Parallel并行计算,计算内包含大量linq操作?

netcore数据库提取10万数据,每一条数据需要进行计算,在windows执行需要10分钟,4核cpu都能跑到 100%,但在Liunx(4核cpu,cpu利用率不到200%)服务器运行同样的代码,却需要1小时。代码:List.AsParallel() --并行执行集合内数据

lessons.Keys.WithProgress(context.WriteProgressBar()).AsParallel().
WithDegreeOfParallelism(6).ForAll(group_key =>
            {
                calamount(group_key);
            });
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C#并行计算函数带实参

在线求助,用C#进行并行计算时如果函数带实参该如何处理。 parallel. for, foreach, invoke 方法均要求并行无参数。

mpi并行计算矩阵转置时间远慢于串行 为什么

如题,进行并行计算课程实验时利用mpi编程在学校服务器上进行程序运行计算10000*10000矩阵转置计算 代码如下 ``` #include "stdio.h" #include "stdlib.h" #include "mpi.h" #include "math.h" #define E 0.0001 #define a(x,y) a[x*m+y] #define b(x,y) b[x*m+y] #define A(x,y) A[x*size+y] #define B(x,y) B[x*size+y] #define intsize sizeof(int) #define floatsize sizeof(float) #define charsize sizeof(char) int size,N; /* size:±£´æ¾ØÕóÐÐÊý;N:±£´æ¾ØÕóÁÐÊý */ int m; /* ±£´æ×Ó·½ÕóµÄ³ß´ç */ int t; /* ÆåÅÌ»®·ÖµÄ·Ö¸îÊý */ float *A, *B; /* A:±£´æÔ­¾ØÕó;B:±£´æתÖúóµÄ¾ØÕó */ double starttime; /* ±£´æ¿ªÊ¼Ê±¼ä */ double time1; /* ±£´æ·Ö·¢Êý¾ÝµÄ½áÊøʱ¼ä */ double time2; /* ±£´æÔËÐеĽáÊøʱ¼ä */ int my_rank; /* ±£´æµ±Ç°½ø³ÌµÄ½ø³ÌºÅ */ int p; /* ±£´æ½ø³ÌÊý */ MPI_Status status; /* ±£´æMPI״̬ */ FILE *fdA; /* ÊäÈëÎļþ */ /* ÔËÐнáÊøÇ°,µ÷Óñ¾º¯ÊýÊÍ·ÅÄÚ´æ¿Õ¼ä */ void Environment_Finalize(float *a,float *b) { free(a); free(b); } int main(int argc, char **argv) { int i,j,k,my_rank,group_size; float *a,*b; int u,v; float temp; MPI_Init(&argc,&argv); MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,&group_size); MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,&my_rank); p=group_size; /* Èç¹ûÊÇÖ÷½ø³Ì(rank=0µÄ½ø³Ì),Ôò½øÐжÁÎļþµÄ²Ù×÷, ½«´ýתÖõľØÕó¶ÁÈëÄÚ´æ,±£´æµ½È«¾Ö±äÁ¿AÖÐ */ if(my_rank==0) { starttime=MPI_Wtime(); fdA=fopen("mat_data.txt","r"); /* ¶ÁÈë¾ØÕóµÄÐÐÊýºÍÁÐÊý,²¢±£´æµ½sizeºÍNÖÐ */ fscanf(fdA,"%d %d", &size, &N); /* ÅжÏÊÇ·ñÊÇ·½Õó,Èç¹û²»ÊÇ,³ÌÐòÍ˳ö */ if(size != N) { puts("The input is error!"); exit(0); } A=(float*)malloc(floatsize*size*size); B=(float*)malloc(floatsize*size*size); /* ½«¾ØÕóµÄËùÓÐÖµ¶ÁÈë,±£´æµ½AÖÐ */ for(i = 0; i < size; i ++) { for(j = 0; j < size; j ++) fscanf(fdA, "%f", A+i*size+j); } fclose(fdA); } /* ¹ã²¥¾ØÕóµÄ³ß´ç */ MPI_Bcast(&size,1,MPI_INT,0,MPI_COMM_WORLD); /* »ñµÃÆåÅÌ»®·ÖµÄÊýÄ¿ */ t=(int)sqrt(p); if (t>size) t=size; if(size%t!