OpenMP에서 배열 축소를 어떻게 병렬화할 수 있습니까?
OpenMP에서 배열 축소
OpenMP에서는 배열 축소를 직접 수행할 수 없습니다. 그러나 배열 축소 병렬 처리를 달성하기 위한 대체 접근 방식이 있습니다.
첫 번째 방법: 전용 배열 및 중요 섹션
이 방법은 각 스레드에 대한 배열의 전용 복사본을 생성합니다. 각 스레드는 자체 배열을 채우고 임계 섹션은 결과를 최종 배열로 병합하는 데 사용됩니다.
int A[] = {84, 30, 95, 94, 36, 73, 52, 23, 2, 13}; int S[10] = {0}; #pragma omp parallel { int S_private[10] = {0}; #pragma omp for for (int n = 0; n < 10; ++n) { for (int m = 0; m <= n; ++m) { S_private[n] += A[m]; } } #pragma omp critical { for(int n = 0; n < 10; ++n) { S[n] += S_private[n]; } } }
두 번째 방법: 배열 확장 및 스레드 독립적 누적
이 방법은 모든 스레드에 걸쳐 확장된 배열을 생성합니다. 각 스레드는 배열의 해당 부분을 채운 다음 임계 섹션을 사용하지 않고 결과를 병합합니다. 이 접근 방식은 다중 소켓 시스템에서 주의 깊게 사용하지 않으면 캐시 문제가 발생할 수 있습니다.
int A[] = {84, 30, 95, 94, 36, 73, 52, 23, 2, 13}; int S[10] = {0}; int *S_private; #pragma omp parallel { const int nthreads = omp_get_num_threads(); const int ithread = omp_get_thread_num(); #pragma omp single { S_private = new int[10 * nthreads]; for(int i = 0; i < (10 * nthreads); i++) S_private[i] = 0; } #pragma omp for for (int n = 0; n < 10; ++n) { for (int m = 0; m <= n; ++m){ S_private[ithread * 10 + n] += A[m]; } } #pragma omp for for(int i = 0; i < 10; i++) { for(int t = 0; t < nthreads; t++) { S[i] += S_private[10 * t + i]; } } } delete[] S_private;
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C#과 C의 역사와 진화는 독특하며 미래의 전망도 다릅니다. 1.C는 1983 년 Bjarnestroustrup에 의해 발명되어 객체 지향 프로그래밍을 C 언어에 소개했습니다. Evolution 프로세스에는 자동 키워드 소개 및 Lambda Expressions 소개 C 11, C 20 도입 개념 및 코 루틴과 같은 여러 표준화가 포함되며 향후 성능 및 시스템 수준 프로그래밍에 중점을 둘 것입니다. 2.C#은 2000 년 Microsoft에 의해 출시되었으며 C와 Java의 장점을 결합하여 진화는 단순성과 생산성에 중점을 둡니다. 예를 들어, C#2.0은 제네릭과 C#5.0 도입 된 비동기 프로그래밍을 소개했으며, 이는 향후 개발자의 생산성 및 클라우드 컴퓨팅에 중점을 둘 것입니다.

C 및 XML의 미래 개발 동향은 다음과 같습니다. 1) C는 프로그래밍 효율성 및 보안을 개선하기 위해 C 20 및 C 23 표준을 통해 모듈, 개념 및 코 루틴과 같은 새로운 기능을 소개합니다. 2) XML은 데이터 교환 및 구성 파일에서 중요한 위치를 계속 차지하지만 JSON 및 YAML의 문제에 직면하게 될 것이며 XMLSCHEMA1.1 및 XPATH 3.1의 개선과 같이보다 간결하고 쉽게 구문 분석하는 방향으로 발전 할 것입니다.

C 지속적인 사용 이유에는 고성능, 광범위한 응용 및 진화 특성이 포함됩니다. 1) 고효율 성능 : C는 메모리 및 하드웨어를 직접 조작하여 시스템 프로그래밍 및 고성능 컴퓨팅에서 훌륭하게 수행합니다. 2) 널리 사용 : 게임 개발, 임베디드 시스템 등의 분야에서의 빛나기.

C 멀티 스레딩 및 동시 프로그래밍의 핵심 개념에는 스레드 생성 및 관리, 동기화 및 상호 제외, 조건부 변수, 스레드 풀링, 비동기 프로그래밍, 일반적인 오류 및 디버깅 기술, 성능 최적화 및 모범 사례가 포함됩니다. 1) std :: 스레드 클래스를 사용하여 스레드를 만듭니다. 예제는 스레드가 완성 될 때까지 생성하고 기다리는 방법을 보여줍니다. 2) std :: mutex 및 std :: lock_guard를 사용하여 공유 리소스를 보호하고 데이터 경쟁을 피하기 위해 동기화 및 상호 배제. 3) 조건 변수는 std :: 조건 _variable을 통한 스레드 간의 통신과 동기화를 실현합니다. 4) 스레드 풀 예제는 ThreadPool 클래스를 사용하여 효율성을 향상시키기 위해 작업을 병렬로 처리하는 방법을 보여줍니다. 5) 비동기 프로그래밍은 std :: as를 사용합니다

C는 XML과 타사 라이브러리 (예 : TinyXML, Pugixml, Xerces-C)와 상호 작용합니다. 1) 라이브러리를 사용하여 XML 파일을 구문 분석하고 C- 처리 가능한 데이터 구조로 변환하십시오. 2) XML을 생성 할 때 C 데이터 구조를 XML 형식으로 변환하십시오. 3) 실제 애플리케이션에서 XML은 종종 구성 파일 및 데이터 교환에 사용되어 개발 효율성을 향상시킵니다.

C의 메모리 관리, 포인터 및 템플릿은 핵심 기능입니다. 1. 메모리 관리는 새롭고 삭제를 통해 메모리를 수동으로 할당하고 릴리스하며 힙과 스택의 차이에주의를 기울입니다. 2. 포인터는 메모리 주소를 직접 작동시키고주의해서 사용할 수 있습니다. 스마트 포인터는 관리를 단순화 할 수 있습니다. 3. 템플릿은 일반적인 프로그래밍을 구현하고 코드 재사용 성과 유연성을 향상 시키며 유형 파생 및 전문화를 이해해야합니다.

C 학습자와 개발자는 StackoverFlow, Reddit의 R/CPP 커뮤니티, Coursera 및 EDX 코스, GitHub의 오픈 소스 프로젝트, 전문 컨설팅 서비스 및 CPPCon에서 리소스와 지원을받을 수 있습니다. 1. StackoverFlow는 기술적 인 질문에 대한 답변을 제공합니다. 2. Reddit의 R/CPP 커뮤니티는 최신 뉴스를 공유합니다. 3. Coursera와 Edx는 공식적인 C 과정을 제공합니다. 4. LLVM 및 부스트 기술 향상과 같은 GitHub의 오픈 소스 프로젝트; 5. JetBrains 및 Perforce와 같은 전문 컨설팅 서비스는 기술 지원을 제공합니다. 6. CPPCON 및 기타 회의는 경력을 돕습니다

최신 C 설계 모델은 C 11 이상의 새로운 기능을 사용하여보다 유연하고 효율적인 소프트웨어를 구축 할 수 있습니다. 1) Lambda Expressions 및 STD :: 함수를 사용하여 관찰자 패턴을 단순화하십시오. 2) 모바일 의미와 완벽한 전달을 통해 성능을 최적화하십시오. 3) 지능형 포인터는 유형 안전 및 자원 관리를 보장합니다.
