我有一个方法，可以动态地对每个用户控件（.ascx）进行多次调用。这些调用依次为每个用户控件进行大量计算（3-4秒）。我能够添加一个并行。通过用户控件进行循环，并将时间缩短到5-6秒 Parallel.For(each user control ) { compute(); } List<int> compute() { for(i=0; i<999999;i++) {.....} } Parallel.For（每个用户控件） { comp

我正在尝试编写一个程序的MPI版本，该程序在n个随机生成的元素上运行奇偶比较拆分操作 进程0应生成元素并将元素的nlocal发送给其他进程（保留第一个nlocal）。从这里开始，进程0应在运行CompareSplit算法后打印其结果。然后，从算法运行的其他进程接收结果。最后，打印出刚刚收到的结果 我已经做了大量的工作，但是我遇到了一个似乎无法解决的僵局。如果人们能给我任何提示，我将不胜感激 这是我的密码 现在我很确定死锁来自第134行和第151行的Send/Recv。我尝试将发送更改为使用“ta

我开始使用PETSc库并行求解线性方程组。我已经安装了所有软件包，成功地构建并运行了petsc/src/ksp/ksp/examples/tutorials/folder中的示例，例如ex.c 但我无法理解如何通过从文件中读取矩阵A、X和B来填充它们 在这里，我提供了ex2.c文件中的代码： /* Program usage: mpiexec -n <procs> ex2 [-help] [all PETSc options] */ static char help[] = "

我有一个并行SVM分类的问题。在我的代码中，我重复了3次SVM的5倍交叉验证，并平均了它的准确性。我想并行3次交叉验证的主循环，但当我在这个循环中使用parfor时，程序不会使用我的CPU的2个核心的所有性能，只使用60%的性能 多谢各位 代码： parfor L=1:NumOFLoops; indices = crossvalind('Kfold',QQ,NumOfKfold); cp = classperf(QQ); for m=1:NumOfKfold; test = (indice

我目前正在尝试对一些并行代码运行一些快速诊断测试。我通过批处理系统通过.pbs脚本将代码提交到集群后端。我正在从可执行文件捕获诊断数据，但我想使用GNUPLOT绘制它们 有什么办法可以这样做吗？我已经通过x11术语ssh进入集群前端，所以我感觉我就快到了。也许我可以通过将-I标志传递给qsub来做些什么 我也知道这可能根本不是最好的方法。任何建议都将不胜感激（例如，.pbs脚本能否在前端运行plot命令？我不太明白您的问题所在。当计算作业在节点上运行时，能否在前端运行gnuplot？在作业运行时

我想在ssh可访问的服务器和其他一些机器上运行ipython集群，所有这些机器都可以通过ssh相互连接。网络不受信任 我已尝试使用从上的文档中了解的内容设置ssh隧道 ipcontroller和ipengine。然而，我最终获得通信工作的唯一方法是手动实现隧道。使用one的指令首先修复所有必要的端口 controller-host ~ $ ipcontroller --ip=0.0.0.0 --location=127.0.0.1 --port=10101 \ --Hu

net并行任务是否会耗尽池中的所有线程，导致死锁、应用程序挂起、传入请求无法处理 我的asp.net应用程序已挂起。所以我抓了个垃圾桶。 我使用DebugDiag进行分析。 具体如下： 87.40% of threads blocked (229 threads) Total Threads: 232 Running Threads: 232 Idle Threads: 0 Max Threads: 400 Min Threads: 4 DebugDiag报告显示： The fol

我在一个ETL过程中从Spring数据存储库中检索了很多实体。然后我使用并行流将实体映射到不同的实体。 我可以使用使用者将这些新实体逐个存储在另一个存储库中，也可以将它们收集到列表中，并在单个批量操作中存储它们。 第一种方法的成本很高，而第二种方法可能会超出可用内存 有没有一种好方法可以收集流中一定数量的元素（像limit那样），使用该块，并继续并行进行，直到所有元素都被处理？您可以编写自己的收集器，它可以累积实体，然后执行批量更新 方法可以将实体添加到内部临时缓存中，直到缓存变大为止。当缓存足

