Что такое "parallel lint"


Содержание

Поясните, пожалуйста, смысл lint

24.08.2008, 11:11

Поясните пожалуйста код . . .
я делаю базу данных о загрязнении воздушной среды. . . Всю основу я сделала. . .но не понимаю . . .

Поясните, пожалуйста, смысл выделенных строк в тексте программы
Поясните, пожалуйста, смысл выделенных строк в тексте программы. Заранее спасибо #include.

Поясните смысл фразы
А что будет выбираться, если

Поясните смысл задания
Доброго времени суток. Есть задание: «Равносильность доказать или опровергнуть, не используя.

Что такое &QUOT в тексте?

Откуда этот символ появляется в написанном тексте? Это — ошибка на сайте?

Нет, это не ошибка. Это всего лишь символ кавычек. Точнее, его код.

Для корректного отображения в браузере некоторые символы приходится заменять их кодами.

В последнее время это создаёт путаницу. Почему? Контент создаётся с помощью движка сайта, а движки бывают разные, и настройки тоже разные. Где-то используется голый текст, где-то движок сам что-то заменит, где-то можно использовать HTML, причём в разных объёмах — какие-то теги работают, какие-то нет (а на других сайтах — другой рабочий набор). При копировании туда-сюда все нестыковки и вылазят. А уж если копировать текст из вёрда, он может вообще оказаться со всей внутренней XML-разметкой, избыточной, конечно же. Сейчас пользователи сами создают контент сайтов, что лишь усугубляет проблему.

Определение параллельная линия

Для геометрии линия представляет собой бесконечную последовательность точек, которая проходит в одном направлении. Следовательно, линии не имеют начала или конца, в отличие от лучей (имеют начало, но не конец) и сегментов (начало и конец в определенных точках).

Параллелизм — это отношение, которое принадлежит области геометрии и может быть найдено среди всех линейных многообразий, размерность которых равна или больше 1, набора, который включает плоскости, гиперплоскости и линии, среди других. С другой стороны, линейное многообразие — это множество, которое объединяет все решения данной системы линейных уравнений (также называемых уравнениями первой степени, которые представляют собой равенство и представляют собой только сложение или вычитание между переменной или более высокой величиной). до первой степени).

Другими словами, можно сказать, что существует более одного линейного многообразия, которое может представлять взаимосвязь параллелизма; Помимо графического понимания идеи двух параллельных линий, можно прибегнуть к изображению рельса, в случае плоскостей можно представить два листа бумаги, размещенных один над другим, хотя плоскости также бесконечны и поэтому это представление не совсем точно.

Две прямые линии считаются параллельными, если при наблюдении их в декартовой плоскости они имеют одинаковый наклон или перпендикулярны любой из осей; это дано в постоянной функции . Давайте подробно рассмотрим каждую из только что упомянутых концепций:


* Декартова плоскость : это декартовы или прямоугольные координаты, то есть те, которые используются для графического представления функции и имеют ортогонально расположенные оси (в данном случае ортогональность является синонимом «перпендикулярности»). «). По соглашению, когда мы думаем о двух измерениях, осями являются X и Y и Z добавляется для трех измерений;

* наклон : степень наклона, который элемент представляет относительно горизонтальной оси;

* постоянная функция : это математическая функция, которая для всех значений независимой переменной (которая принимает несколько значений и которая влияет на зависимую переменную ) принимает одну и ту же функцию.

Parallel lines & slope intercept?

«Write an equation in slope-intercept form for the line that contains the given point and is PARALLEL to the given line.»

How do I do this?

2 Answers

You know that the new line will have the same slope as the given line, so it will have the same formula except with a different y-intercept that needs to be calculated:

You also know that (-2, 3) has to be on the new line, so just substitute in the known new values and solve for b:

Parallel Lint

Parallel Lint

Intel Parallel Toolset has newfeature called»parallel lint».

Does this tool detect vunerable memory data r/w access by multiple threads and warning developer about it? I would like to learn more about this tool feature to port serial application to multicore system.

