并行计算机架构与编程上机实验程序 求矩阵行列式MPI+OpenMP多线程编程 MPI+OpenMP多线程编程的PBS

macOS中Xcode搭建OpenMP必备文件

并行 C 程序 挪威科技大学并行计算课程中的练习。 介绍 作为对 C 的简单介绍以帮助我们入门，本练习在 C 中实现了一些与矩阵相关的计算。 区域随着 MPI 增长 在这个练习和以下许多练习中，我们被要求解决一个区域增长问题。 问题如下。 您有一个二维像素网格，每个像素都有一个灰度颜色（0 到 255 之间的一个字节）。 给定一个阈值和一些位置（种子），如果颜色差异低于阈值，您将把种子“生长”到相邻像素。 继续扩大该地区，直到它不再增长。 在本练习中，我们将使用MPI实现它， MPI是一种用于并行计算的消息传递协议。 串行优化 引用练习：“在这个问题中，你应该编写一个函数来尽可能快地执行稀疏矩阵向量乘法。你应该通过在文件 spmv.c 中实现乘法函数来做到这一点。你的函数应该比包含的函数更快乘以天真。您可以使用 struct s 矩阵 t 创建自己的稀疏矩阵格式。” 使用 pth

OpenMP并行计算例子,主要包括简单例子、并行循环、常用函数、分段并行、嵌套并行、求π以及同步这些例子。所有例子都已经过测试。

具有并行计算的卷积神经网络的C ++库（openMP，CUDA，MPI） 用法： g ++ -std = c ++ 11 -fopenmp lenet.cpp -o lenet ./lenet 这是模型的多线程版本（具有数据并行性），您可以使用以下方法更改线程数： 导出OMP_NUM_THREADS = 4 要使用MPI版本的代码，您需要使用mpic ++进行编译： mpic ++ -std = c ++ 11 -fopenmp lenet.cpp -o lenet 您可以在多节点系统上运行它！ 创建自己的网络 您可以通过派生Model类并使用addLayer（）方法按顺序添加所有图层来创建自己的深度神经网络类。 您还可以通过扩展ActivationLayer来引入自己的激活层。 您可以通过扩展LossFunction类来创建自定义Loss函数。 工作正在进行中 使用以下方法进

运用OpenMP和CUDA优化蒙特卡洛算法.doc

OPenMp多核编程命令详解包括：OpenMP简介，基本语法，以及相关练习

DMTA（分布式多线程Apriori）是Apriori算法的并行实现，该算法在线程和进程级别利用并行性，以寻求在内核之间执行负载平衡。 使用并行化库OpenMP和MPI以C ++语言实现。 该算法是由AndréCamilo Bolina在拉夫拉斯联邦大学计算机科学系的Marluce Rodrigues Pereira，Ahmed Ali Abdalla Esmin和Denilson Alves Pereira老师的指导下开发的项目所产生的。 该项目的结果已发布在FSMA信息系统杂志上，并可在http://www.fsma.edu.br/si/edicao11/FSMA_SI_2013_1_Principal_1.html中获得。

并行算法实践

matlab knn源代码KNN_分类 支持 MPI 和 openMP 的 KNN 分类 程序的源代码位于Source文件夹中。 有3个版本： MPI 阻塞版本MPI_B_KNN.c MPI 非阻塞版本MPI_NB_KNN.c 串行版本Serial_KNN.c 可以在此处找到用于生成在图像文件夹中找到的结果图的数据： 编译和运行程序： 克隆这个存储库。 下载并从训练数据提取到克隆回购的目录中一个新的“文件”目录。 换句话说，提取的文件应该在repo_path/Files目录中。 转到源目录（ cd repo_path/Source ） 编译程序： 阻塞： mpicc -O3 -fopenmp functions.c MPI_B_KNN.c -o BL 非阻塞： mpicc -O3 -fopenmp functions.c MPI_NB_KNN.c -o NBL 序列号：`gcc -O3 Serial_KNN.c -o SE -lrt 在单台计算机上运行程序（以Files目录和4 个进程中提供的数据为例）： 阻塞： mpiexec -np 4 ./BL 10000 784 非阻塞： mp