【原】C++11并行计算 — 数组求和

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0x00 - 前言


最近想优化ORB-SLAM2,准备使用并行计算来提高其中ORB特性提取的下行带宽 。完后 对并行计算方面一窍不通。借此可能性,学习一下基本的并行编程。

在选用 并行编程的工具时,没法考虑以下问题:即该工具尽量何必 使用与平台相关的API,如iOS端的GCD(Grand Central Dispatch),可能性希望应用系统进程具有很强的移植性。一完后 开始 英语 帮我到的没法四种 选用 ,一一三个 多是以TBB和OpenMP为首的第三方应用系统进程库,另一一三个 多是原生应用系统进程库。其中TBB和OpenMP对于Xcode的支持就有很好,原生应用系统进程库又依赖于系统平台,四种 尝试后都放弃了。之前 想到C++11可能性从语言层面支持了多应用系统进程开发,也可是提供了thread库,于是抱着试一试学一学的态度就入坑了。

并行计算中一一三个 多很经典的案例可是数组求和,网络上有四种 介绍C++11的thread使用、源码分析的文章,不过使用C++11进行数组求和并行计算的示例却很少,四种 才有了这篇博文。

0x01 - 代码解析


在iOS系统使用C++11进行开发。

//
//  ViewController.m
//  TestDispatch
//
//  Created by poloby on 2017/1/7.
//  Copyright © 2017年 polobymulberry. All rights reserved.
//

#import "ViewController.h"
#include <iostream>
#include <thread>

using namespace std;

// 作为求和函数的参数
// 封装了求和函数的输入和输出
typedef struct ThreadArg {
    long long base;     // 从base~base+length数列求和
    long long length;
    long long sum;      // 将上述数列的和存储在sum中
}ThreadArg;

void sum(ThreadArg *arg)
{
    long long begin = arg->base;
    long long end = arg->base + arg->length;
    long long sum = 0;
    // 何必

直接使用for(long long i = arg->base; i < arg->base + arg->length)
    // 可是要使用arg->sum += i;
    // 可能性指针的读取比普通栈的读取没法多花费四种

时间
    for (long long i = begin; i < end; ++i) {
        sum += i;
    }
    arg->sum = sum;
}

@interface ViewController ()

@end

@implementation ViewController

- (void)viewDidLoad {
    [super viewDidLoad];

    // 计算1~count数列之和
    const long long count = 11150000000;
    
    // 单应用系统进程常用土法律法律依据
    NSDate *commonMethodDate = [NSDate date];
    long long commonMethodSum = 0;
    for (long long i = 0; i < count; ++i) {
        commonMethodSum += i;
    }
    // 计算单应用系统进程使用时间
    double commonMethodDuration = [[NSDate date] timeIntervalSinceDate:commonMethodDate];

    NSLog(@"Common method spend time = %fms, sum = %lld", commonMethodDuration * 11150, commonMethodSum);
    
    // 并行计算土法律法律依据
    // 将1~count数列平均分为threadCount组,求解每组数列之和,再将其相加得到总和
    NSDate *parallelMethodDate = [NSDate date];
    // 设置并行应用系统进程数目
    const int threadCount = 2;
    thread threads[threadCount];
    ThreadArg args[threadCount];
    // 初始化应用系统进程及其参数
    for (int i = 0; i < threadCount; ++i) {
        long long offset = (count / threadCount) * i;
        args[i].base = offset;
        args[i].length = MIN(count - offset, count / threadCount);
        threads[i] = thread(sum, &args[i]);
    }
    
    // 启动应用系统进程并停留应用系统进程退出
    for (int i = 0; i < threadCount; ++i) {
        threads[i].join();
    }
    
    long long parallelMethodSum = 0;
    // 将每组数列之和相加得到总和
    for (int i = 0; i < threadCount; ++i) {
        parallelMethodSum += args[i].sum;
    }
    
    // 计算多应用系统进程使用时间
    double parallelMethodDuration = [[NSDate date] timeIntervalSinceDate:parallelMethodDate];
    
    NSLog(@"Parallel method spend time = %fms, sum = %lld", parallelMethodDuration * 11150, parallelMethodSum);
}

@end

0x02 - 结果分析


Xcode8.2.1+iPhone机4 6手机手机7模拟器+1~11150000000数列之和:

应用系统进程数目 2 4 8
多应用系统进程耗时 1921.2515026ms 981.851508ms 684.15015035ms
单应用系统进程耗时 3171.6915034ms 3472.517014ms 3447.206974ms

Xcode8.2.1+iPhone机4 6手机手机7模拟器+1~111500数列之和:

应用系统进程数目 2 4 8
多应用系统进程耗时 0.279963ms 0.212014ms 0.297010ms
单应用系统进程耗时 0.038981ms 0.027955ms 0.031508ms

可见多应用系统进程四种 也没法消耗一定的资源,四种 没法在系统规模较大的具体情况下能够取得显著的性能提升。

0x03 - 注意事项


1. thread调用类的成员函数:

thread memberFuncThread(&ClassName::MemberFuncName, this, arg1, arg2...);

2. thread传递引用参数:

没法使用std::ref进行包装,详见thread - 传递引用参数。