=0) for(;;) { t--; if(size%t==0) break; } /* »ñµÃʵ¼ÊÀûÓõĴ¦ÀíÆ÷¸öÊý */ p=t*t; /* ÿ¸ö×Ó·½ÕóµÄ³ß´ç */ m=size/t; /* a±£´æ×Ó·½Õó,bÊÇÁÙʱ¾ØÕó,ÊÇÖ÷½ø³ÌÓÃÀ´±£´æ´ý·¢Ë͸ø±ðµÄ½ø³ÌµÄ×Ó·½Õó */ a=(float *)malloc(floatsize*m*m); b=(float *)malloc(floatsize*m*m); if (a==NULL||b==NULL) printf("allocate space fail!"); /* ¶ÔÖ÷½ø³Ì,»ñµÃ×Ô¼ºµÄ×Ó·½Õó(¼´×óÉϽǵÄ×Ó·½Õó) */ if (my_rank==0) { for(i=0;i<m;i++) for(j=0;j<m;j++) a(i,j)=A(i,j); } /* Ö÷½ø³ÌÏòÆäËû½ø³Ì·¢ËÍÊý¾Ý */ if (my_rank==0) { for(i=1;i<p;i++) { v=i/t; /* ×Ó·½ÕóµÄÐкŠ*/ u=i%t; /* ×Ó·½ÕóµÄÁкŠ*/ for(j=v*m;j<(v+1)*m;j++) for(k=u*m;k<(u+1)*m;k++) b((j%m),(k%m))=A(j,k); /* ½«×Ó·½ÕóÔÝ´æÔÚbÖÐ */ /* ½«×Ó·½Õó·¢Ë͵½ÏàÓ¦µÄ½ø³Ì */ MPI_Send(b,m*m,MPI_FLOAT,i,i,MPI_COMM_WORLD); } } else if (my_rank<p) /* ¶ÔÆäËû½ø³Ì,´ÓÖ÷½ø³Ì½ÓÊÕÊý¾Ý */ MPI_Recv(a,m*m,MPI_FLOAT,0,my_rank,MPI_COMM_WORLD,&status); time1=MPI_Wtime(); /* ¶ÔÏÂÈý½ÇµÄ×Ó·½Õó½øÐд¦Àí */ if ((my_rank/t)>(my_rank%t)&&my_rank<p) { v=my_rank/t; /* ÐкŠ*/ u=my_rank%t; /* ÁкŠ*/ /* ·¢ËÍ×Ó·½Õóµ½Î»ÓÚÏàÓ¦ÉÏÈý½ÇλÖõĽø³Ì */ MPI_Send(a,m*m,MPI_FLOAT,(u*t+v),(u*t+v),MPI_COMM_WORLD); /* ´ÓÏàÓ¦ÉÏÈý½ÇλÖõĽø³Ì½ÓÊÕÊý¾Ý */ MPI_Recv(a,m*m,MPI_FLOAT,(u*t+v),my_rank,MPI_COMM_WORLD,&status); } /* ¶ÔÉÏÈý½ÇµÄ×Ó·½Õó½øÐд¦Àí */ if ((my_rank/t)<(my_rank%t)&&my_rank<p) { v=my_rank/t; /* ÐкŠ*/ u=my_rank%t; /* ÁкŠ*/ /* ½«×Ó·½ÕóÔªËظ´ÖƵ½b */ for(i=0;i<m;i++) for(j=0;j<m;j++) b(i,j)=a(i,j); /* ´ÓÏàÓ¦ÏÂÈý½ÇλÖõĽø³Ì½ÓÊÕÊý¾Ý */ MPI_Recv(a,m*m,MPI_FLOAT,(u*t+v),my_rank,MPI_COMM_WORLD,&status); /* ×Ó·½Õó·¢Ë͵½Î»ÓÚÏàÓ¦ÏÂÈý½ÇλÖõĽø³Ì */ MPI_Send(b,m*m,MPI_FLOAT,(u*t+v),(u*t+v),MPI_COMM_WORLD); } /* ¶Ôÿһ¸ö×Ó·½Õó½øÐÐתÖà */ for(i=1;i<m;i++) for(j=0;j<i;j++) { temp=a(i,j); a(i,j)=a(j,i); a(j,i)=temp; } /* Ö÷½ø³Ì¿ªÊ¼½«×ªÖõĽá¹û½øÐÐ×éºÏ ÏȽ«Ö÷½ø³ÌµÄ½á¹û×éºÏµ½BÖÐ×óÉÏ½Ç */ if (my_rank==0) { for(i=0;i<m;i++) for(j=0;j<m;j++) B(i,j)=a(i,j); } /* Ö÷½ø³Ì´ÓÆäËû½ø³Ì½ÓÊÕ½á¹û,×éºÏµ½BµÄÏàӦλÖà */ if (my_rank==0) { for(i=1;i<p;i++) { /* ´ÓÆäËû½ø³Ì½ÓÊÕ½á¹û */ MPI_Recv(a,m*m,MPI_FLOAT,i,i,MPI_COMM_WORLD,&status); v=i/t; /* ½á¹ûµÄÐкŠ*/ u=i%t; /* ½á¹ûµÄÁкŠ*/ for(j=v*m;j<(v+1)*m;j++) for(k=u*m;k<(u+1)*m;k++) B(j,k)=a((j%m),(k%m)); /* ½á¹û×éºÏµ½BµÄÏàӦλÖà */ } } else if(my_rank<p) /* ÆäËû½ø³Ì·¢Ëͽá¹ûµ½Ö÷½ø³Ì */ MPI_Send(a,m*m,MPI_FLOAT,0,my_rank,MPI_COMM_WORLD); /* ÓÉÖ÷½ø³Ì´òÓ¡¼ÆËã½á¹û */ // if (my_rank==0) // { // printf("Input of file \"dataIn.txt\"\n"); // printf("%d\t%d\n", size, size); // for(i=0;i<size;i++) // { // for(j=0;j<size;j++) printf("%f\t",A(i,j)); // printf("\n"); // } // printf("\nOutput of Matrix AT\n"); // for(i=0;i<size;i++) // { // for(j=0;j<size;j++) printf("%f\t",B(i,j)); // printf("\n"); // } // } time2=MPI_Wtime(); /* ÓÉÖ÷½ø³Ì´òӡʱ¼äÐÅÏ¢ */ if (my_rank==0) { printf("\n"); printf("Whole running time = %f seconds\n",time2-starttime); printf("Distribute data time = %f seconds\n",time1-starttime); printf("Parallel compute time = %f seconds\n",time2-time1); } MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD); MPI_Finalize(); Environment_Finalize(a,b); return(0); } ``` 增加进程数时间总体是增大的 如图![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201704/05/1491395111_19254.png) 请问为什么

