Эта статья переведена вручную. Наведите указатель мыши на предложения статьи, чтобы просмотреть исходный текст. Дополнительные сведения.
Перевод
Текст оригинала
Информация
Запрошенная вами тема показана ниже. Однако эта тема не включена в библиотеку.

Практическое руководство. Использование класса combinable для повышения производительности

В этом примере показано, как использовать класс concurrency::combinable, чтобы вычислять сумму простых чисел в объекте std::array. Класс combinable повышает производительность за счет исключения совместно используемого состояния.

Совет Совет

В некоторых случаях параллельное сопоставление (concurrency::parallel_transform) и снижение (concurrency:: parallel_reduce) может предоставлять увеличение производительности по сравнению с combinable. Пример, использующий операции сопоставления и снижения для получения тех же результатов, что и в этом примере, см. в разделе Параллельные алгоритмы.

В следующем примере функция std::accumulate используется для вычисления суммы элементов массива, которые являются простыми числами. В этом примере a является объектом array, а функция is_prime определяет, является ли входное значение простым числом.


prime_sum = accumulate(begin(a), end(a), 0, [&](int acc, int i) {
   return acc + (is_prime(i) ? i : 0);
});


В следующем примере демонстрируется наивный способ параллельного выполнения предыдущего примера. В этом примере алгоритм concurrency::parallel_for_each используется для параллельной обработки массива, а объект concurrency::critical_section используется для синхронизации доступа к переменной prime_sum. Этот пример не является масштабируемым, так как каждый поток должен ожидать, пока станет доступным совместно используемый ресурс.


critical_section cs;
prime_sum = 0;
parallel_for_each(begin(a), end(a), [&](int i) {
   cs.lock();
   prime_sum += (is_prime(i) ? i : 0);
   cs.unlock();
});


В следующем примере объект combinable используется повышения производительности предыдущего примера. В этом примере исключается необходимость в объектах синхронизации; он является масштабируемым, так как объект combinable позволяет каждому потоку выполнять свою задачу независимо.

Объект combinable обычно используется в два этапа. Сначала для создания последовательности мелких фрагментов вычислений для параллельной обработки. Затем для объединения (или сокращения) вычислений в конечный результат. В этом примере для получения ссылки на локальную сумму используется метод concurrency::combinable::local. Затем используются метод concurrency::combinable::combine и объект std::plus, чтобы объединить вычисления в конечный результат.


combinable<int> sum;
parallel_for_each(begin(a), end(a), [&](int i) {
   sum.local() += (is_prime(i) ? i : 0);
});
prime_sum = sum.combine(plus<int>());


В следующем полном примере сумма простых чисел вычисляется как последовательно, так и параллельно. В этом примере на консоль выводится продолжительность выполнения этих двух вычислений.


// parallel-sum-of-primes.cpp
// compile with: /EHsc
#include <windows.h>
#include <ppl.h>
#include <array>
#include <numeric>
#include <iostream>

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;
}

// Determines whether the input value is prime.
bool is_prime(int n)
{
   if (n < 2)
      return false;
   for (int i = 2; i < n; ++i)
   {
      if ((n % i) == 0)
         return false;
   }
   return true;
}

int wmain()
{   
   // Create an array object that contains 200000 integers.
   array<int, 200000> a;

   // Initialize the array such that a[i] == i.
   iota(begin(a), end(a), 0);

   int prime_sum;
   __int64 elapsed;

   // Compute the sum of the numbers in the array that are prime.
   elapsed = time_call([&] {
      prime_sum = accumulate(begin(a), end(a), 0, [&](int acc, int i) {
         return acc + (is_prime(i) ? i : 0);
      });
   });   
   wcout << prime_sum << endl;   
   wcout << L"serial time: " << elapsed << L" ms" << endl << endl;

   // Now perform the same task in parallel.
   elapsed = time_call([&] {
      combinable<int> sum;
      parallel_for_each(begin(a), end(a), [&](int i) {
         sum.local() += (is_prime(i) ? i : 0);
      });
      prime_sum = sum.combine(plus<int>());
   });
   wcout << prime_sum << endl;
   wcout << L"parallel time: " << elapsed << L" ms" << endl << endl;
}


В следующем примере показаны выходные данные, полученные на четырехпроцессорном компьютере.

            
              1709600813
последовательное время: 6178 мс

1709600813
параллельное время: 1638 мс
            
          

Чтобы скомпилировать код, скопируйте и вставьте его в проект Visual Studio или в файл с именем parallel-sum-of-primes.cpp, затем выполните в окне командной строки Visual Studio следующую команду.

cl.exe /EHsc parallel-sum-of-primes.cpp

Пример, использующий операции сопоставление и снижения, чтобы получить те же результаты, см. в разделе Параллельные алгоритмы.

Добавления сообщества

Показ:
© 2015 Microsoft