Is there any document or link where I canread more on this tool feature?

  • Login para postar comentários

You can register to join at http://software.intel.com/en-us/forums/showthread.php?t=64411 , you can also download/view the video later at your convinient time.

  • Login para postar comentários

Thanks Jennifer, that’s a good suggestion for P to register to get valuable information. Also, to his question, yes the tools should help with diagnostics of memory leaks, buffer overflow and so on. The webinar should definitely provide more information on the many features available as part of the tool.

  • Login para postar comentários

Does this tool detect vunerable memory data r/w access by multiple threads and warning developer about it? I would like to learn more about this tool feature to port serial application to multicore system.

Is there any document or link where I canread more on this tool feature?

Thanks for the resposne. Too bad, I just missed the Web session so waiting for the recorded version. Is the recorded version only available the next day? Is there earlier recorded version I can view?

Related question for this thread: can the tool detect unprotected memory write access in the multithread section and generate warning?

Что за материал «Lint»?

Ответы

Notebook_service 8 (159089) 11 35 254 5 лет


Линт (Lint) — материал, используемый для изготовления хирургической одежды; в его состав входят нити расчесанного льна или хлопкового суррогата. Обычно с одной стороны этот материал имеет пушистую, а с другой — гладкую поверхность.

Похожие вопросы

у меня где-то должни быть. надо поискать.

какой это предмет?

^)))))) проводники это в поезде ездят. Бельё раздают, чай носят.

А изоляторы это КПЗ. Изолятор временного содержания. Там всякие бомжи сидят. Их из бетона делают, кирпича. Так и пиши — изоляторы кирпич, бетон, стекло, керамика, резина (резиновые дубинки охранников), пластик..

Поезд металлический, проводники из воды и мяса состоят. Поэтому там пиши — вода, всё живое, металлы, графит..
Кстати, это разеление условное. Все материалы в той или иной степени проводят ток.

Параллелизм ( Parallel Constructions )

Это стилистический приём повторения идентичных или похожих синтаксических структур. Такой повтор называют синтаксическим параллелизмом. Этот приём встречается, как правило, в единицах больших, чем предложение. Необходимым условием параллелизма является идентичность или схожесть синтаксических структур двух или более предложений или частей предложений при их последовательном употреблении, например: “There were, …, real silver spoons to stir the tea with, and real china cups to drink it out of,and plates of the same to hold the cakes and toast in.”(Dickens);

“The cock is crowing, The stream is flowing, The small birds twitter, The lake doth glitter.”

Параллелизм может быть полным или частичным. Частичный параллелизм это повторение некоторых частей следующих одно за другим предложений или частей придаточных предложений: “It is the mob that labour in your fields and serve in your houses – that man your navy and recruit your army, — that have enabled you to defy all the world, and can also defy you when neglect and calamity have driven them to despair.” (Byron)

В данном примере определительные придаточные предложения начинаются союзом that, за которым следует глагол в одной и той же форме, за исключением последнего (have enabled). За глаголами следуют либо обстоятельства места (in your fields, in your houses), либо прямые дополнения (your navy, your army). Третье определительное придаточное предложение не построено по модели предыдущих , хотя придерживается общей параллельной структуры (that+verb-predicate+object). Четвёртое придаточное предложение имеет свою собственную структуру.

Полный параллелизм – это повтор идентичных структур через соответствующие предложения, например:

“The seeds ye sow – another reaps,

The robes ye weave – another wears,

The arms ye forge – another bears.” (Shelley)


Параллельные конструкции выполняют две основные функции – семантическую и структурную. С одной стороны, они предполагают одинаковую семантическую, логическую и экспрессивную значимость компонентов, а с другой, — придают речи определенную ритмическую организацию , что обусловливает их употребление в поэзии.

