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OpenMP能提高某个线程的实时性吗
huanglin03
2014-01-23 11:13:39
问题是这样的,有个线程的工作,我想让它一直被CPU不断的调度,即永远拥有时间片,用OpenMP能达到这个目的吗?提高线程优先级还是会丢时间片的,
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OpenMP能提高某个线程的实时性吗
问题是这样的,有个线程的工作,我想让它一直被CPU不断的调度,即永远拥有时间片,用OpenMP能达到这个目的吗?提高线程优先级还是会丢时间片的,
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policelorl
2014-01-28
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这根本不可能,用户模式下的线程的中断级别是最底的。当内核模式下的线程发出任何一个中断请求,CPU就会无条件的中断当前用户模式的线程,转去处理内核的中断请求。一直到完成之后,才会恢复用户模式线程的执行。 你可以把线程的优先度提升得很高,获得更多调度的机会,但是一样不能一直占有一个CPU。
walkonthesky
2014-01-26
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并发和实时性没有太大关系 平台选定的情况下,提高线程的实时性最直接的方法是调整其优先级
danscort2000
2014-01-24
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OpenMP 只是方便你使用多线程模型,没有其他作用 要在WINDOWS里实现你的要求,那只有运行在内核态 也就是通过驱动来实现,不过好象100%还是达不到
encoderlee
2014-01-23
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在windows这种抢占式非实时系统,应该是无法实现让某个线程永远拥有时间片,这样的话其他线程包括系统线程就暂停了。 一般此类实时应用都是在实时系统上完成。
mojo-cnn:mojo cnn
MSVC Win64 GCC Linux64 mojo cnn 快速简便的仅标头c ++卷积神经网络包 mojo是一种高效的C ++ CNN / DNN实现,旨在平衡可用性,功能和速度。 它非常适合在实际应用中使用。 请参阅以获取新功能的更新。 mojo仅由少量的头文件组成,是可移植的C ++,带有用于优化的老式C技巧。 如果使用
OpenMP
和SSE3构建,则其速度可与其他基于CPU的CNN框架相媲美。 作为最小的CPU解决方案,它并非旨在跨集群扩展来训练非常深的模型(为此,请搭配GPU和Caffe,TensorFlow,CNTK,Torch等使用) mojo cnn API提供了一个“智能培训”选项,该选项可以抽象化培训过程的管理,但仍提供了灵活性,可以根据需要处理
线程
和输入数据(启用实时数据扩充)。 循环播放并传递训练样本,直到mojo cnn说停止为止。 因此,您不受保存数据
【
OpenMP
】多
线程
计算过程中任务调度问题
对于
OpenMP
的任务调度主要针对于并行的for循环,当每一次循环过程中的计算时间复杂度不一致的时候,简单的给每一个
线程
分配相同次数的迭代,会导致
线程
计算负载不均衡。不仅如此,对于实时计算的计算机,每一个核心的占用率是不一样的。针对该问题,
OpenMP
中给出多种
线程
调度的方式。 1. 基本使用 #include <stdio.h> #include <omp.h>...
【并行计算(1)】
OpenMP
针对共享内存并行计算的多
线程
并行化,和STL,Boost多
线程
库的对比
OpenMP
是一种针对共享内存并行计算的多
线程
编程标准,它提供了一种简单的方法来实现并行化。
OpenMP
用于编写多
线程
应用程序的 API。它是一组编译器指令和库例程,使并行编程比使用显式
线程
更容易它实际上大大简化了用 Fortran 、C/ C++ 编写多
线程
编程程序,并在实践中标准化了过去 20 年的共享内存多处理器。
使用
openmp
加速法线估计
在PCL中使用pcl::NormalEstimation来对法线进行估计。但在对数量较大的点云进行法线计算时会耗时很长,
实时性
很差。PCL库提供了利用
OpenMP
来进行多核/多
线程
开发,以加快计算速度。但在使用时有可能出现以下问题:num_threads 子句的参数必须是正值。 这种结果通常出现在32位程序中。虽然不会影响结果,却看着让人很不爽。解决的办法如下:只需在此前加入compute的
线程
对并行计算,
OPENMP
,
OPENMP
I,MPI,进程,
线程
的理解
在集群系统中,集群的各节点之间可以采用MPI编程模型进行程序设计,每个节点都有自己的内存,可以对本地的指令和数据直接进行访问,各节点之间通过互联网络进行消息传递,这样设计具有很好的可移植性,完备的异步通信功能,较强的可扩展性等优点。在这样的系统上,MPI使用较多。上文提到进程之间的通信方式大多数是在同一主机之上的,而MPI是用于集群中的节点与节点的通信,个人理解MPI就是上文当中的的socket通信,可以理解为是一种通信库实现,利用它可以容易构造灵活的通信拓扑,例如点对点通信,一对多通信,多对多通信。
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