我对在科学计算项目中使用JuliaSharedArrays感兴趣。我当前的实现对所有矩阵向量操作都要求BLAS，但我认为也许SharedArray会在多核机器上提供一些加速。我的想法是简单地逐个索引更新输出向量索引，将索引更新到工作进程 以前关于SharedArrays和关于共享内存对象的讨论没有就此问题提供明确的指导。从直觉上看，这似乎足够简单，但在测试之后，我有点困惑为什么这种方法工作得如此糟糕（请参阅下面的代码）。对于初学者来说，@parallel For似乎分配了大量内存。如果我在循环前

我一直在努力让并行HDF5在集群上工作整整一周，但没有任何进展。我希望有人能帮我做这件事。谢谢 我正在使用RedHat Enterprise Linux 5.5 x86_64操作系统在lustre文件系统上构建并行HDF5（HDF5-1.8.15-patch1）。我尝试用impi 4.0.2和openmpi 1.8编译它，它成功了，没有任何错误。当我“进行检查”时，它们都通过了串行测试，但在进入并行测试后立即挂起（特别是t_mpi）。最后，我不得不按ctrl+C组合键结束它。以下是输出： lij

在我看来，一个opencl命令队列不会将命令分派到多个硬件队列。因此，无序命令队列中的命令仍然会一个接一个地执行，只是没有按照它们排队的顺序执行 因此，如果我想使用多个硬件队列，我所能做的就是创建多个opencl命令队列？OOO（无序）队列可以满足用户事件依赖性的需要。在这种类型的应用程序中使用单个队列可能会导致阻塞队列等待永远不会出现的用户事件。每个作业创建一个队列也是非最优的 如果您希望在执行中实现并行性，那么OOO不是您所需要的。但是多个队列 一种常见的方法是使用IO队列和运行内核队列。

我需要这个代码的帮助 为了在字符串中找到匹配的模式，我编写了如下代码 我使用的是AMD夏威夷，它有44个组，每个组有64个核（我的意思是总共2816个计算单元） 问题是，当我尝试使用超过44个计算单元时（在一个组中使用超过1个核；就像88个单元在每个组中使用2个核，或者2816个单元在每个组中使用64个核），它不会很好地工作 它无法正确找到匹配的号码 我检查了字符串的索引、id（glid、gid、lid）和所有变量的大小 但是，没有什么错 任何有意见的人，请帮忙 什么地方出了问题，你说它不好用？

我最近开始在Julia学习并行处理，我有一个问题，我真的不知道如何解决 在使用Julia-p4执行Julia之后，我想在所有进程中加载Distributions模块，并定义一个依赖于分发的类型 当我将其包括在内时，以下内容显然是正确的： @everywhere using Distributions type TypeDistrib{T <: Float64} d::Distributions.Normal{T} end @everywhere使用发行版 键入Type

我有一系列的“学生”班。学生类有两个字段1.private final String firstName；2.私有最终布尔值为当前值 如果学生处于非活动状态，“学生”类中的“checkIsCurrent”api应给出假值 下面是我的DTO课程 /** * A class representing a single student in a single class. */ public final class Student2 { /** * First name of the student

我有10个数组。我想把它们分类。但是由于它们的元素具有相同的行为，我只想保存计算并对其中一个进行排序，其他的将根据排序后的数组进行排序。 我在用推力。 有一个最佳的为什么要这样做？ 提前感谢您。实现这一点的几种方法（不考虑推力）： ‏ 初始化索引数组索引到0、1、2、3…等 排序索引，比较功能是访问其中一个数组（比较最便宜的数组）中的元素，并比较这些元素。调用生成的数组 对于10个数组中的每一个，arr使用排序后的索引和arr作为要收集的数据，应用收集操作。i、 e.sorted\u arr[i

我有4个董事会名称：1、2、3、4。每一个都有一个名为submit的C代码的可执行文件。使用PBS-lselect=2:ncpus=2，在节点1上给了我4个worker2，在节点2上给了我2个worker2 任务：我需要在4个不同的文件夹上分别运行4个文件 #PBS -l select=2:ncpus=2 ./1/submit& ./2/submit& ./3/submit& ./4/submit& 上述分叉方法仅选择节点1，并在节点1的两个工作人员之间分叉所

