问题标签 [offloading]

我使用 Android Studio 工具编写了一些简单的代码。我编写的代码支持以下四个简单操作：

• 添加两个数字
• 从另一个数字中减去一个数字
• 将两个数字相乘
• 将两个数字相除

我想在不同的移动设备上并行化和运行这些操作。假设我有 4 个移动设备通过无线连接到我的 PC 所连接的同一网络。所以，我想卸载加法在移动设备 A 上运行，减法在移动设备 B 上运行，乘法在移动设备 C 上运行，除法在移动设备 D 上运行。

我怎样才能完成这项任务？我已经阅读了有关多线程、异步任务和附近 API 的信息，但由于我对 Android Studio 的了解有限，我没有找到确切的实现方法。

我想知道是否有人遇到过这样的事情？或任何可以指导我正确方向的建议。

我有一个结构 A 数组，其中包含数组和 int 变量。如何将它们映射到目标

但是，这不起作用。传递arrayA的最佳方法是什么？

我正在使用 gcc 8.3

我们正在尝试编译一些使用 mlpack 和 Armadillo c++ 库的代码（修改后的 mlpack knn_example.cpp）。编译成功，但是在运行 pymic 代码时出现错误：pymic.offload_error.OffloadError: Could not load library 'knn.so' on device 0`

修改后的c++代码为：

我们正在使用以下命令编译它：

并在 knn.py 中使用这个 python 代码运行它：

输出OFFLOAD_REPORT=3如下：

将不胜感激任何帮助。

我正在尝试为 Xeon Phi Knights Corner 编译一个修改后的 mlpack knn_example.cpp示例。它使用 mlpack 库和 Armadillo c++ 库。它似乎编译成功，但是当我运行 pymic 代码时，它会引发以下错误：

修改后的c++代码为：

编译参数如下：

并在 knn.py 中使用这个 python 代码运行它：

OFFLOAD_REPORT=3 的输出如下：

如果有人能让我走上正确的道路，我将不胜感激。

尝试通过 llvm 使用 openmp 目标卸载时出现以下错误

.

我在 LLVM_PATH 的系统中安装了 llvm-8.0.0。我从 llvm下载页面下载了 openmp-8.0.0 源代码。为了构建 openmp，我使用了以下命令：

OpenMP 的构建没有给出任何错误。但是当尝试通过 OpenMP 使用目标卸载时，我得到了上面提到的致命错误。我在 3 台不同的机器上尝试了这个，结果相同。

我可以使用 nvcc 在我的系统上构建和运行 CUDA 示例。

问候，

阿洛克

我刚刚安装了适用于 Linux* 2019 的英特尔® Parallel Studio XE 集群版，并尝试使用 OpenMP 卸载到 Xeon Phi 加速器。我正在使用带有标志的 cmake

这设置了一切，没有任何问题。但是，当我运行 make 时，出现以下错误：

经过进一步检查，我发现 intel 编译器的 /opt 和 ~/intel 安装libioffload_target.so.5都丢失了libcoi_device.so.0 => not found。

关于为什么会这样的任何想法？

我正在使用 OpenMP 4.5 将代码卸载到 GPU。到目前为止，一切都在 GPU 上运行，除非我尝试使用在卸载之前分配的私有变量创建并行部分。

我正在使用 gcc 7.2.0 和 cuda 9.2.88。我在 CentOS 7 上运行并使用
gfortran ./testCode.F90 -fopenmp -o ./test

这是一个示例代码：

这无法编译

如果我将私有更改为共享，它工作正常。我对 fortran 并不陌生，但知道如何用 C/C++ 和 python 编程。任何意见，将不胜感激！

我正在使用建模工具箱Anuga，并将其设置为在并行支持下运行。据我目前所知，背后的机制是 Numpy 正在由 C 中的模块扩展，这些模块通过以下方式暴露给 OpenMP

extra_args = ['-fopenmp']

我已经开发并测试了一个脚本来运行mpirun -np 4 python <myscript.py>并且它可以工作。由于模型越来越大，我的兴趣是通过 OpenMP 以 NVIDIA GPU 的物理形式将一些处理转移到 GPU。我读到这被称为卸载。我已经安装了 Quadro K2000

所以我

1. 安装gcc-offload-nvptx在我的 Ubuntu 19.04 上，它读取 gcc 的第 8 版。我那时

2. 将编译器标志更改为

extra_args = ['-fopenmp', '-fstack-protector']

和

4. 通过编译安装python setup.py build。这将为目标模块返回以下消息，cg_ext.c而不会出现任何进一步的错误：

x86_64-linux-gnu-gcc -pthread -shared -Wl,-O1 -Wl,-Bsymbolic-functions -Wl,-Bsymbolic-functions -Wl,-z,relro -fno-strict-aliasing -DNDEBUG -g -fwrapv - O2 -Wall -Wstrict-prototypes -Wdate-time -D_FORTIFY_SOURCE=2 -g -fdebug-prefix-map=/build/python2.7-rzpqx3/python2.7-2.7.16=。-fstack-protector-strong -Wformat -Werror=format-security -Wl,-Bsymbolic-functions -Wl,-z,relro -Wdate-time -D_FORTIFY_SOURCE=2 -g -fdebug-prefix-map=/build/python2. 7-rzpqx3/python2.7-2.7.16=。-fstack-protector-strong -Wformat -Werror=format-security build/temp.linux-x86_64-2.7/anuga/utilities/cg_ext.o -Lbuild/temp.linux-x86_64-2.7 -o build/lib.linux-x86_64 -2.7/anuga/utilities/cg_ext.so -fopenmp -fstack-protector

什么时候

5. 我检查编译的库，ldd我得到

build/lib.linux-x86_64-2.7/anuga/utilities/cg_ext.so linux-vdso.so.1 (0x00007fff7a9fa000) libgomp.so.1 => /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libgomp.so.1 (0x00007f0650502000)
libc.so.6 => /lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6 (0x00007f0650317000)
libdl.so.2 => /lib/x86_64-linux-gnu/libdl.so.2 (0x00007f0650311000 )
libpthread.so.0 => /lib/x86_64-linux-gnu/libpthread.so.0 (0x00007f06502f0000)
/lib64/ld-linux-x86-64.so.2 (0x00007f0650606000)

所以我认为一切都已正确设置。我现在继续

6. 改变一个例程的 pragma 注释如下：

前：

后：

然后我重新编译安装并运行我的脚本，希望得到分析信息：

这将返回消息

所以总而言之，我知道编译器可以理解编译指示，但没有段发送到 GPU。非常感谢任何有关如何进一步调试的提示。

此致

塞巴斯蒂安

因此，我正在考虑使用 Azure App Gateway 来克服一组不支持 TLS 1.2 的旧版服务器 (Win2003)，因此到 2020 年 3 月 + 时，客户端浏览器将无法访问该站点。

所以我的问题是我可以使用 AZ App Gateway 来终止 SSL 并将流量路由到我们数据中心中的一组 Windows 负载平衡服务器吗？

有没有人这样做过？

我们正在使用protocol="org.apache.coyote.http11.Http11NioProtocol"，我有一个问题是 Tomcat 可以处理的最大并发会话数是多少？

据我了解 http11.Http11NioProtocol Tomcat 可以处理 200 个线程的 10000 个连接。

看看下面，我可以认为我的 Tomcat 一次可以处理大约 70000 个会话吗？