Parallel.For并行录入10万条数据出错

用了一个CodeTimer测试性能,在循环方法体的时候,老大说让用Parallel.For代替for循环。 结果瞬间快了100倍的测试速度,但是又出现一个问题了,数据录不进去了。 经常循环10万次才录入一条,断点调试后发现就第一条录进去了,后面的都是数据库连接池错误。 我想问下用并行之后,这种情况是正常的吗,如果不正常,有什么方法解决呢 代码中的Time()的三个参数,第一个是方法名(无视),第二个是循环次数,第三个是方法体,关于Time()方法我也列出来,详情可以看http://blog.zhaojie.me/2009/03/codetimer.html ``` Time("注册性能", 100, () => { try { User user = new User() { UserName = Guid.NewGuid().ToString(), Password = "123" }; ips.Register(user); } catch(Exception e) { Console.WriteLine(e.Message); } }); ``` ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201508/11/1439284965_176120.png) Timer方法体 ``` public static void Initialize() { Process.GetCurrentProcess().PriorityClass = ProcessPriorityClass.High; Thread.CurrentThread.Priority = ThreadPriority.Highest; Time("", 1, () => { }); } public static void Time(string name, int iteration, Action action) { if (String.IsNullOrEmpty(name)) return; // 1. ConsoleColor currentForeColor = Console.ForegroundColor; Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Yellow; Console.WriteLine(name); // 2. GC.Collect(GC.MaxGeneration, GCCollectionMode.Forced); int[] gcCounts = new int[GC.MaxGeneration + 1]; for (int i = 0; i <= GC.MaxGeneration; i++) { gcCounts[i] = GC.CollectionCount(i); } // 3. Stopwatch watch = new Stopwatch(); watch.Start(); ulong cycleCount = GetCycleCount(); //for (int i = 0; i < iteration; i++) action(); Parallel.For(0, iteration, (i) => { action(); }); ulong cpuCycles = GetCycleCount() - cycleCount; watch.Stop(); // 4. Console.ForegroundColor = currentForeColor; Console.WriteLine("\tTime Elapsed:\t" + watch.ElapsedMilliseconds.ToString("N0") + "ms"); Console.WriteLine("\tCPU Cycles:\t" + cpuCycles.ToString("N0")); // 5. for (int i = 0; i <= GC.MaxGeneration; i++) { int count = GC.CollectionCount(i) - gcCounts[i]; Console.WriteLine("\tGen " + i + ": \t\t" + count); } Console.WriteLine(); } private static ulong GetCycleCount() { ulong cycleCount = 0; QueryThreadCycleTime(GetCurrentThread(), ref cycleCount); return cycleCount; } [DllImport("kernel32.dll")] [return: MarshalAs(UnmanagedType.Bool)] static extern bool QueryThreadCycleTime(IntPtr threadHandle, ref ulong cycleTime); [DllImport("kernel32.dll")] static extern IntPtr GetCurrentThread(); ```

