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    我想并行化一个循环(使用tbb),其中包含一些昂贵但可矢量化的迭代(随机扩展)。我的想法是缓冲这些并刷新缓冲区,只要它达到矢量大小。这样的缓冲区必须是线程本地的。例如, // dummy for testing void do_vectorized_work(size_t k, size_t*indices) {} // dummy for testing bool requires_ex

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    我正在使用TBB自定义内存分配器。 tbb::memory_pool<std::allocator<char>> shortTermPool; typedef tbb::memory_pool_allocator<Result*> custom_allocator; std::vector<Result*,custom_allocator>* results =(std::vector<Res

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    (例如,在使用线程构建模块的内存池) 可以说我有以下设置: using MemoryPool = tbb::memory_pool<std::allocator<char>>; using CustomAllocator = tbb::memory_pool_allocator<Result*>; using CustomVector = std::vector<Result*, Custom

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    我读过TBB flow graph conditional execution并有一个稍有不同的问题。 是否有可能创建一个具有多个输入和多个输出的节点并通过一个条件变量来控制执行?也许没有丑陋的演员。 我附上了一个简单的例子,我想如何设计图。用TBB流程图运行最困难的方式是什么? start_node发送start_msg到some_node 如果start_msg是空的,some_node发送c

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    我试图使用task_scheduler_init来控制我的程序中的线程数。但是,似乎无论我设置了多少个线程,线程的最大数量是32.我使用i7,它有8个逻辑内核。例如,我将task_scheduler_init设置为这样。 tbb::task_scheduler_init init(100); 事实上,线程的数量是32.我试图使用limited_arena打破限制,但失败了。

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    我期待对两个函数使用并行调用,这两个函数本身就是tbb :: parallel_for函数。 我的问题是这甚至是可能的,如果是这样的话,会对8 CPU机器的性能产生什么影响。 谢谢

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    逃脱我有一个QThread的运行,试图图像从相机解码: struct ImageQueue { enum {NumItems = 5}; tbb::concurrent_bounded_queue<DecodedImage> camera_queue_; // decoded image tbb::concurrent_bounded_queue<DecodedIm

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    我有一个range-image并想将其转换为libpointmatcher point cloud。云是一个Eigen::Matrix,每行4行(x,y,z,1)和几列。 范围图像是包含范围值(z)的unsigned short*阵列和包含有关像素可见性信息的unsigned char*阵列。 在串行,我的代码看起来是这样的: //container to hold the data std::

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    这就是我想要实现: 我使用TBB's管道进行处理。我有几个过滤器,我需要过滤器尽可能快,因为这是一个实时应用程序。其中一个过滤器在某些时候可能比我能负担得起的时间要长,所以我想以某种方式在该特定过滤器上设置超时。 找了一段时间后,我发现了以下解决方案,这在一般的工作,但有它的问题: 在创建过滤器,创建活动HANDLE m_Event = CreateEvent(NULL, FALSE, FALSE

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    当我并行化的fibonacci实现(效率低下,只是为了比较库的性能)比正常的低效实现慢得多时,即使在使用我的i7-6700HQ处理器的所有8个逻辑内核之后。与非并行实施相比,处理器风扇开始处理时间非常缓慢。 的例子是直接从TBB教程英特尔 - https://www.threadingbuildingblocks.org/tutorial-intel-tbb-task-based-programm