我在并行一些函数时遇到了一个非常奇怪的问题。我知道我应该发布一个MWE，但我不能在一个简单的问题中重现这个问题 @everywhere function simulSample(Profits,ν,J,TerminalT,RelevantT,N,S,params,thresh;RelevantPer=RelevantPeriod) Dₑ = rand([0],J,1) # Final Condition Dᵢ = rand([0],J,1) # Initial Condition

我有一个字符串数组。我想计算总的字符数，但使用线程进行并行化（最初的问题不是这个，而是类似的） 使用std:：thread； 发布fn频率（输入：&'a[&'a str]）->impl fn（）->usize+'a{ move | | input.iter（）.map（| s | s.len（））.sum（） } 编译器告诉我： 错误[E0495]：由于需求冲突，无法推断自动引用的适当生存期 -->src/lib.rs:5:10 | 5块（工人计数） | ^^^^^^ | 注

我想运行一个作业，它需要比一个节点中可用的CPU更多的CPU。最大为96个CPU，那么当我编写srun-c200 python my_script.py时，我得到：srun:error:无法分配资源：请求的节点配置不可用有没有办法告诉SLURM我想为同一任务使用不同的节点？或者我不能这样做，我应该分割任务？使用-c200您要求每个任务使用200个CPU。但是一个任务只能在一个节点中运行，并且最多有96个CPU，因此您应该在多个节点中使用多个任务才能使用96个CPU。这意味着您的代码必须能够使用多

Nvprof报告说，在我的sgemm内核中，大约有2亿个共享银行冲突和一些共享银行冲突。我尝试了填充技巧\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu共享\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu浮点smem[大小+偏移]，它将存储库冲突减少到0，但仍存在加载库冲突。我不知道如何进一步改进它 \uuuu全局\uuuuuu无效sgemm( 常量浮点*限制， 常量浮点*\uuuu限制\uuuub， 浮动*限制， int M，int N，int K ){ int tid=threadIdx

我有一个用mpiexec运行的程序a。此程序通常并行运行，但在其中一种执行模式中，它可能会调用也启用MPI的外部程序B。当然，如果B以串行方式调用，那么A的每个实例最终都会调用B的一个实例。如果并行调用，A的每个实例都将调用并行B 一种可能的解决方案是让A的主节点调用并行B，让另一个A的进程空闲，但我当然需要将mpiexec选项从A的用户命令行调用（包括任何怪癖，例如PBS交互）转移到内部B调用。就我所见，这不是微不足道的，也不是很好地处理不同的MPI实现（例如，MPICH与OpenMPI） 有

在SPD中启动并行工作流是一个好主意吗？ 我想开发一个工作流，其中用户可以在同一时间提出多个请求，并根据工作流类型启动工作流？ 1.我怀疑我将如何跟踪这些工作流？ 2.例如，用户希望了解其请求的状态，然后请求被部分批准（假设2个工作流已完成，其他工作流正在等待批准），那么报告如何？ 3.这些工作流的管理（在调试的情况下）如何？如果您指的是并行块，它仍将取决于您的需求。请注意，并行块用于连续运行多个操作/批准。通常，当您有一个包含大量步骤的复杂工作流，并且不需要彼此协作来完成下一个非并行操作时，就

我的工作需要我在几天内对几千部电影进行编码。每部电影都需要以3种不同的格式编码。我使用ffmpeg与输入源的单个读取并行输出这些格式，如下所述： 此外，我使用GNU并行从多个视频文件并行编码。我们有四个不同配置的刀片服务器（48、32、16和16核）并行编码视频。理想情况下，我们应该能够并行编码112个视频 然而，在内核较少的机器上，编码完成得更快。我在大约4小时内完成了16个核心服务器上的16个编码，而在48个核心系统上完成48个编码需要近10个小时。瓶颈是什么？典型的编码命令如下所示： ff

我有一些.txt数据文件，我已经连续处理了它们。我想使用“pthread”来并行处理它们。然后我可以用数据文件名发送线程，并在线程内处理数据，然后等待所有线程完成，合并所有结果吗？你能给我一些建议吗？谢谢？以下站点提供了一个pthread示例。它只是创建两个线程并连接它们 只需创建两个线程并将它们连接起来即可结束问题，我将我的评论带到了答案部分。

