (j=0;j<NY;j++)
for (k=0;k<NZ;k++)
{
A[i][j][k]=sin(2.0*PI/float(NX*NY*NZ)*float(i*j*k));
B[i][j][k]=cos(5.0*PI/float(NX*NY*NZ)*float(i*j*k));
C[i][j][k]=sin(2.0*PI/float(NX*NY*NZ))*cos(5.0*PI/float(NX*NY*NZ)*float(i*j*k));
}
#pragma omp parallel for private (j) shared(A1,B1,C1,A,B,C,i,k,NX,NY,NZ)
for (i=1;i<NX-1;i++)
for (j=1;j<NY-1;j++)
for (k=1;k<NZ-1;k++)
{
A1[i][j][k]=C[i+1][j][k]*cos(5.0*PI/float(NX*NY*NZ)*float(i*j*k));
B1[i][j][k]=A[i][j][k]+B[i][j][k]+C[i][j][k]*cos(5.0*PI/float(NX*NY*NZ)*float(i*j*k));
C1[i][j][k]=16.0*A[i][j][k]*cos(5.0*PI/float(NX*NY*NZ)*float(i*j*k));
}
cout<<"finish"<<endl;
return 0;
}
最佳答案
此代码很容易与 OpenMP 并行化。但是,您在自己的尝试中犯了一些错误,特别是试图声明 i
和 k
shared
而它们实际上应该是 private
。更好的是,不要提前声明变量,只需在 for
循环中声明它们。这样,它们将自动具有正确的范围,防止您将其混淆。
这是它会给出的结果:
#include <omp.h>
#include<math.h>
#include<cmath>
#include<vector>
#include<iostream>
using namespace std;
int main ()
{
int NX=801; // NUmber of grid in X direction
int NY=501;
int NZ=401;
float PI=3.14159265358979323846;
vector<vector<vector<float> > > A (NX,vector<vector<float> >(NY,vector <float>(NZ,0.0)));
vector<vector<vector<float> > > B (NX,vector<vector<float> >(NY,vector <float>(NZ,0.0)));
vector<vector<vector<float> > > C (NX,vector<vector<float> >(NY,vector <float>(NZ,0.0)));
vector<vector<vector<float> > > A1 (NX,vector<vector<float> >(NY,vector <float>(NZ,0.0)));
vector<vector<vector<float> > > B1 (NX,vector<vector<float> >(NY,vector <float>(NZ,0.0)));
vector<vector<vector<float> > > C1 (NX,vector<vector<float> >(NY,vector <float>(NZ,0.0)));
cout<<"start"<<endl;
#pragma omp parallel for
for (int i=0;i<NX;i++)
for (int j=0;j<NY;j++)
for (int k=0;k<NZ;k++)
{
A[i][j][k]=sin(2.0*PI/float(NX*NY*NZ)*float(i*j*k));
B[i][j][k]=cos(5.0*PI/float(NX*NY*NZ)*float(i*j*k));
C[i][j][k]=sin(2.0*PI/float(NX*NY*NZ))*cos(5.0*PI/float(NX*NY*NZ)*float(i*j*k));
}
#pragma omp parallel for
for (int i=1;i<NX-1;i++)
for (int j=1;j<NY-1;j++)
for (int k=1;k<NZ-1;k++)
{
A1[i][j][k]=C[i+1][j][k]*cos(5.0*PI/float(NX*NY*NZ)*float(i*j*k));
B1[i][j][k]=A[i][j][k]+B[i][j][k]+C[i][j][k]*cos(5.0*PI/float(NX*NY*NZ)*float(i*j*k));
C1[i][j][k]=16.0*A[i][j][k]*cos(5.0*PI/float(NX*NY*NZ)*float(i*j*k));
}
cout<<"finish"<<endl;
return 0;
}
现在,由于您要求并行化此代码,我猜您对性能感兴趣。因此,没有什么能阻止您像这样实现一两个非常基本的性能优化:
#include <omp.h>
#include<math.h>
#include<cmath>
#include<vector>
#include<iostream>
using namespace std;
int main ()
{
int NX=801; // NUmber of grid in X direction
int NY=501;
int NZ=401;
float PI=3.14159265358979323846;
vector<vector<vector<float> > > A (NX,vector<vector<float> >(NY,vector <float>(NZ,0.0)));
vector<vector<vector<float> > > B (NX,vector<vector<float> >(NY,vector <float>(NZ,0.0)));
vector<vector<vector<float> > > C (NX,vector<vector<float> >(NY,vector <float>(NZ,0.0)));
vector<vector<vector<float> > > A1 (NX,vector<vector<float> >(NY,vector <float>(NZ,0.0)));
vector<vector<vector<float> > > B1 (NX,vector<vector<float> >(NY,vector <float>(NZ,0.0)));
vector<vector<vector<float> > > C1 (NX,vector<vector<float> >(NY,vector <float>(NZ,0.0)));
