深入探索C++17并行算法 - 使用Intel的Parallel STL
目錄
- 引言
- C++17的執行策略
- 介紹Intel的Parallel STL
- 如何在目前編譯器中使用Parallel STL
- Parallel STL教程
- Parallel STL應用案例和性能評估
- Parallel STL與其他並行庫的比較
- Parallel STL的優點和缺點
- 總結
- 參考資源
引言
歡迎參加本次線上研討會,主題為「深入了解C++17並行算法 - 使用Intel Parallel STL」。我是Arne Shivani,來自安大略理工學院,基於GoodSharkNET的開發。在本次研討會中,我將向大家介紹C++17的執行策略,並示範如何運用Intel Parallel STL庫來開發並行化的應用。我們還將進行詳細的教程和性能測試,展示Parallel STL在強大的網研究群集上的效果。您可以在以下鏈接中找到教程部分的相關文件,需要使用您的GoodSharkNET帳戶進行登錄。
C++17的執行策略
C++17引入了執行策略的概念,允許開發者根據需求選擇算法的執行方式。目前,C++17提供了四種執行策略:sequential(預設策略)、parallel(並行策略)、unsequenced(未指定策略)和parallel_unsequenced(並行未指定策略)。開發者可以將這些策略作為算法的第一個參數來使用,以指定算法的執行方式。此外,執行策略僅作為建議,實際的執行方式由編譯器決定。該功能允許開發者以最少的代價將現有的C++代碼轉化為並行算法。
Intel Parallel STL介紹
Intel Parallel STL是一個頭文件庫,可以無需鏈接任何庫文件,直接使用STL(標準模板庫)中的並行版本。它兼容C++17的執行策略,為開發者提供了快速並行化現有代碼的方法。Parallel STL支持各種STL算法,並通過利用Intel Threading Building Blocks(TBB)庫實現了良好的擴展性和效能。
如何在目前編譯器中使用Parallel STL
目前,Intel Parallel STL僅受主流編譯器支持,例如Microsoft Visual Studio 2017(版本15.5以上)和最新版本的Intel C++編譯器。如果您想在目前的編譯器中體驗這些並行化功能,您可以從GitHub上下載Parallel STL庫,並將其添加到您的項目中。Parallel STL還依賴於Intel Threading Building Blocks(TBB)庫,這也是免費提供的。由於Parallel STL是開源的,未來的GCC和Clang版本可能會使用這個庫來實現執行策略。要在您的系統上進行安裝,您可以使用Conan和Pip這些包管理工具。
Parallel STL教程
在這一部分中,我們將介紹Parallel STL的基本用法和主要特點。我們將從一些簡單的示例開始,並展示如何將現有的STL代碼轉化為並行版本。在教程的最後,我們還提供了一些完整的代碼和演示文件,以幫助您更好地理解Parallel STL的使用方法。
適用於排序算法的Parallel STL
作為Parallel STL的用例之一,排序算法是許多應用領域中常見的需求。我們將以排序算法為例,展示如何使用Parallel STL來實現並行化。假設我們有一個整數向量,我們想要對其進行排序。在常規STL中,我們可以簡單地使用std::sort函數來實現。在Parallel STL中,我們需要包含相關的頭文件並指定執行策略,例如parallel。這樣,我們就可以輕鬆地將排序算法從序列化轉化為並行化,而只需進行少量的修改。
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <execution>
int main() {
std::vector<int> numbers = {5, 2, 9, 1, 7, 3};
// Sequential sort
std::sort(numbers.begin(), numbers.end());
// Parallel sort using Parallel STL
std::sort(std::execution::par, numbers.begin(), numbers.end());
return 0;
}
上述代碼演示了如何在Parallel STL中使用std::sort函數進行並行排序。通過添加std::execution::par
參數,我們告訴編譯器使用並行執行策略。這使得我們能夠利用多核處理器的並行計算能力,從而提高排序速度。
其他Parallel STL算法的使用示例
除了排序算法,Parallel STL還提供了許多其他常用算法的並行版本,例如map、reduce、transform等。這些算法可以用於各種數據處理和計算任務。以下是一些使用示例:
- Map演算法:將一個數組中的每個元素映射為一個新值。
std::vector<int> numbers = {1, 2, 3, 4, 5};
std::vector<int> squared_numbers(numbers.size());
std::transform(std::execution::par, numbers.begin(), numbers.end(), squared_numbers.begin(), [](int n) { return n * n; });
std::vector<int> numbers = {1, 2, 3, 4, 5};
int sum = std::reduce(std::execution::par, numbers.begin(), numbers.end());
std::vector<int> numbers = {1, 2, 3, 4, 5};
std::vector<int> even_numbers(numbers.size());
auto is_even = [](int n) { return n % 2 == 0; };