В художественной прозе параллелизм служит техническим средством для образования других стилистических приёмов таких, как антитеза, нарастание, повторы и перечисление:

“… the public wants a thing, therefore it is supplied with it; or the public is supplied with a thing, therefore it wants it.” (Thackeray)

Хиазм ( Chiasmus = Reversed Parallel Construction )

Хиазм принадлежит к группе стилистических средств, базирующихся на повторении синтаксической модели. Суть хиазма состоит в том, что в двух соседних словосочетаниях (или предложениях), построенных на параллелизме, второе строится в обратной последовательности. Так, если в первой части — прямой порядок слов, то во второй – обратный.: “Down dropped the breeze, the sails dropped down”(Coleridge);

“The night winds sigh, the breakers roar, and shrieks the wild sea-mew” (Byron);

Хиазм также достигается неожиданной сменой залога глагола с активного на пассивный или наоборот, например: “The register of his burial was signed by the clergyman, the clerk, the undertaker and the chief mourner. Scrooge signed it.” (Dickens)

Этот приём эффективен в том смысле, что он помогает акцентировать вторую часть высказывания путём неожиданной смены структуры в этой части и небольшой паузы перед ней.

Необходимо помнить, что хиазм – синтаксическое стилистическое средство, а не лексическое, т.е. оно построено на различной организации структуры высказывания.

Поэтому в эпиграмме Байрона: “In the days of old men made the manners;

Manners now make the men”,

нет инверсии, это не синтаксическое средство, обе части параллельной конструкции имеют прямой порядок слов. В этой эпиграмме использован лексический стилистический приём, который назван И.Р.Гальпериным лексический хиазм. Подобно параллельной конструкции, хиазм способствует ритмической организации высказывания и используется, как правило, в литературном английском языке. Однако, его прототип встречается и в эмфатической разговорной речи:“He was a brave man, was John.”

Упражнение 20. В следующих примерах определите случаи употребления и функцию таких синтаксических стилистических приёмов, как обособление, параллелизм и хиазм.

  1. These times are past, our joys are gone,

You leave me, leave this happy vale… (Byron)


  1. Hagen’s voice, still low, said, “The Don wants you in his office. Now.” (Puzo)
  2. And though the sun was warmer near the beach, the air was certainly lighter. The sky was clearer. The world was pretty again. (Grisham)
  3. That he sings and he sings, and for ever sings he —

I love my Love, and my Love loves me! ( Coleridge)

  1. His dislike of her grew because he was ashamed of it… Resentment bred shame, and shame bred more resentment. (Huxley)
  2. Mrs.Abbandando pecked at Don Corleone’s cheek, sobbing, wailing. (Puzo)
  3. They follow me, you follow them, you follow me, they follow you. (Grisham)
  4. She narrowed her eyes a trifle at me and said I looked exactly like Celia Briganza’s boy. Around the mouth. (Salinger)
  5. She was lovely: all of her – delightful. (Dreiser)
  6. If the Don wanted him to show guilt, he would show guilt; if the Don invited grief, he would lay bare his genuine sorrow. (Puzo)

Стилистические фигуры, основанные на особой лексико – синтаксической организации высказывания

Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском:

Когда использовать Parallel.ForEach, а когда PLINQ

Введение

Обычно, при оптимизации программы для многоядерных компьютеров первым шагом является выяснение возможности разделения алгоритма на части, выполняющиеся параллельно. Если для решения задачи необходимо параллельно обрабатывать отдельные элементы из большого набора данных, то первыми кандидатами станут новые возможности параллельности в .NET Framework 4: Parallel.ForEach и Parallel LINQ (PLINQ)

Parallel.ForEach

Класс Parallel содержит метод ForEach, представляющий собой многопоточную версию обычного цикла foreach в C#. Подобно обычному foreach, Parallel.ForEach выполняет итерации над перечислимыми данными (enumerable), но с использованием множества потоков. Одна из более часто используемых перегрузок Parallel.ForEach выглядит следующим образом:

Ienumerable указывает на последовательность, по которой нужно выполнить итерации, а Action body задает делегат, вызываемый для каждого элемента. Полный список перегрузок Parallel.ForEach можно найти здесь.