高性能计算/并行计算基础问题

课程作业问题。求助中文答案 1.What are the main features/components in parallel computer architectures? Briefly describe the Shenwei Taihu Light in terms of these features/components. 2.Can we use the same approach (for instance apply striped partitioning of the matrix) to parallelize the Jacobi iteration and the Gauss-Seidel iteration? Explain your answers. 3.Explain why the use of standard MPI_SEND and MPI_RECV can cause a deadlock in a parallel execution. Give an example of such a deadlock. Will the use of shared-memory to exchange data sometimes also leads to a deadlock? Explain your answer. 4.What do we understand under the class of so-called “hierarchical methods or algorithms”? What do these methods have in common? Compare the parallelization of the Multi-Grid method and the Barnes-Hut algorithm, what makes the parallelization of the Barnes-Hut algorithm more complicated? Can you think of a problem in your (future) application which might benefit from a hierarchical approach? (in the discussion about the last question, you don’t have to give a solution already, just some ideas or thoughts are sufficient). 5.Consider the following MPI program. (a) Is this a correct program? What should be modified to make it more efficient? (b) If you compile this program, it will most likely execute without problem, however, if the send and receive of 1 value is replaced by 10^6 numbers (the program is not calculating the sum anymore), what will then happen with the communication? /* C program: Sum processor numbers by passing them around in a ring. */ #include "mpi.h" #include <stdio.h> /* Set up communication tags (these can be anything) */ #define to_right 201 #define to_left 102 void main (int argc, char *argv[]) { int ierror, value, new_value, procnum, numprocs; int right, left, other, sum, i; MPI_Status recv_status; /* Initialize MPI */ MPI_Init(&argc, &argv); /* Find out this processor number */ MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &procnum); /* Find out the number of processors */ MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &numprocs); /* Compute rank (number) of processors to the left and right */ right = procnum + 1; if (right == numprocs) right = 0; left = procnum - 1; if (left == -1) left = numprocs-1; sum = 0; value = procnum; for( i = 0; i < numprocs; i++) { /* Send to the right */ MPI_Send(&value, 1, MPI_INT, right, to_right, MPI_COMM_WORLD); /* Receive from the left */ MPI_Recv(&new_value, 1, MPI_INT, left, to_right, MPI_COMM_WORLD, &recv_status); /* Sum the new value */ sum = sum + new_value; /* Update the value to be passed */ value = new_value; /* Print out the partial sums at each step */ printf ("PE %d:\t Partial sum = %d\n", procnum, sum); } /* Print out the final result */ if (procnum == 0) { printf ("Sum of all processor numbers = %d\n", sum); } /* Shut down MPI */ MPI_Finalize(); return; } ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201606/28/1467113322_435058.png)