我是OpenMP新手，我刚刚尝试编写一个带有并行for构造的小程序。我无法理解程序的输出。我不明白为什么线程3在1和2之前打印输出。有人能给我解释一下吗 因此，该计划是： #pragma omp parallel for for (i = 0; i < 7; i++) { printf("We are in thread number %d and are printing %d\n", omp_get_thread_num(), i); } 我的处理器是一个

在OpenMP 3.0中，Fortran语言中的归约支持特殊构造，而在C/C++中，归约则委托给程序员。我想知道这是否有一个特殊的原因，因为OpenMP 3.0是在2008年推出的，所以我认为在C/C++上实现它也足够了。是否有任何与C/C++相关的技术原因，为什么C/C++仍然不支持它？正如评论中提到的，OpenMP默认不支持阵列缩减的原因是它不知道阵列的大小。Fortran在默认情况下支持数组的缩减，因为它总是知道其数组的大小，无论是静态还是动态分配的。C/C++只知道静态数组的大小。为什么

我试图将远程进程与本地进程结合使用，但当我这样做时，我会得到以下输出 julia> addprocs(["user@host"], tunnel=true, dir="~/julia-79599ada44/bin/", sshflags=`-p 6969`) id: cannot find name for group ID 350 1-element Array{Any,1}: 2 julia> addprocs(23) fatal error on 2: ERROR: con

我有一些代码，我已经成功地并行了，从某种意义上说，它得到了一个答案，但它仍然有点慢。使用cProfile.run，我发现总时间的121秒57%都花在了cPickle.dumps上，尽管每次调用的时间为.003。我没有在其他任何地方使用这个函数，所以它一定是由于ipython的并行性而发生的 我的代码的工作方式是，它做一些串行的事情，然后并行运行许多模拟。然后是一些串行的东西，然后是并行的模拟。它必须重复很多次。每个模拟都需要一个非常大的字典，我从自己编写的模块中提取它。我相信这正是很多次被腌制的

我有一个带有模拟函数的Julia源文件，我想在多个处理器上并行运行 addprocs(1) using Autoreload arequire("testp.jl") testresults = pmap(testp,[100,100]) * change code * areload() testresults = pmap(testp,[100,100]) 根据，include或using不会将模块内容纳入所有流程的范围，因此我必须使用require并从.jl文件中删除模块

我已经在我的计算机上成功地并行使用了Julia，但是我想增加我使用的处理器/工作人员的数量，所以我计划使用我的部门集群（UCL Econ）。在我的电脑上使用julia时，我有两个独立的文件。FileA包含我使用的所有函数，包括主函数funcy（x，y，z）。FileB通过多个处理器调用此函数，如下所示： addprocs(4) require("FileA.jl") solution = pmap(imw -> funcy(imw,y,z), 1:10) 当我尝试在集群上运行此命令时，

我有一个由Mark Setchell（以及Ole Tange）提供的工作脚本，它允许我使用“并行”在wine下运行windows程序“msvar.exe”的多个实例。我目前在一台双六核计算机上运行多达20个实例。这是脚本（这一个用于Centos 6.8，它没有realpath命令） 我还有其他几个双六核服务器，希望使用“并行”在这些其他服务器上运行更多的“msvar.exe”实例。我已经阅读了“并行”文档，但是对于如何将远程服务器合并到这个脚本中感到困惑。根据帮助文件中的一个示例，我尝试通过在脚

我正在阅读Julia中使用@distributed编写并行for循环的指南，并发现可以指定一个reducer函数，该函数作用于循环每次迭代的结果 例如，如文档中的下一个示例所示，可以对每个工人的结果求和： nheads = @distributed (+) for i = 1:200000000 Int(rand(Bool)) end 不幸的是，我找不到任何关于哪些函数可以用作减缩器的列表，也找不到确切的方法。有这样一个列表吗？您可以使用任何带有两个参数的函数，这样列表是开放的，可以任

我有一个场景，我希望一个构建开始在一个代理（作业1）上运行，然后在完成一些工作后，我希望它在具有特别许可软件的机器的特殊代理（池）上运行一个步骤。（工作2）。完成后，我希望在原始代理上完成构建的其余部分（作业3） 我已经能够使用“Azure DevOps服务的变量工具”在代理作业之间成功地传递任意数量的变量，即使它们在不同的机器上运行。对我来说，将UNC路径从Job1传递到Job2/Job3等都没有问题 然而，我看到的是，无论我做什么，代理作业总是并行运行，并且没有办法让它们串行运行，除非它们被

