如何進行C++程式碼的平行計算?

隨著電腦硬體效能的不斷提升，針對多核心處理器的平行運算成為了程式設計領域中的重要議題。 C 作為一種高效的程式語言，自然也有各種方法來實現平行計算。本文將介紹幾種常用的C 並行計算的方法，並分別展示它們的程式碼實作和使用情境。

1. OpenMP

OpenMP是基於共享記憶體的平行計算API，可以很方便地在C 程式中加入並行化程式碼。它使用#pragma指令來標識需要並行化的程式碼段，並提供了一系列函式庫函數來實現平行計算。下面是一個簡單的OpenMP範例程式：

#include <iostream>
#include <omp.h>

using namespace std;

int main() {
    int data[1000], i, sum = 0;
    for (i=0;i<1000;i++){
        data[i] = i+1;
    }

    #pragma omp parallel for reduction(+:sum)
    for (i=0;i<1000;i++){
        sum += data[i];
    }
    cout << "Sum: " << sum << endl;
    return 0;
}

在這個範例中，使用了#pragma omp指令把for循環並行化。同時用reduction( :sum)指令告訴OpenMP對sum變數進行加法運算。這個程式在使用4個核心的電腦上運作時，可以看到運行時間比單執行緒版本快了3-4倍。

2. MPI

MPI是一種訊息傳遞接口，可以在多台電腦之間實現分散式並行計算。 MPI程序的基本單位是進程，每個進程在獨立的記憶體空間中執行。 MPI程式可以在單一電腦上運行，也可以在多台電腦上運行。下面是一個基本的MPI範例程式：

#include <iostream>
#include <mpi.h>

using namespace std;

int main(int argc, char** argv) {
    int rank, size;
    MPI_Init(&argc, &argv);
    MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
    MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);

    cout << "Hello world from rank " << rank << " of " << size << endl;

    MPI_Finalize();
    return 0;
}

在這個範例中，透過MPI_Init()函數初始化MPI環境，並使用MPI_Comm_rank()和MPI_Comm_size()函數取得單一進程的進程編號和總進程數。這裡只是簡單地輸出一句話，透過執行mpirun -np 4 指令，可以在4個行程上執行這個程式。

3. TBB

Intel Threading Building Blocks（TBB）是一個C 函式庫，提供了一些工具來簡化平行運算。 TBB的主要概念是任務，透過節點和任務之間的協作來並行化一些工作。下面是一個TBB範例程式：

#include <iostream>
#include <tbb/tbb.h>

using namespace std;

class Sum {
public:
    Sum() : sum(0) {}
    Sum(Sum& s, tbb::split) : sum(0) {}
    void operator()(const tbb::blocked_range<int>& r) {
        for (int i=r.begin();i!=r.end();i++){
            sum += i;
        }
    }
    void join(Sum&s) {
        sum += s.sum;
    }
    int getSum() const {
        return sum;
    }

private:
    int sum;
};

int main() {
    Sum s;
    tbb::parallel_reduce(tbb::blocked_range<int>(0, 1000), s);
    cout << "Sum: " << s.getSum() << endl;
    return 0;
}

在這個範例中，定義了一個Sum類別來實作並行計算，用tbb::blocked_range將任務進行拆分，透過tbb::parallel_reduce( )函數完成並行化。這個程式在使用4個核心的電腦上運作時，可以看到運行時間比單執行緒版本快了3-4倍。

這三種方法各有優缺點，選擇哪一種方法主要取決於特定的應用場景。 OpenMP適合在共享記憶體的單機上使用，並且可以輕鬆地在現有的C 程式中添加並行化程式碼，讓程式更快運行。 MPI適合在分散式運算叢集上使用，可透過在多台電腦之間傳遞訊息來實現並行化。 TBB則是一個跨平台的C 函式庫，提供了一些高效率的工具來簡化平行運算。

總之，對於需要並行計算的應用程序，C 提供了多種選擇來實現高效的並行化。開發人員可以根據自己的需求和應用場景選擇一種或多種方法來實現自己的任務，並將程式的效能提升到一個新的高度。

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