C#中Parallel.For并行处理中读取文件时出现的错误

1、读取“d:/users/v-lingao/from_lei/wordsegmentation/testdata”目录下的所有txt文档,利用Parallel.For并行处理各个txt文档中的内容,每次读取一行存储到string line中,利用line = sr.ReadLine() (StreamReader sr); 没处理一行也入“d:/users/v-lingao/from_lei/wordsegmentation/testdata1”目录下新创建的对应的txt文件中。方法ComputeIDF()实现次功能。 2、读取在“d:/users/v-lingao/from_lei/wordsegmentation/testdata1”目录下创建的txt文件,利用Parallel.For并行处理每个txt文档中的内容,类似于ComputeIDF()方法,利用line = sr.ReadLine().。法ComputingTfIdf()实现此功能。错误也就出现在此方法中,错误提示根据写入文件时编码方式的不同有所改变。 部分代码如下所示: public static Dictionary<string, float> ComputeIDF(List<string> stopWordsList) { DirectoryInfo di = new DirectoryInfo(@"d:/users/v-lingao/from_lei/wordsegmentation/testdata"); FileInfo[] ff = di.GetFiles("*.txt"); Dictionary<string, int> featureDoc = new Dictionary<string, int>(); Parallel.For(0, ff.Length, (part) => { FileInfo file = ff[part]; Dictionary<string, int> featureFile = new Dictionary<string,int>(); string name = file.Name.Substring(file.Name.LastIndexOf("\\") + 1); string path = Path.Combine(@"d:/users/v-lingao/from_lei/wordsegmentation/testdata1", name); FileStream aFile = new FileStream(path, FileMode.Create); StreamWriter sw = new StreamWriter(aFile, Encoding.UTF8); int lineCount = 0; char[] charArray = new char[] { ' ' }; StreamReader sr = new StreamReader(file.OpenRead(),Encoding.UTF8); string line = sr.ReadLine(); while (line != null) { ​ ​ ​ ​ ​ ​//部分代码省略 ​ ​ ​ ​ ​​lineCount++; sw.Write(lineCount); foreach (KeyValuePair<string, int> keyvalue in featureLine) { sw.Write(' ' + keyvalue.Key + ':' + (0.5 + 0.5 * ((float)keyvalue.Value / maxCount))); } sw.WriteLine(); line = sr.ReadLine(); } //combine the featureFiles into featureDoc without repeating featureDoc.Add(featurename, featureFile[featurename]); sr.Close(); sw.Close(); }); Dictionary<string, float> idf = new Dictionary<string, float>(); foreach (KeyValuePair<string, int> keyvalue in featureDoc) { idf.Add(keyvalue.Key, (float)Math.Log10((float)sumLine / (float)keyvalue.Value)); } return idf; } 这个方法没有问题。接下来是ComputingTfIdf(idf),问题出在这个方法中。 public static void ComputingTfIdf(Dictionary<string, float> idf) { DirectoryInfo dir = new DirectoryInfo(@"d:/users/v-lingao/from_lei/wordsegmentation/testdata1"); FileInfo[] ff = dir.GetFiles("*.txt"); StreamReader sr; Parallel.For(0, ff.Length, (part) => { FileInfo file = ff[part]; List<string> idfList = new List<string>(); idfList.AddRange(idf.Keys); int linenum = 0; sr = new StreamReader(file.OpenRead(),Encoding.UTF8); char[] charArray = new char[] { ' ' }; char[] charArray1 = new char[] { ':' }; string name = file.Name.Substring(file.Name.LastIndexOf("\\") + 1); string path = Path.Combine(@"d:/users/v-lingao/from_lei/wordsegmentation/idfdata", name); FileStream aFile = new FileStream(path, FileMode.Create); StreamWriter sw = new StreamWriter(aFile, Encoding.UTF8); ** *string line = sr.ReadLine();* ** //这行有时也会出错 while (line != null) { linenum++; string[] words = line.Split(charArray); int i = 1; foreach (string word in words) { if (i == 1) { sw.Write(word + ' '); i++; } else { string[] wds = word.Split(charArray1); if (wds.Length == 2) { string key = wds[0]; if (idf.Keys.Contains(key)) { double tfidf = (double)idf[key] * (Convert.ToDouble(wds[1])); sw.Write(idfList.IndexOf(key)+ ':'+tfidf +' '); } } } } sw.WriteLine(); ** *line = sr.ReadLine();* ** //问题常常出现在这行 } } sw.Close(); }); } 错误提示根据写入文件时编码方式的不同有所改变。当读取、写入文件用UTF8或者Unicode时,写入和读取的都是乱码,并且line = sr.ReadLine()出错,错误提示为: ** *The output char buffer is too small to contain the decoded characters, encoding 'Unicode (UTF-8)' fallback 'System.Text.DecoderReplacementFallback'* ** 很是无语,功能相同的代码,为什么ComputeIDF()方法中line = sr.ReadLine()就不出错。我将编码换成Encoding.GetEncoding("GBK")读写文件不会出现乱码,但line = sr.ReadLine()还是出错,相当无语! 还有就是当不用并行处理Parallel.For,而是用for循环时也不出错。 求大侠帮忙,不胜感激!

matlab2014a并行错误,parallel pool test 失败

本来用的挺好,突然并行错误,不知道该怎么办 Failed to locate and destroy old interactive jobs. 错误使用 parallel.internal.customattr.CustomGetSet/get (line 32) The storage metadata file does not exist or is corrupt.

spark一般任务的初始并行度怎么确定?

一般的spark程序从hdfs读取数据后的初始task数是多少?对于图计算模块GraphX来说,通过GraphLoader.edgeListFile读取图文件后接下来为计算分配的task数又怎么确定?求大佬们解答。

在进行并行搜索的时候,使用Shared-memory和Shared-nothing架构有什么区别?

在进行并行搜索的时候,使用Shared-memory和Shared-nothing架构有什么区别? 谁能解释一下这两个架构在并行搜索中的机制?

Parallel并发多线程,高分请教大大

代码如上,运行时候貌似发生了死锁,新手实在看不出哪里有问题,代码没有需要lock的地方。 谢谢了

openmp 能否并行处理数组和vector

用openmp做多核并行处理遇到了问题, 例如有个vector <string > a, 想要对下面并行 #program opm parallel for num_threads(2) for (int i=0;i<a.size();i++) cout <<a[i]; 并行下a[i]被共享读,设置处理器个数为1,2,4,6,8个(本人机器12个核), 发现处理速度没变,有时候还会报错。 如何实现上面并行? 上面的例子就是一个我遇到问题的简单化,但是想实现的思想差不多。