const float PIOverSize = PI/(NX*NY*NZ);
const float sin2PIOverSize = sin(2.0f*PIOverSize);
cout<<"start"<<endl;
double tbeg = omp_get_wtime();
#pragma omp parallel
{
#pragma omp for
for (int i=0;i<NX;i++)
for (int j=0;j<NY;j++)
{
float IJPIOverSize=i*j*PIOverSize;
for (int k=0;k<NZ;k++)
{
A[i][j][k]=sin(2.0f*IJPIOverSize*k);
B[i][j][k]=cos(5.0f*IJPIOverSize*k);
C[i][j][k]=sin2PIOverSize*cos(5.0f*IJPIOverSize*k);
}
}
#pragma omp for
for (int i=1;i<NX-1;i++)
for (int j=1;j<NY-1;j++)
{
float IJPIOverSize=i*j*PIOverSize;
for (int k=1;k<NZ-1;k++)
{
A1[i][j][k]=C[i+1][j][k]*cos(5.0f*IJPIOverSize*k);
B1[i][j][k]=A[i][j][k]+B[i][j][k]+C[i][j][k]*cos(5.0f*IJPIOverSize*k);
C1[i][j][k]=16.0f*A[i][j][k]*cos(5.0f*IJPIOverSize*k);
}
}
}
double time = omp_get_wtime() - tbeg;
cout<<"finish in "<<time<<" seconds"<<endl;
return 0;
}
有了这个,您的代码应该已经快得多了。
关于c++ - 通过 openmp 在 C++ 中并行化 three_for_loop,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/34824569/
OpenMP 中的高斯消除。我是 openmp 的新手,想知道我是否在正确的地方使用了我的编译指示和屏障。我的 x 值每次都不同。他们应该是一样的吗?? #include int num; doub
给定一个示例函数(示例在下面给出),for 循环可以使用 OpenMP 并行化或使用矢量化进行矢量化(假设编译器执行矢量化)。 示例 void function(float* a, float* b,
OpenMP 中原子和关键之间有什么区别? 我能做到 #pragma omp atomic g_qCount++; 但这和不一样吗 #pragma omp critical g_qCount++; ?
我有一个关于如何在您考虑特定依赖关系图时生成 OpenMP 伪代码的问题。 所以假设我们有这个特定的图表: 解决方案可能是这样的: #pragma omp parallel {
我正在尝试使用 openmp 计算二维矩阵的平均值。这个二维矩阵实际上是一个图像。 我正在对数据进行线程分割。例如,如果我有 N线程比我处理行/N thread0 的行数, 等等。 我的问题是:我可以
我想统计测量与 OpenMP 并行化的程序的性能。我选择在执行并行算法的测试应用程序中编写循环 MAX_EXPERIMENTS次并将时间测量报告到文件中。 问题解决方案似乎比提取外部循环上方的并行编译
我找到了 Intel's performance suggestion on Xeon Phi关于 OpenMP 中的 Collapse 子句。 #pragma omp parallel for co
如何使用 OpenMP 并行化数组移位? 我尝试了一些方法,但在以下示例中没有得到任何准确的结果(该示例旋转 Carteira 对象数组的元素,用于排列算法): void rotaciona(int
我有一系列对几个独立函数的调用。 func1(arg); func2(arg); func3(arg); 我想并行执行它们,而不是串行执行它们。我目前正在使用 #pragma omp parallel
我正在尝试使用 openmp 任务来安排基本 jacobi2d 计算的平铺执行。在 jacobi2d 中,依赖于 A(i,j) 从 A(i, j) A(i-1, j) A(i+1, j) A(i, j
我在 3 天前开始使用 OpenMP。我想知道如何使用#pragma使每个内核运行一个线程。详细信息:- int ncores = omp_get_num_procs();for(i = 0; i <
我有一段代码(它是应用程序的一部分),我正在尝试使用 OpenMP 对其进行优化,正在尝试各种调度策略。就我而言,我注意到 schedule(RUNTIME)条款比其他条款有优势(我没有指定 chun
我有一个数字运算 C/C++ 应用程序。它基本上是不同数据集的主循环。我们可以使用 openmp 和 mpi 访问一个 100 节点的集群。我想加速应用程序,但我是 mpi 和 openmp 的绝对新
在 OpenMP 中使用ompsections时,线程会被分配到sections内的 block ,还是每个线程会被分配到每个section? 当nthreads == 3时: #pragma omp
我正在尝试在 cython 中使用 openmp。我需要在 cython 中做两件事: i) 在我的 cython 代码中使用 #pragma omp single{} 作用域。 ii) 使用#pra
我正在尝试通过将循环的每次迭代作为 OpenMP 部分来并行化 OpenMP 中基于范围的 for 循环。我想这样做: #pragma omp parallel sections { for ( au
我正在尝试在 cython 中使用 openmp。我需要在 cython 中做两件事: i) 在我的 cython 代码中使用 #pragma omp single{} 作用域。 ii) 使用#pra
我想编写一个代码转换器,它采用基于 OpenMP 的并行程序并在集群上运行它。 我该如何解决这个问题?我使用哪些库?如何为此设置小型集群? 我发现很难在 Internet 上找到有关集群计算的好 Ma
我是 OpenMP 的新手。我正在尝试为 for 循环使用多个内核,但出现此编译错误: “错误 C3016:'x':OpenMP 'for' 语句中的索引变量必须具有带符号的整数类型”。 我知道 Op
如果我使用 VS 2010 编译器从 Qt Creator 构建项目,我如何启用 OpenMP(从 Visual Studio 构建时,您只需启用该功能)谢谢 最佳答案 在 .pro 文件中尝试下一步
我是一名优秀的程序员,十分优秀!