使用openmp进行并发编程，求最小生成树。结果显示不同个数的cpu所需时间以及加速比。运行环境在visual studio2013，同时需要开启openmp功能。注释详细，主要难点在于如何将最大部分不存在依赖关系的代码块分割开来进行并发运行。应该首先了解openmp语言。

为了提高半经典分子动力学模拟中矩阵乘法效率, 通过一种稀疏矩阵分解方法化简矩阵乘法, 基于OpenMP实现矩阵相乘的Winograd并行算法。该算法将Winograd算法中各部分依次采用OpenMP并行计算, 降低了数据通信。在16核服务器上测试表明, 该方法能够显著提高半经典分子动力学模拟中矩阵乘法效率, 并行加速比能够达到9. 47, 并具有良好的可扩展性, 为大分子体系的模拟提供了可能。

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。