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嗨，我正在研究计算机体系结构，我试图了解 Amdahl 的加速测量定律。假设我们有双核处理器并执行程序X。我们想将程序速度提高3倍，我们购买了8核处理器。在这种情况下，程序 X 应该并行化多少百分比？

如果应用程序只有 80% 的执行时间可以并行运行，那么您可以实现的最大加速比是多少？

我做了这样的事情，

我不确定我尝试的天气是对还是错？请说清楚。

我有这个问题，我不太了解加速机制。

我有一个有 2 个执行阶段的程序。第一阶段占用 1 个时间单位，只能顺序执行。第二阶段需要 3 个时间单位来执行，但可以并行化。

如何计算我可以实现的最大加速？我不是在寻找答案，而是我需要计算它的公式。

我在使用多线程 Java 程序时遇到了麻烦。该程序由具有多线程的整数数组的拆分总和组成，而不是切片的总和。问题是计算时间不会通过增加线程数来减少（我知道在计算时间比线程数少之后线程数是有限的）。我希望在线程数限制之前看到执行时间减少（并行执行的好处）。我在运行方法中使用变量 fake 来使时间“可读”。

意外结果截图

假设您要执行两个求和：一个是 10 个标量变量的求和，一个是一对二维数组的矩阵求和，维度为 10 x 10。现在让我们假设只有矩阵求和是可并行化的；使用 10 对 40 处理器时，您能获得什么加速？

我的理解：

10x10 矩阵 + 10 个标量变量 = 110t

使用 10 个处理器，(100/10)t + 10t = 20t

加速=110/20=5.5；

使用 40 个处理器，(100/40)t + 10t = 12.5t

加速=110/12.5=8.8；

解决方案书中给出的信息是，使用 10 个处理器我们可以获得大约55%的潜在加速，但使用 40 个处理器时只有22%。

我了解 55%，但那 22% 是怎么来的？

我编写了一个运行速度非常慢的神经网络，所以我希望通过并行化某个循环来加快它的速度。

我不确定 GIL 的实施以及 GIL 的工作方式以及它是否与我相关。

代码如下所示：

循环train()是我想要并行化的循环，因为batch它包含一组可以独立处理的训练样本 (20)。

我有一台具有 3x 1080 GPU 的机器。下面是训练代码：

在我运行培训后：

您会看到，每当第一个 GPU 运行时，其他两个 GPU 将处于空闲状态，反之亦然。交替频率约为 0.5 秒。

对于单个 GPU，训练速度在 3 左右650 [images/second]，
而我只1050 [images/second]得到了 3 个 GPU 。

对这个问题有任何想法吗？

在 Chapel 中，同质元组可以像小的“向量”一样使用
（例如，a = b + c * 3.0 + 5.0;）。

但是，由于没有为元组提供各种数学函数，因此我尝试了norm()多种方式编写函数并比较了它们的性能。我的代码是这样的：

chpl --fast test.chpl我用（通过自制软件安装的 OSX10.11 上的 Chapel v1.16 和 4 核）编译了上面的代码。然后，norm_3tuple()，norm_loop()和norm_loop_param()给出几乎相同的速度（0.45 秒），而norm_reduce()速度要慢得多（大约 30 秒）。我检查了top命令的输出，然后norm_reduce()使用了所有 4 个核心，而其他功能只使用了 1 个核心。所以我的问题是...

• norm_reduce()慢是因为reduce并行工作并且并行执行的开销远大于这个小元组的净计算成本？
• 鉴于我们想要避免reduce3 元组，其他三个例程基本上以相同的速度运行。这是否意味着显式 for 循环对于 3 元组的成本可以忽略不计（例如，通过--fast选项启用循环展开）？
• 在norm_loop_param()中，我也尝试param对循环变量使用关键字，但这给了我很少或没有性能提升。如果我们只对同质元组感兴趣，是否根本不需要附加param（为了性能）？

对于很多问题，我很抱歉，如果有任何关于有效处理小元组的建议/建议，我将不胜感激。非常感谢！

我想使用自动测试：http: //autotest.readthedocs.io/en/latest/index.html 来测试我的 SQL 项目。

目前，我可以将自动测试作为一个进程运行，它可以从 Excel 文件中读取 SQL 并逐行运行 SQL 代码。我想要做的是同时从我的 Excel 文件中运行多行 SQL。似乎有一个名为并行的模块：http ://autotest.readthedocs.io/en/latest/_modules/autotest/client/parallel.html?highlight=parallel

我不知道如何将它用作我的代码的一部分，这个可以像多个线程/进程一样并行运行吗？如何设置每次运行的大小？

我尝试在我的 main/execute_reg 函数中调用此函数，但那里没有发生任何事情。

或者，如果有任何其他实现建议，我可以做一些基本的多线程编码。

第一次在这里提问，如果我的问题有任何问题，我们深表歉意。

谢谢！

我正在尝试for(){...}使用 OpenMP 并行化一个循环，该循环采用N“表”的许多“行”N*M并按升序对每一行进行排序。

我添加了#pragma omp parallel,#pragma omp for schedule 指令，但没有看到任何变化，就好像它什么也没做一样。

这是完整的程序：

出了什么问题，在这种情况下我应该如何使用 OpenMP 添加并行化？

另外，不知道为什么，但是当尝试A使用大数字
（如int N = 480;int M = 600;）打印矩阵时，某些值未排序。

是印刷问题吗？