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我们目前有一个使用英特尔数学内核库的 C++ 编写的高性能科学应用程序。

我们正在考虑编写一个用 Java 和 .NET/C# 编写的基准应用程序来比较性能差异。为此，我们还需要一个好的（首选商业的）数学库。有谁知道 Java/C# 的任何数学等效库？

作为旁注：C++ 有英特尔 TBB库来帮助处理多线程。.NET/C# 和 Java 是否有等价物？

我计划学习并行计算。现在我在考虑 MPI 或 TBB。事实上，我在这方面没有太多经验。我想我最好从易于管理的东西开始。一开始，我可能会尝试一些粗粒度的代码。哪一个对我来说更容易？谢谢。

现在我有一个 C++ 中的串行求解器来解决优化问题，我应该用不同的参数并行化我的求解器，看看它是否有助于提高求解器的性能。现在我不确定我应该使用 TBB 还是 MPI。从我读过的一本 TBB 书来看，我觉得 TBB 更适合循环或细粒度的代码。由于我对TBB没有太多经验，我觉得很难将我的代码分成小部分以实现并行化。此外，从文献中，我发现许多作者使用 MPI 来并行几个求解器并使其协作。我想也许 MPI 更适合我的需要。因为我对 TBB 或 MPI 都不太了解。谁能告诉我我的感觉是否正确？MPI 会更适合我吗？如果是这样，什么材料适合开始学习 MPI。我没有使用 MPI 的经验，我使用 Windows 系统和 c++。非常感谢。

我想在 Linux 中使用英特尔线程构建模块 (TBB)。任何人都可以为此建议一个好的 IDE 以及将 TBB 与该 IDE 集成的任何步骤吗？

谢谢，拉克什。

我需要一个快速的线程间通信机制来将工作（void*）从TBB任务传递给几个正在运行/阻塞操作的工作人员。目前我正在研究使用pipe()+ libevent。与英特尔线程构建模块一起使用是否有更快、更优雅的替代方案？

有谁知道在使用 TBB 时如何修改线程调度（特别是亲和性）？对一个简单的并行应用程序进行高级分析，似乎 TBB 正在以一种降低性能的方式指定底层线程的亲和性。具体来说，我正在运行的内核启用了超线程，即使有一个完全卸载的不同内核，TBB 似乎也在将线程关联到同一个内核。

FWIW，我意识到 TBB 可能正在做“正确的事情”，并且更改线程的亲和力只会降低性能。我只是想尝试一下，看看是否真的如此。

我一生都无法弄清楚如何在我的 Mac 上编译和链接英特尔 TBB 库。我已经运行了商业安装程序和 tbbvars.sh 脚本，但我无法弄清楚。我有一种感觉，这是一件非常明显的事情，而且距离我做这种事情已经有点太久了。

tbb_test.cpp

g++ tbb_test.cpp -I /Library/Frameworks/TBB.framework/Headers -ltbb

...找不到符号。

干杯!

更新：

g++ tbb_test.cpp -I /Library/Frameworks/TBB.framework/Headers -L /Library/Frameworks/TBB.framework/Libraries/libtbb.dylib

作品！

我正在阅读这本书：英特尔线程构建模块。我经常难以理解它们。例如，以下代码来自本书（第 112 页）：

关于此代码还有其他介绍。我不明白。这是什么意思？如何更好地理解这本书？

我不太确定在用户模式线程中旋转 volatile 变量是否安全，以实现轻量级 spin_lock，我查看了 tbb 源代码，tbb_machine.h:170，

正如我所见， atomic_backoff 类中没有栅栏。而从其他用户模式的 spin_lock 实现中，它们中的大多数使用 CAS（比较和交换）。

我正在阅读线程积木书。我不明白这段代码：

这些指令是什么意思？类对象引用和 new 一起工作？感谢您的解释。

下面的代码是这个类FibTask的定义。