请问OPENMP和其它的多核开发包在什么地方下载呢？

CharlesPrince 2007-01-26 03:05:40

请问OPENMP和其它的多核开发包在什么地方下载呢？

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sea_sharka_17 2009-10-26

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要在 Visual C++ 2005 中使用 openMP 其实不难，只要将 Project 的 Properties 中 C/C++ 里 Language 的 OpenMP Support 开启（参数为 /openmp），就可以让 VC++2005 在编译时支援 OpenMP 的语法了

http://baike.baidu.com/view/1687659.htm
这个不错

shunan 2007-04-22

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vs2005也行啊，等有了双核，试试

aero_boy 2007-04-07

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上面发错了，上楼正解, intel 编译器可以申请试用版.

aero_boy 2007-04-07

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只要是多核CPU就行，对其它的没什么特殊要求.

IntelSupport 2007-04-04

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主要靠编译器支持， intel 编译器支持，微软 2005的编译器也支持

syf7901 2007-03-15

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Intel 的网站上就有 ICC VS2005 自己也支持OpenMP

huanyun 2007-01-26

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Intel 的网站上就有 ICC
VS2005 自己也支持OpenMP

LSVM v 3.0 --------- 快速线性 SVM 二元求解器工具箱，如 PEGASOS/LIBLINEAR。此工具箱通过两个最常见的 mex 文件提供快速实现用于二元分类的流行线性 SVM 算法：PEGASOS [1] 和 LIBLINEAR [2]。该工具箱可以使用 BLAS/OpenMP API 在多核处理器上进行更快的计算。它接受单/双精度的密集输入。与二进制情况下的 [2] 相比，此包需要更少的内存，并且速度大约快 10% 到 50%。例如，非常适合计算机视觉领域的大规模培训安装------------ 运行“mexme_lsvm.m”来编译 mex 文件。测验------- 运行“test_lsvm.m”进行演示通过在 matlab 提示符下键入 pegasos_train 或 cddcsvm_train 来获得在线帮助。参考： ---

使用 Kmeans 初始化和 Fisher Vectors 计算的快速 GMM 拟合（仅对角协方差）基于yael包该工具箱可以使用 BLAS/OpenMP API 在多核处理器上进行更快的计算。它接受单/双精度的密集输入。

modflow-2005-upcg 带有UPCG求解器的MODFLOW-2005版本1.10 UPCG求解器支持在（1）使用OpenMP的多核CPU和（2）使用NVIDIA CUBLAS库的通用图形处理单元（GPGPU）上对MODFLOW的并行解决方案的支持。说明文件：休斯（JD）和怀特（JT），2012年，将通用图形处理单元与MODFLOW结合使用：地下水，doi：10.1111 / gwat.12004。一般使用：带有UPCG求解器的MODFLOW--2005的源代码位于code \ src子目录中。代码子目录中提供了Microsoft Visual Studio解决方案以及相关的fortran，C ++和cu项目。要开发和编译CUDA和CUBLAS功能，需要安装CUDA工具包，其中包括必要的CUDA驱动程序。 NVIDIA还在CUDA软件开发套件（SDK）中

描述此 TI 设计展示了如何实现可在 TI 多核 TMS320C6678 数字信号处理器 (DSP) 上运行的实时合成孔径雷达 (SAR)。SAR 面临的主要难题之一是实时生成高分辨率图像，因为形成这种图像会涉及到计算要求非常高的信号处理流程。TI 已在 C6678 八核定点和浮点 DSP 上实现了 SAR 算法，可为您展示完整的应用性能以及它如何跨单核、双核、四核及八核 DSP 进行扩展。此参考设计从功能角度对距离多普勒 SAR 处理算法进行了模块化处理，并且将计算任务映射到了多个并行运行的内核。任务映射过程通过 OpenMP 完成。特性此参考设计已经过测试，并包含评估模块 (EVM)、软件和用户指南。硬件平台中包含 TMDSEVM6678 EVM，可借助基于 TI C66x KeyStone:trade_mark: 架构的 TMS320C6678 高性能 DSP 实现高性能、低成本的独立开发平台。此设计包括原理图、设计文件和物料清单。 SAR 算法、输入二进制文件和显示脚本会随同下载 BIOS-MCSDK 和 SDK 软件框架的链接一起提供。设计指南中讨论了距离多普勒算法的实现、所需硬件和软件以及构建和运行 SAR 应用的分布指南。

推力：以光速编码 Thrust是一个类似于C ++标准库的C ++并行编程库。 Thrust的高级界面大大提高了程序员的工作效率，同时实现了GPU与多核CPU之间的性能可移植性。与现有技术（例如CUDA，TBB和OpenMP）的互操作性促进了与现有软件的集成。通过Thrust快速开发高性能应用程序！推力包含在NVIDIA HPC SDK和CUDA工具包中。快速入门：在项目中使用推力要从项目中使用Thrust，请首先递归克隆Thrust Github存储库： git clone --recursive https://github.com/NVIDIA/thrust.git Thrust是仅标头的库；除非您要运行Thrust单元测试，否则无需构建或安装项目。对于基于CMake的项目，我们提供了一个可与find_package一起使用的CMake软件包。有关更多信息，请参见。也可以通过add_subdirectory或类的工具添加推力。对于非CMake项目，请使用以下命令进行编译： Thrust包含路径（ -I/thrust

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