并行计算Golang中的工作率计算

<div class="post-text" itemprop="text"> <p>I'm currently working on piece of work that runs image manipulation both sequentially and in parallel. I'm trying to work out the work rate as part of my Metrics however I can't find a formula online or much information about it,</p> <p>Does anyone have the equation required to calculate work rate?</p> <p>Edit:</p> <p>This is my main function which has the metric calculations in if this helps? I know there are probably better ways for me to obtain certain data etc, but a bit of trial and error has got me to this point.</p> <pre><code>runtime.GOMAXPROCS(4) file, err := os.Open("space.jpg") if err != nil { log.Fatal(err) } defer file.Close() img, err := jpeg.Decode(file) if err != nil { log.Fatal(os.Stderr, "%s: %v ", "space.jpg", err) } for i:= 0; i&lt;10; i++{ TSeqStart := time.Now() b := img.Bounds() imgSet := image.NewRGBA(b) for y := 0; y &lt; b.Max.Y; y++ { for x := 0; x &lt; b.Max.X; x++ { oldPixel := img.At(x, y) r, g, b, _ := oldPixel.RGBA() lum := 0.299*float64(r) + 0.587*float64(g) + 0.114*float64(b) pixel := color.Gray{uint8(lum / 256)} imgSet.Set(x, y, pixel) } } TSeq := time.Since(TSeqStart) //ns := TSeq.Nanoseconds() avgSeq = avgSeq +TSeq fmt.Printf(" Time in ns (Sequential): " , TSeq) outFile, err := os.Create("changed.jpg") if err != nil { log.Fatal(err) } defer outFile.Close() jpeg.Encode(outFile, imgSet, nil) } avgSeq = avgSeq/10 fmt.Print(" Average sequential time for 10 runs: ", avgSeq) //parallel version file2, err := os.Open("space.jpg") if err != nil { log.Fatal(err) } defer file.Close() img2, err := jpeg.Decode(file2) if err != nil { log.Fatal(os.Stderr, "%s: %v ", "space.jpg", err) } for j:=1;j&lt;=4;j++{ runtime.GOMAXPROCS(j) for i:= 0; i&lt;10; i++{ TParStart:= time.Now() imgSet2 := imgprocess(img2, runtime.NumCPU(), splitVert(1024), rgbtogrey) TPar := time.Since(TParStart) //ns2 := TPar.Nanoseconds() avgPar = avgPar +TPar fmt.Print(" Time in Nanoseconds (Parallel) with GOMAXPROCS set at ",j ,": " , TPar) outFile2, err := os.Create("changed2.jpg") if err != nil { log.Fatal(err) } defer outFile2.Close() jpeg.Encode(outFile2, imgSet2, nil) if err != nil { log.Fatalf("encoding image: %v", err) } } avgPar = avgPar/10 fmt.Print(" Average time for 10 runs in parallel (GOMAXPROCS:",j,"): ", avgPar) var j64 time.Duration j64 = time.Duration(j) totalPar := j64*avgPar fmt.Print(" Total Parallel time: ", totalPar) speedup := avgSeq.Seconds()/avgPar.Seconds() fmt.Printf(" Speed up: %f", speedup) var jfloat float64 jfloat = float64(j) theoreticalMin := avgSeq.Seconds()/jfloat fmt.Print(" Theoretical Minimum: ", theoreticalMin,"ms") var tPFloat float64 tPFloat = float64(totalPar) efficiency := avgSeq.Seconds()/tPFloat fmt.Print(" Efficiency: ", efficiency,"%") overhead := totalPar - avgSeq fmt.Print(" Overhead time: ", overhead ," ") </code></pre> </div>

linux下perl如何实现并行?

目前学习做地震数据处理,处理程序用perl脚本调用的,数据太多现在计算速度太慢,急求并行算法,请大神指教!!! 有常识openmp来并行c,可是用c就涉及到一个c调用软件的问题,我数据处理大部分需要依托一个软件SAC2000,C如何调用它我找不到办法。 跪求啊

为什么我所谓的并行go程序不并行

<div class="post-text" itemprop="text"> <pre><code>package main import ( "fmt" "runtime" "sync" ) var wg sync.WaitGroup func alphabets() { for char := 'a'; char &lt; 'a'+26; char++ { fmt.Printf("%c ", char) } wg.Done() //decrement number of goroutines to wait for } func numbers() { for number := 1; number &lt; 27; number++ { fmt.Printf("%d ", number) } wg.Done() } func main() { runtime.GOMAXPROCS(2) wg.Add(2) //wait for two goroutines fmt.Println("Starting Go Routines") go alphabets() go numbers() fmt.Println(" Waiting To Finish") wg.Wait() //wait for the two goroutines to finish executing fmt.Println(" Terminating Program") } </code></pre> <p>I expect the output to be mixed up(for lack of a better word), but instead; a sample output is:</p> <p>$ go run parallel_prog.go </p> <p>Starting Go Routines Waiting To Finish a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 Terminating Program</p> <p>What I'm I missing?</p> <p>Thanks,</p> </div>