我想知道计算并行化的理论上限 假设我们有一个需要时间T才能完成的进程，只有一个核心 如果进程由于串行瓶颈（通常是从磁盘读取）而完全不可调用，则无论我们如何使用内核，都需要T秒 如果这个过程是，我们可以使用K内核在T/K秒内完成它 如果我们要完成N等效进程，其中N>K，那么我们应该并行运行多个进程，而不是并行任何给定进程。在这两种情况下，完全并行化的进程都需要NT/K时间，但包含串行瓶颈的作业可能需要NT时间 理论上，是否有任何“超级并行化”计算工作负载需要少于T/K秒的时间来完成K内核？换句

我试图设计一个系统，在这个系统中，调用者将数据发送给在GPU机器上运行的芹菜工人，他们进行一些处理，并将结果返回给调用者。由于GPU可以并行处理一批数据（例如并行处理N个项目），因此芹菜任务接受N个数据项并同时处理所有N个项目是有意义的 在调用者端，我可以使用将数据项列表拆分为一些固定大小的子列表 job = tasks.predict.chunks(texts, BATCH_SIZE) result = job.apply_async() 但是，我的问题是，我希望在接收端（worker）

我正在创建一个程序，该程序在循环中连续使用节点，循环有一个端点，不像我现在的示例。我展示的代码简化了我正在做的事情，但有效地展示了我的问题 namespace WindowsFormsApplication1 { public class NodoResolver { public List<NodoResolver> NodosSuperiores = null; public NodoResolver NodoIzquierda

社区好: 我最近开始使用ORCA软件进行一些量子计算，但在我的大学集群中进行并行计算时遇到了很多问题 要安装Orca，我使用了静态版本： orca_4_2_1_linux_x86-64_openmpi314.tar.xz。 在集群的共享方向（/data/shared/opt/ORCA/）。 并输入我的~/.bash\u档案： export PATH="/data/shared/opt/ORCA/orca_4_2_1_linux_x86-64_openmpi314:$PATH"

我一直在尝试实现一些需要在推力：：设备ptr上调用reduce的代码，结果与处理大值时的CPU实现不一致。我必须处理大的价值观。那么有没有办法： 我的代码： #include <cuda_runtime_api.h> #include <stdio.h> #include <thrust/host_vector.h> #include <thrust/device_vector.h> #include <

我是一个新手，我遇到了一个小问题。我有n个作业，我只想在我的机器的2个内核上运行，所以我打开n个终端窗口并使用通常的 mpirun-np2[程序] 在每个终端窗口中，但不是使用2*n个内核，而是只使用其中的一小部分，而且应用程序速度非常慢，这让我相信mpirun是在同一个内核上堆叠多个作业，而不接触同一CPU上的其他内核，这使得作业速度慢得令人无法忍受，总体上降低了工作流效率 我试过使用这个选项 --绑定到核心 在每次调用中，但这似乎并没有改变mpirun的任何行为 是什么导致了这种行为？我如何

我正在使用LoadLeveler提交IBM/BlueGene体系结构上的作业。我阅读了IBM的文档，也尝试了一下Google，但我找不到如何做到以下几点，我认为应该在那里： 可以使用 queue 关键字来告诉LoadLeveler描述了一个新的作业步骤，以便我可以执行以下操作 first_step queue second_step queue loop job_id = 1,10 do_job_with_given_job_id end 但我没能找到一种方法 first_step

我正在尝试使用MPI为我正在使用的模拟包重新编写并行化例程。我正在尝试实现一个特定的功能，但遇到了一些问题。我将用另一个更简单的例子来说明我的问题，这个例子展示了我正在尝试做的事情 我基本上是想让所有MPI线程共享一个计数器。每次该计数器递增时，特定线程都会将其广播给其他所有线程，以便每个线程在想要递增计数器时都有计数器的最新版本。我知道使用具有共享内存的OpenMP很容易做到这一点，但我想知道是否有一种方法可以让MPI在不止一个CPU上工作（例如，在超级计算机上进行500核模拟） 我已经尝试了

