VS是一款非常强大实用的IDE,是在Windows环境下学习编程的首选软件. 有些时候大一点的工程项目编译要耗时挺长时间,随便修改一下代码就可能要编译将近一分钟,甚至更多.即便在开启的增量编译的情况下,也没什么显著改进.所以,在多核时代,充分发挥多核CPU的优势,实现并行编译,为缩短编译时间提供了一条重要途径,VS环境可以实现并行编译. 1.在“调试”中选取某项目的“属性”. 2.在“属性”->“配置属性”->“C/C++”->“常规”中将“多处理器编译”打开. 3.在“属性”->

写一个复数类,实现基本的运算,目的熟悉封装与数据抽象. 类的定义 #include <iostream> #include <vector> using namespace std; class Complex{ friend ostream & operator << (ostream & os, const Complex &); //重载输出标识符 friend Complex operator + (const Complex&,

写的MPI程序需要用到并行IO来操作文件,但是搜遍了度娘都没有找到多少关于并行IO函数的使用方法.最后在知网搜到了一些有用的论文,看了一下,感觉豁然开朗. MPI-1对文件的操作是使用绑定语言的函数调用来进行的,通常采用的是串行IO的读写方式,一般情况下是用一个主进程打开文件和读取数据,然后分发给其他进程来处理,这种串行IO数据的通信量很大.效率较低.MPI-2实现了并行IO,允许多个进程同时对文件进行操作,从而避免了文件数据在不同进程间的传送,对于需要密集文件操作的程序而言,简直是一大福祉!

74LS165芯片讲解: 外接一个同步移位寄存器 74LS165芯片,拓展一个 8 位 并行输入端口的电路, 可将接在74LS165芯片的8个开关 S0——S7 的状态 通过 串行口方式 0 读到 单片机内. SH/LD : (一) 控制端 低电平:  74LS165芯片可以并行输入数据,且串行输入口关闭 高电平:  并行输入关闭,串行输入口打开,可以向 单片机串行传送数据. 当 P1.0引脚连接的开关S合上的时候,可以进行 S0-S7的状态数字量的并行输入. 单片机采用中断的方式来对状态进行读

1.先讲解74LS164 移位芯片: 74HC164.74HCT164 是 8 位边沿触发式移位寄存器,串行输入数据,然后并行输出. 数据通过两个输入端(DSA 或 DSB)之一串行输入:任一输入端可以用作高电平使能端,控制另一输入端的数据输入.两个输入端或者连接在一起,或者把不用的输入端接高电平,一定不要悬空. 时钟 (CP) 每次由低变高时,数据右移一位,输入到 Q0, Q0 是两个数据输入端(DSA和 DSB)的逻辑与,它将上升时钟沿之前保持一个建立时间的长度. 主复位 (MR) 输入端上

更新:我的同事Terry告诉我有一种矩阵运算的方式计算斐波那契数列,更适于并行.他还提供了利用TBB的parallel_reduce模板计算斐波那契数列的代码(在TBB示例代码的基础上修改得来,比原始代码更加简洁易懂).实验结果表明,这种方法在计算的斐波那契数列足够长时,可以提高性能. 矩阵方式计算斐波那契数列的原理: 代码: #include <tbb/task_scheduler_init.h> #include <tbb/blocked_range.h> #include &

基于都志辉老师MPI编程书中的第15章内容. 通信域是MPI的重要概念:MPI的通信在通信域的控制和维护下进行 → 所有MPI通信任务都直接或间接用到通信域这一参数 → 对通信域的重组和划分可以方便实现任务的划分 (1)通信域(communicator)是一个综合的通信概念.其包括上下文(context),进程组(group),虚拟处理器拓扑(topology).其中进程组是比较重要的概念,表示通信域中所有进程的集合.一个通信域对应一个进程组. (2)进程(process)与进程组(group)

基于都志辉老师<MPI并行程序设计模式>第14章内容. 前面接触到的MPI发送的数据类型都是连续型的数据.非连续类型的数据,MPI也可以发送,但是需要预先处理,大概有两类方法: (1)用户自定义新的数据类型,又称派生类型(类似定义结构体类型,但是比结构体复杂,需要考虑<类型,偏移量>两方面的内容) (2)数据的打包和解包(将不连续的数据给压缩打包到连续的区域,然后再发送:接受到打包数据后,先解包再使用) 这样做的好处,我猜一个是可以有效减少通信的次数,提高程序效率:另一方面可以减轻

这一章讲了MPI非阻塞通信的原理和一些函数接口,最后再用非阻塞通信方式实现Jacobi迭代,记录学习中的一些知识. (1)阻塞通信与非阻塞通信 阻塞通信调用时,整个程序只能执行通信相关的内容,而无法执行计算相关的内容: 非阻塞调用的初衷是尽量让通信和计算重叠进行,提高程序整体执行效率. 整体对比见下图: (2)非阻塞通信的要素 非阻塞通信调用返回意味着通信开始启动:而非阻塞通信完成则需要调用其他的接口来查询. 要素1:非阻塞通信的调用接口 要素2:非阻塞通信的完成查询接口 理想的非阻塞通信设计应

这里的内容主要是都志辉老师<高性能计算之并行编程技术——MPI并行程序设计> 书上有一些代码是FORTAN的,我在学习的过程中,将其都转换成C的代码,便于统一记录. 这章内容分为两个部分:MPI对等模式程序例子 & MPI主从模式程序例子 1. 对等模式MPI程序设计 1.1 问题背景 这部分以Jacobi迭代为具体问题,列举了三个求解Jacobi迭代问题的MPI对等模式程序. 这里需要阐明一下,书上的Jacobi迭代具体的背景可以参考这个内容:http://www.mcs.anl.g