PLINQ

Родственный с Parallel.ForEach PLINQ представляет собой модель программирования для паралелльных операций над данными. Пользователь определяет операцию из стандартного набора операторов, включающих в себя проекции, фильтры, агрегирование и т.д. Подобно Parallel.ForEach PLINQ достигает параллельности, разбивая входную последовательность на части и обрабатывая элементы в разных потоках.
В статье выделяются различия между этими двумя подходами к параллельности. Разбираются сценарии использования, в которых лучше всего использовать Parallel.ForEach вместо PLINQ и наоборот.


Выполнение независимых операций

Если необходимо выполнить длительные вычисления над элементами последовательности и полученные результаты независимы, то предпочтительнее использовать Parallel.ForEach. PLinq в свою очередь будет слишком тяжеловесным для таких операций. Кроме того, для Parallel.ForEach указывается максимальное число потоков, то есть если у ThreadPool мало ресурсов и доступно потоков меньше, чем задано в ParallelOptions.MaxDegreeOfParallelism, будет использовано оптимальное число потоков, которое может быть увеличено по мере выполнения. Для PLINQ число выполняемых потоков задается строго.

Параллельные операции с сохранением порядка данных

PLINQ для сохранения порядка

Если ваши преобразования требуют сохранения порядка входных данных, то Вы, скорее всего, обнаружите, что проще использовать PLINQ, чем Parallel.ForEach. Например, если мы хотим сконвертировать цветные RGB-кадры видео в черно-белые, на выходе, порядок кадров, естественно, должен сохраниться. В этом случае лучше воспользоваться PLINQ и функцией AsOrdered() , которая в недрах PLINQ разбивает (partitioning) входную последовательность, выполняет преобразования, а затем располагает результат в корректном порядке.

Почему бы не использовать здесь Parallel.ForEach?

За исключением тривиальных случаев, реализация параллельных операций над последовательными данными с помощью Parallel.ForEach требует значительного объема кода. В нашем случае мы можем использовать перегрузку функции Foreach, чтобы повторить эффект оператора AsOrdered():

В перегруженной версии Foreach к делегату действия над данными добавился параметр индекса текущего элемента. Теперь мы можем записывать результат в выходную коллекцию по тому же самому индексу, производить затратные вычисления параллельно и в итоге получать выходную последовательность в правильном порядке. Следующий пример иллюстрирует один из способов сохранения порядка с помощью Parallel.ForEach:

Однако незамедлительно обнаруживаются недостатки этого подхода. Если входная последовательность будет типом IEnumerable, а не массивом, то есть 4 способа реализации сохранения порядка:

  • Первый вариант — вызов IEnumerable.Count(), который обойдется в O(n). Если число элементов известно, можно создать выходной массив для сохранения результатов по заданному индексу
  • Второй вариант — материализовать коллекцию, (превратив её, например, в массив). Если данных много, то такой способ не очень подходит.
  • Третий вариант — хорошенько подумать над выходной коллекцией. Выходная коллекция может быть хешем, тогда количество памяти необходимой памяти для хранения выходных значении будет, по меньшей мере, в 2 раза больше входной памяти для того, чтобы избежать коллизий при хешировании; если данных много, то структура данных для хеша будет непозволительно большой, к тому же можно получить падение производительности из-за false sharing и сборщика мусора.
  • И последний вариант — сохранять результаты с их оригинальными индексами, а затем применить собственный алгоритм сортировки выходной коллекции.

В PLINQ пользователь просто запрашивает сохранение порядка, а движок запросов управляет всеми рутинными деталями обеспечения корректного порядка результатов. Инфраструктура PLINQ позволяет оператору AsOrdered() обрабатывать потоковые данные, иными словами, PLINQ поддерживают ленивую материализацию. В PLINQ материализация всей последовательности — худшее решение, Вы можете легко избежать вышеуказанных проблем и выполнять параллельные операции над данными просто используя оператор AsOrdered().

