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    我正在编程一个完美的程序来并行化多媒体扩展。该程序包括转换图像,所以我通过一个矩阵,我修改其中的每个像素。为了加快速度,我使用了多媒体扩展: 起初我使用了SSE3扩展并实现了2.5加速。接下来,我编程扩展了使用AVX扩展(双倍大小矢量)的sse算法,但是我没有得到SSE3的收益。用SSE执行程序的时间或多或少与AVX相同。 这里是SSE和AVX,分别代码的总结: for(i=0; i<lim;

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    如何监视每个正在运行的线程/进程?基本上,我希望看到类似于由top,或ps给出的输出:如每个线程的CPU使用率,由进程的内存使用,等等。 在SLURM,有命令sstat,其中我可以查看工作统计。例如,它允许我检查提交的作业请求的总CPU时间(用户+系统),RSS以及CPU频率。它不包括详细的每个进程(或线程)信息。

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    我试图找到一种更有效的方法来“旋转”或将avx _m256矢量中的32位浮点值向右或向左移动一个地方。 使得: A7,A6,A5,A4,A3,A2,A1,A0 变得 0,A7,A6,A5,A4,A3,A2,A1 (我不介意,因为我反正更换单元中的数据丢失。) 我已经查看了这个线程:Emulating shifts on 32 bytes with AVX 但我不雷尔y理解正在发生的事情,并且它不会

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    当我查询的工作性质与 https://hpc-cluster/WindowsHPC/cluster_name/Job/573374?Properties=CreateTime 响应使用语言环境的日期格式: <Property><Name>ChangeTime</Name><Value>28.11.2016 08:24:06</Value></Property> 但过滤工作需要ISO格式2

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    我试图在PBS集群上运行GNU Parallel的许多小型串行作业,每个计算节点有16个核心,因为我打算使用多个计算节点,因此我将选项-S $ SERVERNAME传递给GNUParallel,但是让我困惑的是是使用-S $SERVERNAME不等于我指定的就业人数时,我打算产卵超过9个工作启动的节点上作业的数量,下面是我的意见: [[email protected] ~]$ parallel -

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    等其他文件夹 想象我有一个LSF文件作如下: #!/bin/sh #BSUB -J X #BSUB -o X.out #BSUB -e X.err ... 一旦运行输出将出现在当前文件夹中。 现在想象一下,我在 ~/code 我需要的文件出现在 ../cluster/ 基本上走一页的文件夹,并从那里到文件夹集群。 我应该如何写在lsf文件中?

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    我的同事们,我考虑购买一个新的服务器深度学习与SXM2 NVlink等。 因为它的power8架构,我希望建立一个通常的堆栈上的一些困难,例如。 docker + tensorflow深度学习框架。 拥有别人的经验,如果下面的安装程序将工作或我一定要想到困难/不可能的事? SXM2能量8 - 4 NVLINK O数x P100 GPU:Ubuntu的14.04/16.04裸 金属安装 经由SLUR

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    让 x = matrix(rnorm(1000000), nrow = 5000) 我想计算矩阵乘法,其转:x %*% t(x)。 谷歌搜索后,我发现上面做的可能更快的方法是 tcrossprod(x) 而且所用的时间是 user system elapsed 2.975 0.000 2.960 是否有任何其他R-功能,可以做任务的速度比以上功能?

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    我已经研究了这个话题,而且似乎无法得出结论。 所以我知道OpenCL可以用于使用GPU和CPU的并行处理(与CUDA相反)。由于我想要使用GPU和CPU进行并行处理,使用python + PyOpenCL/PyCUDA的多处理模块进行并行处理还是使用PyOpenCL处理GPU和CPU并行编程会更好? 我对此很新,但凭直觉,我会想象Python中的多处理模块是在Python中执行CPU并行处理的最佳

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    如何在我的本地计算机(显然是非Windows Server 2012)上测试使用HPC Pack 2012R的Microsoft HPC SOA服务API开发的SOA服务,之前实际将其部署到Windows Server 2012测试环境? 在我第一次尝试这样做时,我尝试在我的机器上安装HPC服务器组件,但失败并要求安装Windows Server 2012操作系统。