OpenMP 병렬 For 루프에서 `std::Vector`에 대한 가장 좋은 대안은 무엇입니까?

C OpenMP 병렬 For 루프: std::Vector의 대안

OpenMP의 병렬 for 루프는 코드를 병렬화하는 편리한 방법을 제공합니다. 그러나 이러한 루프 내에서 공유 데이터 구조를 사용하면 성능 병목 현상이 발생할 수 있습니다. 일반적으로 사용되는 데이터 구조 중 하나인 std::벡터는 병렬 루프에서 공유 사용을 위한 최선의 선택이 아닐 수도 있습니다.

std::Vector의 대안

루프에 대해 병렬로 최적의 성능 및 스레드 안전성을 얻으려면 다음 대안을 고려하십시오. std::벡터:

사용자 정의 축소 기능이 있는 std::벡터

OpenMP 4.0에는 사용자 정의 축소 기능이 도입되어 사용자 정의 데이터에 대한 사용자 정의 축소 작업을 정의할 수 있습니다. 구조. 이 접근 방식은 공유 데이터 잠금 오버헤드를 방지하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.

예:

#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);

정렬된 벡터

공유 벡터의 요소 순서가 중요한 경우 다음을 고려하세요. 접근 방식:

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());
    }
}

사용자 정의 병렬 벡터 클래스

복잡한 공유 데이터 구조의 경우 루프 중에 크기 조정을 처리하는 사용자 정의 병렬 벡터 클래스를 구현해야 할 수도 있습니다. 스레드 안전성과 효율성 성능.

예:

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);
}

std::Vector에 대한 대안 선택은 병렬 루프의 특정 요구 사항에 따라 다릅니다. 스레드 안전성, 성능, 구현 용이성과 같은 요소를 고려하여 애플리케이션에 가장 적합한 솔루션을 선택하세요.

위 내용은 OpenMP 병렬 For 루프에서 `std::Vector`에 대한 가장 좋은 대안은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!