방법: parallel_for 루프 작성
이 예제에서는 Concurrency::parallel_for를 사용하여 두 매트릭스의 곱을 계산하는 방법을 보여 줍니다.
예제
다음 예제에서는 두 정방 매트릭스의 곱을 계산하는 matrix_multiply 함수를 보여 줍니다.
// Computes the product of two square matrices.
void matrix_multiply(double** m1, double** m2, double** result, size_t size)
{
for (size_t i = 0; i < size; i++)
{
for (size_t j = 0; j < size; j++)
{
double temp = 0;
for (int k = 0; k < size; k++)
{
temp += m1[i][k] * m2[k][j];
}
result[i][j] = temp;
}
}
}
다음 예제에서는 parallel_for 알고리즘을 사용하여 외부 루프를 병렬로 수행하는 parallel_matrix_multiply 함수를 보여 줍니다.
// Computes the product of two square matrices in parallel.
void parallel_matrix_multiply(double** m1, double** m2, double** result, size_t size)
{
parallel_for (size_t(0), size, [&](size_t i)
{
for (size_t j = 0; j < size; j++)
{
double temp = 0;
for (int k = 0; k < size; k++)
{
temp += m1[i][k] * m2[k][j];
}
result[i][j] = temp;
}
});
}
이 예제에서는 외부 루프에서 수행하는 작업의 양이 충분하여 병렬 처리의 오버헤드로부터 이점을 얻을 수 있으므로 외부 루프만 병렬화합니다. 내부 루프를 병렬화할 경우에는 병렬 처리의 오버헤드보다 내부 루프에서 수행하는 작업의 양이 적다는 것이 더 문제가 되므로 성능상의 이점을 얻을 수 없습니다. 따라서 대부분의 시스템에서 동시성의 이점을 최대화하려면 외부 루프만 병렬화하는 것이 가장 좋은 방법입니다.
다음에 나오는 더 자세한 예제에서는 matrix_multiply 함수와 parallel_matrix_multiply 함수의 성능을 비교합니다.
// parallel-matrix-multiply.cpp
// compile with: /EHsc
#include <windows.h>
#include <ppl.h>
#include <iostream>
#include <random>
using namespace Concurrency;
using namespace std;
// Calls the provided work function and returns the number of milliseconds
// that it takes to call that function.
template <class Function>
__int64 time_call(Function&& f)
{
__int64 begin = GetTickCount();
f();
return GetTickCount() - begin;
}
// Creates a square matrix with the given number of rows and columns.
double** create_matrix(size_t size);
// Frees the memory that was allocated for the given square matrix.
void destroy_matrix(double** m, size_t size);
// Initializes the given square matrix with values that are generated
// by the given generator function.
template <class Generator>
double** initialize_matrix(double** m, size_t size, Generator& gen);
// Computes the product of two square matrices.
void matrix_multiply(double** m1, double** m2, double** result, size_t size)
{
for (size_t i = 0; i < size; i++)
{
for (size_t j = 0; j < size; j++)
{
double temp = 0;
for (int k = 0; k < size; k++)
{
temp += m1[i][k] * m2[k][j];
}
result[i][j] = temp;
}
}
}
// Computes the product of two square matrices in parallel.
void parallel_matrix_multiply(double** m1, double** m2, double** result, size_t size)
{
parallel_for (size_t(0), size, [&](size_t i)
{
for (size_t j = 0; j < size; j++)
{
double temp = 0;
for (int k = 0; k < size; k++)
{
temp += m1[i][k] * m2[k][j];
}
result[i][j] = temp;
}
});
}
int wmain()
{
// The number of rows and columns in each matrix.
// TODO: Change this value to experiment with serial
// versus parallel performance.
const size_t size = 750;
// Create a random number generator.
mt19937 gen(42);
// Create and initialize the input matrices and the matrix that
// holds the result.
double** m1 = initialize_matrix(create_matrix(size), size, gen);
double** m2 = initialize_matrix(create_matrix(size), size, gen);
double** result = create_matrix(size);
// Print to the console the time it takes to multiply the
// matrices serially.
wcout << L"serial: " << time_call([&] {
matrix_multiply(m1, m2, result, size);
}) << endl;
// Print to the console the time it takes to multiply the
// matrices in parallel.
wcout << L"parallel: " << time_call([&] {
parallel_matrix_multiply(m1, m2, result, size);
}) << endl;
// Free the memory that was allocated for the matrices.
destroy_matrix(m1, size);
destroy_matrix(m2, size);
destroy_matrix(result, size);
}
// Creates a square matrix with the given number of rows and columns.
double** create_matrix(size_t size)
{
double** m = new double*[size];
for (size_t i = 0; i < size; ++i)
{
m[i] = new double[size];
}
return m;
}
// Frees the memory that was allocated for the given square matrix.
void destroy_matrix(double** m, size_t size)
{
for (size_t i = 0; i < size; ++i)
{
delete[] m[i];
}
delete m;
}
// Initializes the given square matrix with values that are generated
// by the given generator function.
template <class Generator>
double** initialize_matrix(double** m, size_t size, Generator& gen)
{
for (size_t i = 0; i < size; ++i)
{
for (size_t j = 0; j < size; ++j)
{
m[i][j] = static_cast<double>(gen());
}
}
return m;
}
다음 샘플은 프로세서가 4개인 컴퓨터에 대한 출력입니다.
serial: 3853
parallel: 1311
코드 컴파일
코드를 컴파일하려면 코드를 복사한 다음, Visual Studio 프로젝트 또는 parallel-matrix-multiply.cpp 파일에 붙여넣고 Visual Studio 명령 프롬프트 창에서 다음 명령을 실행합니다.
cl.exe /EHsc parallel-matrix-multiply.cpp