我正在使用matlab2011进行多核并行计算，在我的代码中，它只是用block SPMD END实现的。但是，有时我想根据输入参数关闭程序中的spmd。我尝试了以下代码，但不起作用 if (switchSpmdOn) spmd end % here I put my code for calculation in parallel or series if (switchSpmdOn) end % this end is used to close the spmd block end

在Mule中有两个流，我想并行运行。第一个流应该使用sftp将文件从远程机器传输到本地目录（只要文件在远程目录中不断更新，这个过程就不会停止）。第二个流必须在更新时获取文件中的数据，并通过调用Pentaho-kettle转换/作业将其插入数据库（也可以是连续过程，只要文件不断进入）。然而，当我运行我的流时，它不知何故通过了第一个流，并且只尝试执行第二个流。我怎样才能解决这个问题？这是我的骡子流程： <flow name="flow1"> <sftp:inbound-endp

如果我只有一个for循环要并行化，并且在并行化时使用#pragma omp critical，这会使它等效于串行代码吗？否 critical指令指定它覆盖的代码一次由一个线程执行，但它（最终）将由遇到它的所有线程执行 single指令指定它所涵盖的代码将仅由一个线程执行，但这与在没有OpenMP的情况下编译代码并不完全相同。OpenMP对可在并行区域内使用的编程结构施加了一些限制（例如，不能跳出并行区域）。此外，在运行时，即使您实际上没有并行运行任何代码，也可能会导致启动OpenMP的开销

CL_设备名称=GeForce GT 630 CL\U设备类型=CL\U设备类型\U GPU CL_平台名称：NVIDIA CUDA size_t global_item_size = 8; size_t local_item_size = 1; clEnqueueNDRangeKernel(command_queue, kernel, 1, NULL, &global_item_size, &local_item_size, 0, NULL, NULL); 在这里，不允许在内

我有一个关于Storm功能的问题。假设我有一个喷口，它正在读取一个csv文件，并一块一块地发出记录。也就是说，它一次向螺栓发出100条记录 我的问题是，螺栓接收到的单个数据块是只发送给一个执行器，还是为了并行起见在不同的执行器之间分配 注：螺栓有5个执行器。执行器=螺纹 如果未明确配置任务（实例）的数量，则默认情况下，storm将为每个执行器运行1个任务。所以实际上发生的是，有5个不同的螺栓运行实例，由5个不同的线程处理（1个线程处理1个任务） 因此，理想情况下，您发出的元组将由5个不同的线程处

我有一个如下代码： 数组a包含有关其元素所属组的信息。i、 e.元素i属于a[i]组。每个组可以包含两个元素。我想将此信息存储在长度为2*组数的b中。因此，b[j]和b[j+1]处的值将给出属于组j/2（整数除法）和j的元素是偶数 void assign(int *a, int *b){ for(int i = 0; i<N; i++){ int group = a[i]; int posit=2*group; if(b[2*i]!=

我想知道如何更新函数中@parallel for循环中的数组并返回结果。下面是一个简单的例子： addprocs(2) function parallel_func() a = Dict{Int64, Int64}() @sync @parallel for i in 1:10 a[i] = 2*i end println(length(a)) return a end a = parallel_func() println(length(a))

我试图用金属来实现一个硬件加速的图像过滤器（任何感兴趣的人都可以进行接缝雕刻）。一个步骤是逐行运行代码，每行的计算取决于上行的计算。但是，每行的计算可以通过像素进行并行化 一种方法是为每一行调度一次内核，但我确信有更好的方法，因为这会导致大量开销 有什么方法可以告诉Metal执行线程组的顺序吗？行N，像素M的计算是否仅取决于行N-1，像素M？或者它们是否依赖于第N-1行中的其他像素？Metal2具有光栅顺序组@谢谢，但我已经查阅了有关光栅订单组的文档。它们需要具有恒定索引的注释。行N，像素M的计

考虑到我们将要计算给定时间段内多个温度传感器的平均值，此计算将使用SPE以并行方式进行。通常，此计算至少由四个UDF完成： map -> keyBy -> window -> aggregate 如果我的代码> KEYBY < /Cult>操作员负责获取每个传感器的ID，而我只有2个传感器，那么2的并行性就足够了我的应用程序（免责声明：我不想考虑窗口有多大或者元组现在适合内存）。 如果我有1000个传感器，那么增加并行性将是非常好的。假设有100个节点。 但是，如果我的并行度