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我正在使用神经网络包r建立一个神经网络。我的数据有22个变量和36,500行一旦我获得所有数据，这将增加。所以这个计算过程花费了很多时间，因为它只使用一个核心/ CPU，我希望R会话使用4个核心/ CPU中的3个来运行相同的东西。我应该怎么做？请提供参考，如果有的话。 PS：我使用Ubuntu 16.04和具有R版本3.2.3

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std :: chrono中的时钟可以在不同的内核上有所不同

我喜欢比较time_point和std::chrono::high_resolution_clock，它们是在处理器中的不同内核上运行的线程中测得的。是否会有显着差异，例如时滞或更快/更慢的时钟？标准指定了什么？

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信号量等待（）在多核

我目前正在研究信号量和互斥实际如何工作，并遇到以下问题。我们假设我们在CPU上有两个内核。我们有两个进程，每个核心都运行一个进程。现在我们正在呼吁两个内核的wait（）调用，因为我们希望进入一个关键部分：如果两个内核并行执行代码 wait(){ while(s.value <= 0) // busy waiting s.value--; } ，初始信号值是1，

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本地在不同的CPU核心上运行jupyter内核？

我使用Jupyter与Keras + Tensorflow一起训练深度网络。我正在使用我的Windows笔记本电脑的Intel i5 CPU，并且需要一些时间进行培训。我想在不减慢培训速度的情况下开展一个侧面项目。我可以在另一个CPU内核上启动新的Jupyter内核吗？如果是这样，我该怎么做？谢谢:)

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Python的多线程单独互斥的任务

说你有4个数字，你需要在Python中使用多线程1打印所有数字的乘法表100。我想出了这个代码是 from threading import Thread def multable(r, number): for i in range(1,101): mul = number*i print "\n%d x %d = %d" %(number, i, mul)

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现代处理器中有多个时钟域通用？

我正在阅读Euiseong Seo等人的“Energy Efficient Scheduling of Real-Time Tasks on Multicore Processors”（2008，doi：10.1109/TPDS.2008.104,PDF）。在某个时刻，他们指出具有单个时钟域的多核架构是最常见的。这仍然是这样吗？

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R multidplyr：如何将软件包分配给集群

我正在使用软件包multidplyr，您可以在其中将数据拆分到dplyr管道中的多个核心上。您可以使用cluster_assign_value()将值和函数分配给核心，但问题是如何将包分配给群集？因为它应该能够在函数中使用包。我期待像cluster_assign_package()但我找不到这样的功能。

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如何编写脚本在多核机器上有效运行多进程

大家好。我有一个Python文件（例如named：run.py）。这个程序需要一些参数（python run.py param1 param2 ...），每个元组参数都是一个设置。现在，我必须同时运行许多设置才能尽快完成所有设置。我写了一个文件run.sh如下： python run.py setting1 & python run.py setting2 & #more setting .

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如何检测多核可伸缩性/争用问题

我面临多核系统的可伸缩性问题。我的应用程序在4个物理核心机器上并行处理科学数据，8个逻辑核心启用超线程。我们推出8个JVM，每个逻辑核心一个（我们最终可能会切换到一个JVM，以避免JVM的开销）问题是可扩展性几乎是线性的，最多4个核心，但我们几乎没有增加10-20通过增加4个“逻辑核心”来提高性能。我通过剖析应用程序来分析线程行为，并且看不到太多的锁或线程。我也检查了pidstat，我没有看到

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在多核上运行openblas

我正在实现一个简单版本的矩阵每矩阵乘法和矩阵每个向量与openblas与dgemm和dgemv的乘法。我看到openblas只运行在一个核心上。我试着添加-lpthread进行编译，但没有成功。我打电话DGEMM和dgemv的方法很简单：在多个内核上 cblas_dgemv(order, trans, m, n, alpha, a, lda, x, incx, beta, y, incy);