parallel-processing

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我在寻找Reactive和Resilient之间的区别。我经历了几篇文章，但这些让我有些清楚，但与外交解释混淆很多。我的理解弹性的意思是，如果同一个服务的实例的数量增加时请求的数量增加。同样，如果请求较少，则会减少。所以，即使有多少个实例在增加或减少，其稳定状态的容易和快速也被称为弹性。我对无效没有明确的想法。

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通过将长时间运行的任务分解为单独的进程来提高程序性能

我读过，当您在单独的线程（并行）中运行长时间运行的操作时，当您的PC具有多个处理器内核时，性能将有显着改善。在C＃中有一个函数Parallel.ForEach，我的理解是，它在每个处理器核心上运行的独立线程中拆分长时间运行的操作。尽管如果只有一个内核，该函数将作为简单的Foreach循环（同步）运行。另外，如果您创建的线程多于处理器内核，则可能会产生负面影响。我正在考虑创建一个单独的控制台应用程

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询问MPI_Reduce和MPI_Bcast的mppi

我是MPI的新手。我的程序计算从1到100的总和，但抛出一个错误，我不明白为什么。我正在学习MPI_Reduce和MPI_Bcast，所以我尽量使用它们。这是我的程序。 // include something int main (int argc, char * argv[]) { int rank, size, root = 0; int i,j,k,S[100

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如何并行排序？

我想排序大量的东西。 Julia的标准库排序是单线程的。如何利用我的多核机器来更快地分类东西？

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Parallel.For自定义数据类型：更新循环以外的变量

我想根据此question中提供的答案编写一些代码。事情是，在我的情况下，我有我自己的自定义数据类型，我没有使用整数。我该如何为自定义数据做一个Parallel.For？这是链接的问题 Parallel.For<int>(0, 1000,() => 0, (res, loop, subtotal) => { subtotal += 1; retu

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朱莉娅：使用@parallel的或PMAP里面的孩子/子模块

在以下文件 test.jl push!(LOAD_PATH, string(pwd(), "/lib/")) @everywhere using Parent addprocs(2) Parent.Child.test() 的lib/Parent.jl @everywhere module Parent struct INT i::Int64 end

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误差与在Matlab“PARFOR”

我已经写在Matlab一个函数，这是计算的成本函数的数组： function [F1val, Com]=F1(Community,NeighMat) global FlattedAdjMat; Com=zeros(numel(Community),3); Com(:,1)=Community'; % The First row of Com= Community

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OpenMP - 在for循环中产生并终止线程时的开销

我对OpenMP相当陌生，并且我尝试了一些Monte Carlo代码并行化。我有一个for循环必须连续运行它调用new_value()功能： for(int i = 0; i < MAX_VAL; i++) new_value(); 该功能打开每次调用并行区域： void new_value() { #pragma omp parallel default(shared) {

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OpenMP ***'...'中的错误：double free或corruption（fasttop）：[address] ***

我开始使用C++中的openMP，并且遇到了并行for循环与减少。当我运行下面的函数时，出现错误：“* ./main.out'中的错误：双重空闲或损坏（fasttop）：0x00007fe2a00008c0 *”。 ***更新：谢谢大家的帮助！我根据您的建议编辑了该功能（请参阅下文），并且它可以正常运行。但是我仍然没有看到任何加速，并且当我运行顶部时，％CPU字段永远不会超过100％。有什么想法吗

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Python中的并行或事件驱动函数？

我对Python相当陌生，所以也许我应该如何工作的整个概念是错误的：我正在为时间管理目的构建RFID阅读器。例如。用户使用RFID芯片登录 - >计时器开始每隔一分钟计算并更新Google电子表格。更新部分工作正常，但需要一段时间。但我想一直检查RFID登录。我读过的地方就是我正在寻找的事件驱动编程。目前我正在做一切在一段时间的真正的循环，这感觉就像一个黑客本身。我能以某种方式在RFID阅读器