Was sind die besten Alternativen zu „std::vector' in OpenMP Parallel For-Schleifen?

C OpenMP Parallel For-Schleife: Alternativen zu std::vector

Die parallelen For-Schleifen von OpenMP bieten eine praktische Möglichkeit, Code zu parallelisieren. Die Verwendung gemeinsamer Datenstrukturen innerhalb dieser Schleifen kann jedoch zu Leistungsengpässen führen. Eine häufig verwendete Datenstruktur, std::vector, ist möglicherweise nicht die beste Wahl für die gemeinsame Verwendung in parallelen Schleifen.

Alternativen zu std::vector

Für Um eine optimale Leistung und Thread-Sicherheit parallel für Schleifen zu erzielen, sollten Sie diese Alternativen in Betracht ziehen std::vector:

std::vector mit benutzerdefinierten Reduzierungen

OpenMP 4.0 führt benutzerdefinierte Reduzierungen ein, sodass Sie benutzerdefinierte Reduzierungsvorgänge für benutzerdefinierte Daten definieren können Strukturen. Dieser Ansatz kann die Leistung verbessern, indem der Aufwand für das Sperren freigegebener Daten vermieden wird.

Beispiel:

#pragma omp declare reduction(merge : std::vector<int> : omp_out.insert(omp_out.end(), omp_in.begin(), omp_in.end()))

std::vector<int> vec;
#pragma omp parallel for reduction(merge: vec)
for (int i = 0; i < 100; i++) vec.push_back(i);

Geordneter Vektor

Wenn die Reihenfolge der Elemente im gemeinsamen Vektor entscheidend ist, beachten Sie Folgendes Ansatz:

std::vector<int> vec;
#pragma omp parallel
{
    std::vector<int> vec_private;
    #pragma omp for schedule(static) nowait
    for (int i = 0; i < N; i++) vec_private.push_back(i);

    #pragma omp for schedule(static) ordered
    for (int i = 0; i < omp_get_num_threads(); i++) {
        #pragma omp ordered
        vec.insert(vec.end(), vec_private.begin(), vec_private.end());
    }
}

Benutzerdefinierte parallele Vektorklasse

Für komplexe gemeinsam genutzte Datenstrukturen müssen Sie möglicherweise benutzerdefinierte parallele Vektorklassen implementieren, um die Größenänderung während der Schleife zu bewältigen und gleichzeitig sicherzustellen Thread-Sicherheit und effiziente Leistung.

Beispiel:

class ParallelVector {
private:
    std::vector<int> data;
    std::atomic<size_t> size;

public:
    void push_back(int value) {
        size++;
        data.push_back(value);
    }

    size_t getSize() {
        return size.load();
    }
};

ParallelVector vec;

#pragma omp parallel
{
    #pragma omp for
    for (int i = 0; i < 100; i++) vec.push_back(i);
}

Die Wahl von Die Alternative zu std::vector hängt von den spezifischen Anforderungen Ihrer Parallelschleife ab. Berücksichtigen Sie Faktoren wie Thread-Sicherheit, Leistung und einfache Implementierung, um die am besten geeignete Lösung für Ihre Anwendung auszuwählen.

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