Параллельная обработка потоковых данных

Использование PLINQ для обработки потока

PLINQ предлагает возможность обработки запроса как запроса над потоком. Эта возможность крайне ценна по следующим причинам:

  • 1. Результаты не материализуются в массиве, таким образом, нет избыточности хранения данных в памяти.
  • 2. Вы можете получать (enumerate) результаты в одиночный поток вычислений по мере получения новых данных.

Продолжая с примером анализа ценных бумаг, представим, чтобы Вы хотите вычислить риск каждой бумаги из портфеля бумаг, выдавая только бумаги, соответствующие критерию анализа рисков, а затем выполнить некоторые вычисления на отфильтрованных результатах. В PLINQ код будет выглядеть примерно так:

В этом примере элементы распределяются на части (partitions), обрабатываются несколькими потоками, затем переупорядочиваются; это важно для понимания того, что эти шаги выполняются параллельно, по мере появления результатов фильтрации однопоточный потребитель в цикле foreach может выполнять вычисления. PLINQ оптимизирован на производительность, а не задержку обработку(latency) и внутри себя использует буферы; может случиться так, что хотя частичный результат уже получен, он будет находиться в выходном буфере до тех пор, пока выходной буфер полностью насыщен и не позволяет производить дальнейшую обработку. Ситуацию можно исправить использованием расширяющего метода PLINQ WithMergeOptions, который позволяет задать выходную буферизацию. Метод WithMergeOptions принимает в качестве параметра перечисление ParallelMergeOptions, можно указать, как запрос выдает итоговый результат, который будет использоваться одиночным потоком. Предлагаются следующие варианты:

  • ParallelMergeOptions.NotBuffered — указывает, что каждый обработанный элемент возвращается из каждого потока, как только он обработан
  • ParallelMergeOptions.AutoBuffered — указывает, что элементы собираются в буфер, буфера периодически возвращается потоку-потребителю
  • ParallelMergeOptions.FullyBuffered — указывает, что выходная последовательность полностью буферизуется, это позволяет получить результаты быстрее, чем при использовании других вариантов, однако тогда потоку-потребителю придется долго дожидаться получения первого элемента для обработки.


Пример использования WithMergeOptions доступен на MSDN

Почему не Parallel.ForEach?

Отбросим в сторону недостатки Parallel.ForEach для сохранения порядка последовательности. Для неупорядоченных вычислений над потоком с помощью Parallel.ForEach код будет выглядеть следующим образом:

Этот код практически идентичен примеру с PLINQ, за исключением явной блокировки и менее элегантного кода. Заметьте, что в данной ситуации Parallel.ForeEach подразумевает сохранение результатов в потоко-безопасном стиле, тогда как PLINQ делает это за вас.
Для сохранения результатов у нас есть 3 способа: первый — сохранять значения в в потоко-небезопасной коллекции и требовать блокировку при каждой записи. Второй — сохранять в потокобезопасную коллекцию, благо, .NET Framework 4 предоставляет набор таких коллекций в пространстве имен System.Collections.Concurrent и реализовывать её самим не придется. Третий способ — использовать Parallel.ForEach с thread-local хранилищем, о чем будет рассказано далее. Каждый из этих способов требует явного управления сторонними эффектами записи в коллекцию, тогда как PLINQ позволяет нам абстрагироваться от этих операций.

Операции над двумя коллекциями

Использование PLINQ для операций над двумя коллекциями

Оператор PLINQ ZIP специальным образом выполняет параллельные вычисления над двумя различными коллекциями. Так как его можно компоновать с другими запросами, Вы можете параллельно выполнить сложные операции над каждой коллекций до объединения двух коллекций. Например:

Пример выше демонстрирует, как каждый источник данных обрабатывается параллельно различными операциями, затем результаты из обоих источников объединяются оператором Zip.

Почему не Parallel.ForEach?

Подобная операция может быть выполнена с перегрузкой Parallel.ForEach, использующей индексы, например:

Однако здесь присутствуют потенциальные ловушки и недостатки, описанные в применении Parallel.ForEach с сохранением порядка данных, один из недостатков включает просмотр всей коллекции до конца и явное управление индексами.

