A fast, ergonomic and portable tensor library in Nim with a deep learning focus for CPU, GPU and embedded devices via OpenMP, Cuda and OpenCL backends
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今まで Windows 上で動かしていた OpenMP 対応のコードを,NAS 上で… QNAP NAS 上にソースをコピーしてコンパイルすると [Iwao@TS253D T_cmb_f]$ g++ T_cmb_f.cpp -Wall -fopenmp In file included from T_cmb_f.cpp:12:0: /share/Public/CloudD/GoogleD/Develop/_.SRC/Test/t_g3d_et.hpp:12:10: fatal error: omp.h: No such file or directory #include <omp.h> ^~~~~~~ compilation terminated. [Iwao@TS253D T_cmb_f]$ もう少し単純なコードで… #ifdef _OPENMP #include <omp.h> #e
top C++ 高速化 OpenMP 2018-07-21 - 2018-07-25 (update) mode save 高速化の解説一覧:[link:高速化] 処理を分担し並列計算させることで,時間のかかる処理も高速化できる場合があります.処理を並列化させたい場合,当然ながらコード上に並列化のための記述を加える必要があるのですが,OpenMPではシンプルな記述のみで並列化を実現できます. *OpenMP とは 並列化を行うための拡張言語です.CPUによる並列化を実行できます.{{small:GPUによる並列化は含みません.}} 対応言語:C/C++,Fortran 対応コンパイラ:gcc, Clang,Microsoft Visual C++,Intel Compiler(C++/Fortran) OpenMPの利用方法については,下記の資料が参考になります. {{small:[1]R
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