auto end_iterator = std::copy_if(std::execution::par, numbers.begin(), numbers.end(), even_numbers.begin(), is_even);
even_numbers.resize(std::distance(even_numbers.begin(), end_iterator)); // 必須調整容器大小以去除多餘的元素
這些只是Parallel STL算法的一些示例,並行版本的詳細用法和參數設置請參閱官方文檔。
Parallel STL應用案例和性能評估
Parallel STL的優點在於它能夠快速並行化現有的C++代碼,提高算法的執行效率。它特別適合大數據處理和計算密集型任務。以下是一些Parallel STL的應用案例:
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大規模資料排序:使用Parallel STL的並行排序算法,可以在多核處理器上快速對大型數據集進行排序,從而節省大量時間。
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數據轉換和映射:Parallel STL的map和transform算法可用於對數組中的每個元素進行轉換,提供更高效的數據處理。
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數據分析:使用Parallel STL的reduce算法,可以快速計算數組中的總和、平均值等統計量,加速數據分析過程。
值得注意的是,Parallel STL能夠在合適的硬體環境下實現良好的強大擴展性和性能。對於某些算法和特定的處理任務,它能夠實現線性加速比,大幅提高計算效率。
在進行性能評估時,我們進行了一系列基於不同數據集和平台的測試。結果顯示,Parallel STL在大多數情況下都能夠獲得顯著的性能提升。然而,需要注意的是,Parallel STL對於特定的數據結構和算法可能不適用。在選擇使用Parallel STL時,需要仔細評估其適用性和性能。
Parallel STL與其他並行庫的比較
除了Parallel STL,還有其他一些流行的並行庫可供選擇,例如OpenMP、Intel TBB和Microsoft PPL。這些庫提供了不同的並行計算模型和語法。以下是Parallel STL與其他並行庫的比較:
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OpenMP:OpenMP是一個跨平台的並行計算API,可以實現簡單的對稱多處理(SMP)並行化。OpenMP提供了一組指令和編譯器指示符,可在C++代碼中標識並行區域。相比之下,Parallel STL更加靈活和集成化,並且能夠自動提供並行性能。
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Intel TBB:Intel TBB是一個功能豐富的並行庫,提供了一套C++模板類和函數,可以實現低層次的綫程和任務並行。與Parallel STL相比,Intel TBB使用更細粒度的任務划分策略,能夠更好地適應不同的硬體架構和任務需求。
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Microsoft PPL:Microsoft PPL是一個並行模式庫,提供了一套C++模板類和函數,用於實現任務和數據平行化。PPL提供了簡單的並行執行計算模型,並且與STL非常相似。然而,Parallel STL具有更好的擴展性和性能,並且能夠在更廣泛的硬體環境中運行。
總的來說,Parallel STL在功能和性能方面與其他並行庫相比並沒有太大的差異。最終的選擇應該基於具體的項目需求和特點,並慎重評估各個庫的優缺點。
Parallel STL的優點和缺點
Parallel STL是一個強大的並行庫,具有以下優點:
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提供了C++17的執行策略支持,使得現有的C++代碼能夠快速並行化,並發揮多核處理器的計算能力。
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高度兼容標準的STL,使得開發者能夠使用熟悉的STL接口和語法進行並行編程。
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針對Intel架構進行了優化,能夠充分發揮Intel處理器的計算性能。
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提供了豐富的並行算法和數據結構,滿足了多種計算需求。
然而,Parallel STL也存在一些缺點:
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目前只受限於少數主流編譯器的支持,可能無法在所有平台上運行。
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只支持隨機存取迭代器,對於某些數據結構(如鏈錶和樹等)的並行化較為困難。
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需要依賴Intel Threading Building Blocks(TBB)庫,這可能增加了庫的配置和使用的複雜性。
總的來說,Parallel STL是一個強大的並行庫,能夠加速現有C++代碼的運行並提高計算效率。然而,開發者需要仔細考慮其適用性和性能,並在選擇使用時進行評估。
總結
在本次線上研討會中,我們介紹了C++17的執行策略和Intel Parallel STL庫。我們展示了如何使用Parallel STL將現有的STL代碼轉化為並行版本,並通過一些示例演示了Parallel STL的功能和優點。Parallel STL是一個強大的並行庫,能夠提高計算效率並加速數據處理。然而,開發者需要仔細評估其在目標環境中的適用性和性能。希望本次研討會對您有所幫助!
參考資源