C++에서 분산 컴퓨팅에 STL을 사용하는 방법은 무엇입니까?

C++에서 분산 컴퓨팅에 STL을 사용하는 방법은 무엇입니까? STL 알고리즘 병렬화를 사용하여 실행자와 협력하고 이미지 처리 파이프라인과 같은 실제 사례를 개발합니다.

C++에서 분산 컴퓨팅에 STL을 사용하는 방법

소개

분산 컴퓨팅에는 처리 속도를 높이기 위해 여러 컴퓨터 노드에 작업을 분산시키는 작업이 포함됩니다. C++ 표준 템플릿 라이브러리(STL)는 분산 컴퓨팅 애플리케이션을 개발할 수 있는 동시성 도구를 제공합니다.

STL 알고리즘 병렬화

std::async 및 std::future 함수를 사용하여 STL 알고리즘을 병렬화할 수 있습니다. std::async는 비동기 작업을 시작하고 작업에서 생성된 std::future 개체에 대한 핸들을 반환합니다. std::async 和 std::future 函数将 STL 算法并行化。std::async 启动一个异步任务，返回指向该任务生成的 std::future 对象的句柄。

// 计算无序向量中所有整数的总和
std::vector<int> numbers = {1, 2, 3, 4, 5};
int sum = 0;

// 并行化 for_each 算法
std::for_each(numbers.begin(), numbers.end(), [&](int n) {
  std::future<int> result = std::async(std::launch::async, [] { return n * n; });

  // 在另一个线程中执行的计算
  sum += result.get();
});

std::cout << "Sum: " << sum << std::endl;

Using Executors

执行器是并发性库的一部分，提供了跨线程池管理任务的抽象。可以使用 std::execution::parallel_unsequenced

// 查找向量中所有奇数
std::vector<int> numbers = {1, 2, 3, 4, 5};
std::vector<int> oddNumbers;

// 使用执行器上的 parallel_unsequenced 策略
std::execution::parallel_unsequenced(numbers.begin(), numbers.end(),
                                    [&](int n) { if (n % 2) oddNumbers.push_back(n); });

std::cout << "Odd numbers: ";
for (int n : oddNumbers) {
  std::cout << n << " ";
}
std::cout << std::endl;

실행자 사용

실행자는 동시성 라이브러리의 일부이며 스레드 풀 전체에서 작업을 관리하기 위한 추상화를 제공합니다. STL 알고리즘은 std::execution::parallel_unsequenced 전략을 사용하여 실행기에서 병렬화될 수 있습니다.

// 图像处理管道
struct ImageProcessingPipeline {
  // 调整大小
  std::vector<std::future<cv::Mat>> resizeTasks;

  // 转换
  std::vector<std::future<cv::Mat>> convertTasks;

  // 保存
  std::vector<std::future<void>> saveTasks;

  // 执行管道
  std::vector<cv::Mat> execute(const std::vector<cv::Mat>& images) {
    for (const cv::Mat& image : images) {
      // 并行化调整大小
      resizeTasks.emplace_back(std::async(std::launch::async,
                                         [&image] { return resize(image, 500, 500); }));
    }

    // 等待所有调整大小的任务完成
    for (auto& task : resizeTasks) task.get();

    // 并行化转换
    for (auto& resizedImage : resizeTasks) {
      convertTasks.emplace_back(
          std::async(std::launch::async, [&resizedImage] { return convert(resizedImage); }));
    }

    // 等待所有转换任务完成
    for (auto& task : convertTasks) task.get();

    // 并行化保存
    for (auto& convertedImage : convertTasks) {
      saveTasks.emplace_back(std::async(std::launch::async,
                                     [&convertedImage](const std::string& path) { return save(convertedImage, path); },
                                     "output/image_" + std::to_string(i) + ".jpg"));
    }

    // 等待所有保存任务完成
    for (auto& task : saveTasks) task.get();
  }
};

실용 사례

이미지 처리 파이프라인 병렬화

🎜🎜이미지 작업 크기 조정, 변환, 저장을 포함하여 이미지를 처리하는 파이프라인이 있다고 상상해 보세요. 이러한 작업을 병렬화하면 파이프라인 처리량을 크게 늘릴 수 있습니다. 🎜rrreee🎜STL의 동시성 도구와 실행기를 사용하면 C++로 효율적인 분산 컴퓨팅 애플리케이션을 쉽게 개발할 수 있습니다. 🎜

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