Tag: 并行处理

在OnlyOnFaulted Continuation中等待任务会导致AggregateException: 我有一些简单的代码作为repro： var taskTest = Task.Factory.StartNew(() => { System.Threading.Thread.Sleep(5000); }).ContinueWith((Task t) => { Console.WriteLine("ERR"); }, TaskContinuationOptions.OnlyOnFaulted); try { Task.WaitAll(taskTest); } catch (AggregateException ex) { foreach (var e in ex.InnerExceptions) Console.WriteLine(e.Message + Environment.NewLine + e.StackTrace); } 但是，我得到一个意外的TaskCanceledException被抛出在try catch块（它在AggregateException InnerExceptions对象）。 “任务被取消了”。为什么我得到这个exception？任务的延续永远不会触发，没有任何exception产生，但我仍然在等待时得到聚合exception…. 我希望有人可以解释这对我有意义:)

进程，线程，绿色线程，原线程，纤维，协程：有什么区别？: 我正在阅读并发。我的脑海中有一些混淆相似的定义。即： stream程主题 “绿色线索” Protothreads 纤维协同程序 Go语言中的“Goroutines” 我的印象是，区别在于：（1）是真正的并行还是多路复用; （2）是否在CPU，操作系统或程序中进行pipe理; 和（3..5）其他一些我无法识别的东西。对于这些并行性方法之间的差异，有没有一个简洁而明确的指导？

如何并行运行unit testing（MSTest）？: 我正在寻找并行运行testing套件的方法。我知道.testrunconfig设置。这使您可以复用 CPU的数量。我想并行运行1000个testing。这是有道理的，因为我正在testing一个Web服务，所以在testing中花费的时间有90％正在等待服务响应。任何想法如何把这个closures？ testing是为VS写的，但我打开在VS之外运行它们。稍后编辑：Visual Studiotesting团队已经在VS 2015 Update 1中添加了这个。请参阅Mark Sowul的答案。

R中doMC和doParallel的区别: R中关于foreach函数的doParallel和doMC什么区别？ doParallel支持windows，类似unix，而doMC只支持unix。换句话说，为什么doParallel不能直接取代doMC ？谢谢。更新： doParallelbuild立在parallel基础上，这本质上是multicore和snow的合并，并自动为您的系统使用适当的工具。因此，我们可以使用doParallel来支持多系统。换句话说，我们可以用doParallel来代替doMC 。 ref： http : //michaeljkoontz.weebly.com/uploads/1/9/9/4/19940979/parallel.pdf 顺便说一句， registerDoParallel(ncores=3)和 cl <- makeCluster(3) registerDoParallel(cl) 看来registerDoParallel(ncores=3)可以自动停止集群，而第二个不会自动停止，需要stopCluster(cl) 。 ref： http : //cran.r-project.org/web/packages/doParallel/vignettes/gettingstartedParallel.pdf

使用AsParallel（）/ Parellel.ForEach（）指导方针？: 寻求一些利用AsParallel()或者Parallel.ForEach()来加快速度的build议。见下面的方法（这个例子简化/混蛋）。它需要一个像“美国，法国，亚太地区”这样的名单，其中“亚太地区”可能是另外50个“美国，法国，日本，美国，英国等等”的别名。方法应采取“美国，法国，亚太地区”，并将其转换为“美国”，“法国”，以及所有“亚太地区”国家的名单。 private IEnumerable<string> Countries (string[] countriesAndAliases) { var countries = new List<string>(); foreach (var countryOrAlias in countriesAndAliases) { if (IsCountryNotAlias(countryOrAlias)) { countries.Add(countryOrAlias); } else { foreach (var aliasCountry in AliasCountryLists[countryOrAlias]) { countries.Add(aliasCountry); } } } return countries.Distinct(); } 是不是把这个并行化就像把它改变成下面那样简单？使用AsParallel()比这更多的细微差别？我应该使用Parallel.ForEach()而不是foreach ？并行化foreach循环时应使用什么经验法则？ private IEnumerable<string> Countries (string[] countriesAndAliases) { var countries = […]

如何使用％dopar％打印: 我有一个foreach循环，使用%dopar%和doSNOW作为后端。我怎样才能循环打印出每个迭代？我下面的代码是我目前使用的，但它不打印任何东西。 foreach(ntree=rep(25,2),.combine=combine,.packages='randomForest', .inorder=FALSE) %dopar% { print("RANDOM FOREST") randomForest(classForm,data=data,na.action=na.action,do.trace=do.trace,ntree=ntree,mtry=mtry) }

我可以使用`cabal install`来使用多个核心吗？: 有谁知道如何获得cabal install利用并行性？我正在编译GHC，虽然我不知道GHC本身是否可以并行编译，但是cabal install可以同时运行多个编译，不是吗？至less对于独立的，独立的软件包？有谁知道这是可能的，以及如何做到这一点？

OpenMP和Python: 我有OpenMP共享内存机器（C和FORTRAN）的编码经验，以执行像matrix加法，乘法等简单的任务（只是看看它是如何与LAPACK竞争）。我知道OpenMP足以执行简单的任务，而无需查看文档。最近，我转移到Python为我的项目，我没有任何超过绝对的基本知识Python的经验。我的问题是：在Python中使用OpenMP 最简单的方法是什么？最简单的，我的意思是在程序员方面花费最less的时间（即使它是以增加系统时间为代价的）。我使用OpenMP的原因是因为串行代码可以转换为一个有效的并行代码，并且散布着几个!$OMP 。实现粗略平行所需的时间非常less。有没有什么办法在Python中复制这个function？从浏览SO，我可以find： C扩展 StackLess Python 还有更多吗？哪个最符合我的问题？

是否可以限制Parallel.ForEach的内核？: 我在我的代码中使用了一个Parallel.ForEach 。我所有的8个核心都达到了100％。这对于在服务器上运行的其他应用程序是不利的。是否有可能限制执行喜欢4核心？

可以/我应该在GPU上运行此代码？: 我正在处理一个统计应用程序，其中包含大约10 – 30万个浮点数值。有几种方法在嵌套循环中对数组执行不同但独立的计算，例如： Dictionary<float, int> noOfNumbers = new Dictionary<float, int>(); for (float x = 0f; x < 100f; x += 0.0001f) { int noOfOccurrences = 0; foreach (float y in largeFloatingPointArray) { if (x == y) { noOfOccurrences++; } } noOfNumbers.Add(x, noOfOccurrences); } 目前的应用程序是用C＃编写的，运行在Intel CPU上，需要几个小时才能完成。我没有GPU编程概念和API的知识，所以我的问题是：使用GPU来加速这样的计算是否可能（并且是否有意义）？如果是的话：有谁知道任何教程或得到任何示例代码（编程语言无所谓）？任何帮助将不胜感激。