parallel-processing

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    私は次のスクリプトを並列化しようとしています。 #!/bin/bash for i in `cat /root/vms`; do /usr/bin/sshpass -p 'test' /usr/bin/ssh -o StrictHostKeyChecking=no -l testuser $i -t 'echo test | sudo -S yum update

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    (D:\ Users \ Dacy \ Desktop \ parallel.png) コマンドmatlabpool open local 4を使用すると、未定義関数または変数 'matlabpool'が表示されます。 並列機能の変更はありますか?

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    パラレルマージを使用して並列マージソートを作成するにはどうすればよいですか?私はインターネット上で擬似コードを見つけられませんでした。私は、左と右の2つのスレッドを生成することによって、mergesortの最初の部分を並列化する方法しか知りませんでしたが、どうすればマージを並列化できますか?これは並列化が必要なマージのコードです。 public static int[] merge(int[] l

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    のは、3つのプロセスがあるとしましょう、このコードは正常に動作します:予想通り3回「完了」 #include <iostream> #include <mpi.h> using namespace std; int main(){ MPI_Init(NULL, NULL); int rank; MPI_Comm SubWorld; int buf; MPI

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    xが大きなオブジェクトであるリモートマシンの1つ(ボーナスポイント)を実行する多くの異なるワーカープロセスでf(x)を実行します。 マイインタラクティブRセッションはnode0上で動作し、私はparallelライブラリを使用するので、私は次のようにします。 library(parallel) cl <- makeCluster(rep("node1", times = 64)) cluste

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    ガウス消去のためのCUDAでシングルスレッドプログラムを正常に実装しており、並列処理を実現したいと考えています。我々はGPU上のコードは、下三角行列に1Dアレイ(行列)を形質転換し、その後CPU上で、私は戻ってまいります見ることができるように __global__ void ParallelGaussian(double* A) { int index = threadIdx.x;

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    私はベクトルの2つのリストを持っています。 A = np.random.rand(100,2000) B = np.random.rand(100,1000) Iは第3など、Bの最初のエントリを持つAの最初のエントリ第2の外積を計算する必要があります。 ナイーブループ outers = [] for a, b in zip(A,B): outers.append(np.outer

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    行ごとの操作を行う関数を使用して集計するPyspark DataFrameがあります。 私は4列を有し、列AI内の各一意の値の列B、C、D に行ごと凝集を行う必要があり、私はこの方法を使用しています: を は使用して一意の値を取得 A_uniques = df.select('A').distinct() def func(x): y = df.filter(df.A==x)

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    私は比較的小さな有向グラフ(〜10ノード)で作業しています。これらの単純なパスとサイクルをすべてトラバースするための集計コストのソートされたリストを維持したいと思います。私のエッジにはいくつかの異なる重みがありますが、集計関数はすべてのものに対して可換性/連想性(例:合計と積)です。 今、私はrethinkdb(nosqlデータベース)とPythonを使用しています。私はすべての可能な単純なパスを

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    リストのためにベクトルのために行う関数が必要です。parMap rparここに私が持っているものがあります: import Data.Vector import Control.Parallel.Strategies parMapVec :: (a -> b) -> Vector a -> Vector b parMapVec f = map (runEval . rpar . f)