C Parallel 平行計算測試

2021-09-02 20:29:10 字數 1638 閱讀 5006

concurrentbaglist1 = new concurrentbag();           

stopwatch stop1 = new stopwatch();

stop1.start();

parallel.for(0, 10000, item =>

);stop1.stop();

listlist2 = new list();

object synobj = new object();

stopwatch stop2 = new stopwatch();

stop2.start();

//datetime be = datetime.now;

parallel.for(0, 10000, item =>

});// datetime en = datetime.now;

stop2.stop();

listlist3 = new list();

stopwatch stop3 = new stopwatch();

stop3.start();

for(var item = 0;item<10000;item++)

stop3.stop();

三次執行結果:

2017-05-25 17:06:42 count1:10000 2856

2017-05-25 17:06:52 count2:10000 10184

2017-05-25 17:07:02 count3:10000 10043

2017-05-25 17:07:13 count1:10000 1420

2017-05-25 17:07:23 count2:10000 10075

2017-05-25 17:07:33 count3:10000 9999

2017-05-25 17:15:27 count1:10000 672

2017-05-25 17:15:37 count2:10000 10456

2017-05-25 17:15:47 count3:10000 10017

都不加sleep執行結果:

2017-05-25 17:17:28 count1:10000 2

2017-05-25 17:17:28 count2:10000 1

2017-05-25 17:17:28 count3:10000 0

2017-05-25 17:17:29 count1:10000 20

2017-05-25 17:17:29 count2:10000 0

2017-05-25 17:17:29 count3:10000 3

2017-05-25 17:17:30 count1:10000 1

2017-05-25 17:17:30 count2:10000 4

2017-05-25 17:17:30 count3:10000 0

測試結果看出,不加sleep序列更快,加sleep並行更快,如果正式環境肯定會有比sleep(1)更長的延時,所以對於add操作並行還是有優勢的。

python平行計算 python平行計算

0.基礎並行 發 multiprocessing threading 1.concurrent 2.併發 asynico 3.ipython下的平行計算 使用ipyparallel庫的ipython提供了前所未有的能力,將科學python的探索能力與幾乎即時訪問多個計算核心相結合。系統可以直觀地與本...

python平行計算 pycuda測試 對比及分析

增量式學習演算法能夠同時學習網路的節點與引數,但是隨著模型結構的增長,計算成本也越來越高,有兩個途徑可以減少計算所需的時間成本 1 研究模型劃分方法,將比較大的模型劃分成幾個較小的子模型 2 通過提高計算機的計算能力 gpu或cpu tx2能夠利用cuda進行gpu平行計算,pycuda作為pyth...

平行計算模型

平行計算模型通常指從並行演算法 的設計和分析出發,將各種並行計算機 至少某一類並行計算機 的基本特徵抽象出來,形成乙個抽象的計算模型。從更廣的意義上說,平行計算模型為平行計算提供了硬體和軟體介面 在該介面的約定下,並行系統硬體設計者和軟體設計 者可以開發對並行性 的支援機制,從而提高系統的效能。有幾...