C#并行任务出现卡死的问题

我想实现的结果很简单,就是用并行的方式去为2个控件赋值,但是结果是窗体会假死,看起来是死锁的样子,不懂为什么,谁能给讲解讲解一下。 代码: ``` private void button4_Click(object sender, EventArgs e) { Parallel.Invoke( SetLable1Text, SetLable2Text ); } void SetLable1Text() { label1.Invoke(new Action(() => { label1.Text = "正在执行..."; Thread.Sleep(TimeSpan.FromSeconds(3)); label1.Text = "执行完毕"; })); } void SetLable2Text() { label2.Invoke(new Action(() => { label2.Text = "正在执行..."; Thread.Sleep(TimeSpan.FromSeconds(2)); label2.Text = "执行完毕"; })); } ```

将t.Parallel()放在测试顶部的实际好处是什么?

<div class="post-text" itemprop="text"> <p>The go <code>testing</code> package defines <a href="http://golang.org/pkg/testing/#T.Parallel" rel="nofollow">a Parallel() function</a>:</p> <blockquote> <p>Parallel signals that this test is to be run in parallel with (and only with) other parallel tests.</p> </blockquote> <p>However when I searched the tests written for the standard library, I found only a few uses of this function.</p> <p>My tests are pretty fast, and generally don't rely on mutating shared state, so I've been adding this, figuring it would lead to a speedup. But the fact it's not used in the standard library gives me pause. What is the practical benefit to adding <code>t.Parallel()</code> to your tests?</p> </div>

切片并行

<div class="post-text" itemprop="text"> <p>I want to make it run parallel based on number of thread. But the result was not as i expected. I dont know how to make it efficient and fast.</p> <p>I ended up with this code.</p> <pre><code>package main import ( "fmt" "io/ioutil" "net/http" "os" "runtime" "strconv" "strings" "sync" "time" ) func main() { start := time.Now() target := os.Args[1] thread, _ := strconv.Atoi(os.Args[3]) file, err := ioutil.ReadFile(os.Args[2]) if err != nil { fmt.Println("Error: Please double check if the file " + os.Args[2] + " is exist!") os.Exit(0) } wordlist := strings.Split(string(file), " ") var wg sync.WaitGroup runtime.GOMAXPROCS(runtime.NumCPU()) jobs := make(chan string) for i := 0; i &lt; thread; i++ { wg.Add(1) defer wg.Done() for _, word := range wordlist { go func(word string) { jobs &lt;- word }(word) } } go func() { for job := range jobs { code := visit(target + job) fmt.Println(target + job + " - " + strconv.Itoa(code)) } }() wg.Wait() elapsed := time.Since(start) fmt.Printf("Timer: %s ", elapsed) } func visit(url string) int { data, err := http.Get(url) if err != nil { panic(err) } return data.StatusCode } </code></pre> <p>Any help would be appreciated. Thank you.</p> <p><strong>Update</strong> This is my current results :</p> <pre><code>$ go run test.go http://localhost/ word.txt 2 http://localhost/1 - 404 http://localhost/1 - 404 http://localhost/7 - 404 http://localhost/8 - 404 http://localhost/9 - 404 http://localhost/0 - 404 http://localhost/ - 200 http://localhost/3 - 404 http://localhost/2 - 404 http://localhost/4 - 404 http://localhost/6 - 404 http://localhost/2 - 404 http://localhost/3 - 404 http://localhost/4 - 404 http://localhost/5 - 404 http://localhost/9 - 404 http://localhost/7 - 404 http://localhost/8 - 404 http://localhost/0 - 404 http://localhost/5 - 404 http://localhost/ - 200 http://localhost/6 - 404 </code></pre> </div>

组合优化中的并行任务调度

组合优化中的并行任务调度提出了与经典调度模型(一个任务只有一个机器执行)不同的概念一个任务有一个或者多个机器执行。 但是多处理机任务(multiprocessors task)也是一个任务有一个或者多个机器执行。 问题是: 1.多处理机任务和并行任务的定义是不是相同的? 2.J. Blazewicz的文章中提到过moldable task和malleable task两种Parallel Task。那么Parallel Task是分为moldable task和malleable task两种吗?他们的定义和区别是什么? 有没有大佬给解释一下,我找的论文中对我上面的疑惑没有太详细的描述。

去测试`-parallel`与`-test.parallel`哪个标志优先?