Локальное состояние потока (Thread-Local State)

Использование Parallel.ForEach для доступа к локальному состоянию потока

Хотя PLINQ предоставляет более лаконичные средства для параллельных операций над данными, некоторые сценарии обработки лучше подходят под применение Parallel.ForEach, например операции, поддерживающие локальное состояние потока. Сигнатура соответствующего метода Parallel.ForEach выглядит так:

Следует заметить, что существует перегрузка оператора Aggregate, которая позволяет осуществлять доступ к локальному состоянию потока и может быть использована, если шаблон обработки данных может быть описан как снижение размерности. Следующий пример иллюстрирует, как исключить числа, не являющиеся простыми из последовательности:


Подобная функциональность могла быть достигнута гораздо легче с PLINQ, цель примера — показать, что использование Parallel.ForEach и локального состояния потока может очень сильно снизить расходы на синхронизацию. Однако в других сценариях локальные состояния потоков становятся абсолютно необходимыми, следующий пример демонстрирует такой сценарий.

Представьте себе, что Вы как блестящий ученый-информатик и математик разработали статистическую модель для анализа рисков ценных бумаг; эта модель по-вашему разобьет все другие модели рисков в пух и прах. Для того, чтобы доказать это, Вам нужны данные с сайтов с информацией о фондовых рынках. Но загрузка данных последовательность будет очень долгой и является бутылочным горлышком для восьмиядерного компьютера. Хотя использование Parallel.ForEach является легким способом для параллельной загрузки данных с помощью WebClient, каждый поток будет блокироваться при каждой закачке, что может быть улучшено применение асинхронного ввода-вывода; больше информации доступно здесь. По причинам производительности Вы решили использовать Parallel.ForEach для итерации по коллекции URL адресов и закачивать данные параллельно. Код выглядит примерно так:

К удивлению, мы получим во время исполнения исключение: «System.NotSupportedException -> WebClient does not support concurrent I/O operations.» Поняв, что множество потоков не могут производить доступ к одному WebClient в одно и то же время, Вы решаете создавать WebClient для каждой закачки.

Такой код позволяет создать программе более сотни веб-клиентов, программа выдаст исключение о тайм-ауте в WebClient. Вы поймете, что на компьютере запущена не серверная операционная система, поэтому максимальное число подключений ограничено. Затем можно догадаться, что использование Parallel.ForEach с локальным состоянием потока позволит решить проблему:

В этой реализации каждая операция доступа к данным не зависит от другой. В то же время, точка доступа ни независима, ни является потоко-безопасной. Использование локального хранилища потока позволяет нам быть уверенным в том, что количество созданных экземпляров WebClient столько, сколько требовалось, и каждый экземпляр WebClient принадлежит потоку, создавшего его.

Чем здесь плох PLINQ?

Если реализовать предыдущий пример с использованием объектов ThreadLocal и PLINQ код будет следующим:

В то время как реализация достигает тех же целей, важно понимать, что в любом сценарии, использование ThreadLocal<> существенно дороже, чем соответствующая перегрузка Parallel.ForEach. Заметим, что в этом сценарии, стоимость создания экземплеров ThreadLocal<> незначительно по сравнению со временем загрузки файла из интернета.

Выход из операций

Использование Parallel.ForEach для выхода из операций

В ситуации, когда контроль над выполнением операций существенен, важно понимать, что выход из цикла Parallel.ForEach позволяет достигнуть такого же эффекта что и проверка условия необходимости продолжения вычислений внутри тела цикла. Одна из перегрузок Parallel.ForEach, позволяющих отслеживать ParallelLoopState, выглядит так:

ParallelLoopState обеспечивает поддерживать для прерывания выполнения цикла двумя различными методами, описанными далее.

ParallelLoopState.Stop()

Stop() информирует цикл о необходимости прекращения выполнения итераций; свойство ParallelLoopState.IsStopped позволяет каждой итерации определить, вызвала ли какая-либо другая итерация метод Stop(). Метод Stop() обычно полезен в случае, если цикл выполняет неупорядоченный поиск и следует выйти, как только найден искомый элемент. Например, если мы хотим узнать, присутствует ли объект в коллекции, код будет примерно таким:

Функциональность может быть достигнута и с помощью PLINQ, этот пример демонстрирует, как использовать ParallelLoopState.Stop() для контроля поток выполнения.

