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Intel的TBB库只能用在Intel的CPU上吗?
CoatiCoati
2020-09-29 02:04:38
Intel的TBB库只能用在Intel的CPU上吗?
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an_bachelor
2020-10-04
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没有这样的限制
Intel
TBB
Library
TBB
,Thread Building Blocks,线程构建模块,是
Intel
公司开发的并行编程开发的工具。 OSCON 上,
Intel
宣布,Threading Building Blocks,
Intel
众多软件开发工具中的一个,open source了。协议是 GPLv2。
TBB
获得过 17 届 Jolt Productivity Awards,是一套C++模板
库
,和直接利用 OSAPI写程序的 raw thread 比,在并行编程方面提供了适当的抽象,当然还包括更多其他内容,比如 task 概念,常用算法的成熟实现,自动负载均衡特性还有不绑定
CPU
数量的灵活的可扩展性等等。STL之父,Alexander Stepanov对此评价不错,他说“Threading Building Blocks… could become a basis for the concurrency dimension of the C++ standard library”。其他
TBB
的早期用户,包括Autodesk,Sun,Red Hat, Turbo Linux 等亦然。现在 O’Reilly 已经出版了一本
Intel
Threading Building Blocks: Outfitting C++ for Multi-core Processor Parallelism。
TBB
可以在Windows,Linux和 OSX 上运行,支持
Intel
, Microsoft 和GNU工具,这就覆盖了绝大多数需求范围。
intel
的
tbb
库
,版本是2018 update5
版本是2018 update5。
TBB
,Thread Building Blocks,线程构建模块,是
Intel
公司开发的并行编程开发的工具。 OSCON 上,
Intel
宣布,Threading Building Blocks,
Intel
众多软件开发工具中的一个,open source了。协议是 GPLv2。
TBB
获得过 17 届 Jolt Productivity Awards,是一套C++模板
库
,和直接利用 OSAPI写程序的 raw thread 比,在并行编程方面提供了适当的抽象,当然还包括更多其他内容,比如 task 概念,常用算法的成熟实现,自动负载均衡特性还有不绑定
CPU
数量的灵活的可扩展性等等。STL之父,Alexander Stepanov对此评价不错,他说“Threading Building Blocks… could become a basis for the concurrency dimension of the C++ standard library”。其他
TBB
的早期用户,包括Autodesk,Sun,Red Hat, Turbo Linux 等亦然。现在 O’Reilly 已经出版了一本
Intel
Threading Building Blocks: Outfitting C++ for Multi-core Processor Parallelism。
TBB
可以在Windows,Linux和 OSX 上运行,支持
Intel
, Microsoft 和GNU工具,这就覆盖了绝大多数需求范围。
tbb
2019_20190522oss_win.zip
TBB
,Thread Building Blocks,线程构建模块,是
Intel
公司开发的并行编程开发的工具。 OSCON 上,
Intel
宣布,Threading Building Blocks,
Intel
众多软件开发工具中的一个,open source了。协议是 GPLv2。
TBB
获得过 17 届 Jolt Productivity Awards,是一套C++模板
库
,和直接利用 OSAPI写程序的 raw thread 比,在并行编程方面提供了适当的抽象,当然还包括更多其他内容,比如 task 概念,常用算法的成熟实现,自动负载均衡特性还有不绑定
CPU
数量的灵活的可扩展性等等。STL之父,Alexander Stepanov对此评价不错,他说“T hreading Building Blocks… could become a basis for the concurrency dimension of the C++ standard library”。其他
TBB
的早期用户,包括Autodesk,Sun,Red Hat, Turbo Linux 等亦然。现在 O’Reilly 已经出版了一本
Intel
Threading Building Blocks: Outfitting C++ for Multi-core Processor Parallelism。
TBB
可以在Windows,Linux和 OSX 上运行,支持
Intel
, Microsoft 和GNU工具,这就覆盖了绝大多数需求范围。
分形维数计算matlab代码-Julia-Set:使用
Intel
TBB
的JuliaSet
分形维数计算matlab代码课程1 这是一个相当简单的课程,旨在: 使用一些命令行工具来使每个人都可以启动并运行。 开始考虑衡量绩效并进行有条理的比较 使用
tbb
::parallel_for获得一些基本的加速。 开始考虑并行性如何根据添加的位置产生不同的影响。 该课程的工作是由于: Fri Oct 20th 此课程的作业是通过黑板提交的,因为要求所有人尽快使用git是不公平的。 以后的课程
只能
通过git进行。 我在不同的地方都提到过发布“问题”。 问题是注册错误的一种方式,但是我在这里也使用它们进行交流。 如果要注册问题,请转到共享主存储
库
的页面。 请注意,问题应包含足够的信息以允许其他人提供帮助。 包含在问题中的有用的东西是: 您要实现的目标的描述 关于出什么问题的一些想法 您尝试过的任何替代方法 错误讯息 屏幕截图 本课程是第二年的课程。 以前的版本使用了matlab,似乎使人们感到沮丧,因此我最终放弃了,从一开始就选择了C ++。 一旦有了环境,它就相对简单了,因此主要是为了早日获得性能。 选择平台 您可以使用任何想要开发的平台,只要它具有多个
CPU
并支持类Unix流。 您要安装
离散控制Matlab代码-Fourier-Transform:使用
Intel
TBB
进行DFT和FFT
离散控制Matlab代码该课程作业的日期为: Fri Oct 27th at 22:00 提交是通过github进行的。 我将从周五20日开始进行增量测试,但仅基于您当前在github私有仓
库
中的内容。 确切的说,何时进行测试将是零星的和不可预测的(每天最多不超过一次),这既出于意图(避免依赖于感知到的“截止日期”)又是出于必要性(我必须手动启动)。 我将遵循的过程是: 从您的“主”分支克隆 在我的本地设置上运行测试并记录结果 将结果推回专用存储
库
中名为dt10_logs的文件夹中。 由您决定将存储
库
保持在可编译状态。 您可以通过以下任一方式执行此操作: 1-在本地收集提交,直到对要推送的“发布”感到满意为止。 2-使用“ dev”分支来处理推测性开发,然后在达到里程碑时推送到“ master”分支。 -0-概述 本课程使用线程构建模块更详细地探讨并行性。 您将在一个比CW1更复杂的示例中看到线性加速,即性能与
CPU
内核数成正比。 该发行版包含一个用于创建和使用傅立叶变换的基本对象框架,以及两个实现: 直接傅立叶变换,采用O(n ^ 2)步。 采取O(n log n)步骤的递归快速傅立
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