最近在研究OpenMp,写了一段代码,如下: #include<time.h> #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<omp.h> #define THREAD_NUM 8 int main() { clock_t start,finish; ; int sum; start=clock(); ;i<n;i++) { sum+=; sum-=; } finish=clock(); printf(&q

1 fflush 2 fgetc 3 fgets 4 fprintf 5 fputc 6 fputs 7 fscanf 8 fseek 9 ftell 10 perror 11 remove 12 rename 13 sprintf 14 sscanf 15 system 1 fflush 函数名: fflush 功能: 清除读写缓冲区,需要立即把输出缓冲区的数据进行物理写入时 头文件:stdio.h 原型:int fflush(FILE *stream) 其中stream是要冲洗的流 2 fg

CUDA编程(六) 进一步并行 在之前我们使用Thread完毕了简单的并行加速,尽管我们的程序运行速度有了50甚至上百倍的提升,可是依据内存带宽来评估的话我们的程序还远远不够.在上一篇博客中给大家介绍了一个訪存方面非常重要的优化.我们通过使用连续的内存存取模式.取得了令人惬意的优化效果,终于内存带宽也达到了GB/s的级别. 之前也已经提到过了,CUDA不仅提供了Thread.还提供了Grid和Block以及Share Memory这些非常重要的机制,我的显卡的Thread极限是1024,可是通过

在C/C++中使用OpenMP优化代码方便又简单,代码中需要并行处理的往往是一些比较耗时的for循环,所以重点介绍一下OpenMP中for循环的应用.个人感觉只要掌握了文中讲的这些就足够了,如果想要学习OpenMP可以到网上查查资料. 工欲善其事,必先利其器.如果还没有搭建好omp开发环境的可以看一下OpenMP并行程序设计——Eclipse开发环境的搭建 首先,如何使一段代码并行处理呢?omp中使用parallel制导指令标识代码中的并行段,形式为: #pragma omp parallel

以上代码中,#pragma omp parallel for 这一行的作用即是调用openmp的功能,根据检测到的CPU核心数目,将for (i = 0; i < 1000000000; i++)这个循环执行过程平均分配给每一个CPU核心. 去掉#pragma omp parallel for这行,则和普通的串行代码效果一致. 注意,要使用openmp功能,在编译的时候需要加上-fopenmp编译参数. 以下是两种编译搭配两种代码出现的4种结果,可以很直观地看到效果: 1.代码里含有#pragm

转自:AIfred 事实证明外排序的效率主要依赖于磁盘,归并阶段采用K路归并可以显著减少IO量,最小堆并行k路归并,效率倍增. 二路归并的思路会导致非常多冗余的磁盘访问,两组两组合并确定的是当前的相对位置并不能一次确定最终的位置. K路归并,每一轮归并直接确定的是最终的位置,不用重复访问,减少IO.该排序算法需要对每个整数做2次磁盘读和2次磁盘写. 摘自维基百科: 外排序的一个例子是外归并排序(External merge sort),它读入一些能放在内存内的数据量,在内存中排序后输出为一个顺串

▶ 本章介绍了线程并行,并给出四个例子.长向量加法.波纹效果.点积和显示位图. ● 长向量加法(线程块并行 + 线程并行) #include <stdio.h> #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include "D:\Code\CUDA\book\common\book.h" #define N (33 * 1024) __global_

▶ 本章介绍了线程块并行,并给出两个例子:长向量加法和绘制julia集. ● 长向量加法,中规中矩的GPU加法,包含申请内存和显存,赋值,显存传入,计算,显存传出,处理结果,清理内存和显存.用到了 tid += gridDim.x; 使得线程块可以读取多个下标,计算长于线程块数量的向量(例子中向量长度为32768,线程块数量为1024) #include <stdio.h> #include "cuda_runtime.h" #include "device_la

▶ <并行程序设计导论>第三章的例子程序 ● 代码 #include <stdio.h> #include <mpi.h> #include <stdlib.h> , localSize = * , globalSize = nProcess * localSize; int compare(const void *a, const void *b) { return *(int *)a - *(int *)b; }// 用于快排的回调函数 void mer

openMP简介 openMP是一个编译器指令和库函数的集合,主要是为共享式存储计算机上的并行程序设计使用的. 当计算机升级到多核时,程序中创建的线程数量需要随CPU核数变化,如在CPU核数超过线程数量的机器上运行,则不能很好的完全利用机器性能,虽然通过可以通过操作系统的API创建可变化数量的线程,但是比较麻烦,不如openMP方便 操作系统API创建线程时,需要线程函数入口,如pthread编程.对于同一函数或者同一循环内的并行非常不利,函数入口非常之多,而openMP不需要函数入口. 现在主

POSIX threads(简称Pthreads)是在多核平台上进行并行编程的一套常用的API.线程同步(Thread Synchronization)是并行编程中非常重要的通讯手段,其中最典型的应用就是用Pthreads提供的锁机制(lock)来对多个线程之间共 享的临界区(Critical Section)进行保护(另一种常用的同步机制是barrier). Pthreads提供了多种锁机制:(1) Mutex(互斥量):pthread_mutex_***(2) Spin lock(自旋锁):