ParallelLoopState.Break()


Break() информирует цикл о том, что элементы, предшествующие текущему элементу должны быть обработаны, но для последующих элементов итерации нужно прекратить. Значение нижней итерации может быть получено из свойства ParallelLoopState.LowestBreakIteration. Break() обычно полезен, если выполняется поиск по упорядоченным данным. Другими словами, есть некий критерий необходимости обработки данных. Например, для последовательности, содержащей неуникальные элементы, в которой необходимо найти нижний индекс совпадающего объекта, код будет выглядеть так:

В этом примере цикл выполняется до тех пор, пока не найден объект, сигнал Break() означает, что только элементы с меньшим, чем у найденного объекта индексом должны быть обработаны; если будет найден еще один совпадающий экземпляр, снова будет получен сигнал Break(), так повторяется до тех пор, пока есть элементы, если объект был найден, поле LowestBreakIteration указывает на первый индекс совпадающего объекта.

Практическое руководство. Написание цикла parallel_for How to: Write a parallel_for Loop

В этом примере демонстрируется использование concurrency::parallel_for вычисляет произведение двух матриц. This example demonstrates how to use concurrency::parallel_for to compute the product of two matrices.

Пример Example

В следующем примере показан matrix_multiply функцию, которая вычисляет произведение двух матриц квадрат. The following example shows the matrix_multiply function, which computes the product of two square matrices.

Пример Example

В следующем примере показан parallel_matrix_multiply функцию, которая использует parallel_for алгоритм для параллельного выполнения внешнего цикла. The following example shows the parallel_matrix_multiply function, which uses the parallel_for algorithm to perform the outer loop in parallel.

В этом примере параллелизуются внешний цикл, только в том случае, поскольку он выполняет мало работы, чтобы почувствовать преимущества параллельной обработки. This example parallelizes the outer loop only because it performs enough work to benefit from the overhead for parallel processing. Если распараллелить внутренний цикл не возникнет выигрыш в производительности так как небольшой объем работы, выполняемой во внутреннем цикле не позволяет компенсировать затраты на параллельную обработку. If you parallelize the inner loop, you will not receive a gain in performance because the small amount of work that the inner loop performs does not overcome the overhead for parallel processing. Таким образом, параллелизация только внешнего цикла является лучшим способом обеспечить максимальную выгоду от параллелизма в большинстве систем. Therefore, parallelizing the outer loop only is the best way to maximize the benefits of concurrency on most systems.

Пример Example

Следующие более полный пример сравнивает производительность matrix_multiply функции и parallel_matrix_multiply функции. The following more complete example compares the performance of the matrix_multiply function versus the parallel_matrix_multiply function.

В следующем примере показаны выходные данные, полученные на четырехпроцессорном компьютере. The following sample output is for a computer that has four processors.

Что такое lint?

И что такое: ложное срабатывание lint’a?

1 ответ 1

Статический анализатор кода. Проверяет синтаксис и корректность (неинициализированные переменные, например), не запуская компиляцию или выполнение (в зависимости от языка).
http://en.wikipedia.org/wiki/Lint_(software)

Очевидно, указание на ошибку в том месте, где ее нет.

Всё ещё ищете ответ? Посмотрите другие вопросы с метками c статический-анализ или задайте свой вопрос.

Похожие

Подписаться на ленту

Для подписки на ленту скопируйте и вставьте эту ссылку в вашу программу для чтения RSS.

дизайн сайта / логотип © 2020 Stack Exchange Inc; пользовательское содержимое попадает под действие лицензии cc by-sa 4.0 с указанием ссылки на источник. rev 2020.11.12.35412

Илон Маск рекомендует:  Что такое код mb_language
Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Кодинг, CSS и SQL