<div class="post-text" itemprop="text"> <p>Difference between <code>go test</code>'s two flags <code>-parallel</code> and <code>-test.parallel</code> and which flag gets precedence?</p> <pre><code>-parallel n Allow parallel execution of test functions that call t.Parallel. The value of this flag is the maximum number of tests to run simultaneously; by default, it is set to the value of GOMAXPROCS. Note that -parallel only applies within a single test binary. The 'go test' command may run tests for different packages in parallel as well, according to the setting of the -p flag (see 'go help build'). </code></pre> <p>Above documentation says that the number of tests that are run in parallel are equal to <code>GOMAXPROCS</code> if nothing is provided, but the behavior is not like that for me. Because I am running tests on a machine that has only 4 cores. But for me 8 tests run in parallel, so the behavior is more like following:</p> <pre><code>-test.parallel int maximum test parallelism (default 8) </code></pre> <p>So what is the difference between the two? When to use which flag.</p> <h2>More Information</h2> <p>I am running all tests on a single package which has 9 tests, all of them are run parallely and all those exist in single test function.</p> </div>

OpenMP 并行堆内存释放问题

malloc函数声明一个二维动态数组A,使用omp并行对A赋值,然后释放A内存时报错。在不使用并行时,不会报错。谢谢!代码如下: void main(){ ``` void main(){ int i,j, Njuncs=1827; //创建二维数组A double**A = (double **)malloc(sizeof(double *)*(Njuncs + 1)); for (i = 0; i < Njuncs + 1; i++) *(A + i) = (double *)malloc(sizeof(double) * (Njuncs + 1)); #pragma omp parallel { #pragma omp for for (i = 0; i <= Njuncs; i++) for (j = 0; j <= Njuncs; j++) A[i][j] = 1; } for (i = 0; i < Njuncs + 1; i++){ free(*(A + i));//该步报错 A[i] = NULL; } free(A); } ```

Java基础知识面试题(2020最新版)

文章目录Java概述何为编程什么是Javajdk1.5之后的三大版本JVM、JRE和JDK的关系什么是跨平台性?原理是什么Java语言有哪些特点什么是字节码?采用字节码的最大好处是什么什么是Java程序的主类?应用程序和小程序的主类有何不同?Java应用程序与小程序之间有那些差别?Java和C++的区别Oracle JDK 和 OpenJDK 的对比基础语法数据类型Java有哪些数据类型switc...

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&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; 本课程为Python数据挖掘方向的入门课程,课程主要以真实数据为基础,详细介绍数据挖掘入门的流程和使用Python实现pandas与numpy在数据挖掘方向的运用,并深入学习如何运用scikit-learn调用常用的数据挖掘算法解决数据挖掘问题,为进一步深入学习数据挖掘打下扎实的基础。

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2020年,“51”数学建模C类问题,关于饲料配比问题以及加工优化方案。论文采用统计分析,建立了关于饲料加工的多目标优化模型。并利用蒙特卡罗算法对目标函数进行优化,解决了饲料加工质量最优配比问题并进行

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限时福利1:购课进答疑群专享柳峰(刘运强)老师答疑服务 限时福利2:购课后添加学习助手(微信号:csdn590),按消息提示即可领取编程大礼包! 为什么说每一个程序员都应该学习MySQL? 根据《2019-2020年中国开发者调查报告》显示,超83%的开发者都在使用MySQL数据库。 使用量大同时,掌握MySQL早已是运维、DBA的必备技能,甚至部分IT开发岗位也要求对数据库使用和原理有深入的了解和掌握。 学习编程,你可能会犹豫选择 C++ 还是 Java;入门数据科学,你可能会纠结于选择 Python 还是 R;但无论如何, MySQL 都是 IT 从业人员不可或缺的技能! 【课程设计】 在本课程中,刘运强老师会结合自己十多年来对MySQL的心得体会,通过课程给你分享一条高效的MySQL入门捷径,让学员少走弯路,彻底搞懂MySQL。 本课程包含3大模块:&nbsp; 一、基础篇: 主要以最新的MySQL8.0安装为例帮助学员解决安装与配置MySQL的问题,并对MySQL8.0的新特性做一定介绍,为后续的课程展开做好环境部署。 二、SQL语言篇: 本篇主要讲解SQL语言的四大部分数据查询语言DQL,数据操纵语言DML,数据定义语言DDL,数据控制语言DCL,学会熟练对库表进行增删改查等必备技能。 三、MySQL进阶篇: 本篇可以帮助学员更加高效的管理线上的MySQL数据库;具备MySQL的日常运维能力,语句调优、备份恢复等思路。 &nbsp;

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解压后安装navicat,打开navicat执行PatchNavicat即破解成功。可以正常使用啦。

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