Eintauchen in C++ 17 Parallel Algorithmen mit Intels Parallel STL

Inhalt

1. Einführung in C++ 17 und Ausführungsrichtlinien
2. Intel Parallel STL-Bibliothek
3. Standard Template Library (STL)
4. Verwendung der spaltenbasierten Parallel STL
5. C++ 17 Ausführungsrichtlinie
6. Verfügbare Implementierungen des Parallel STL
7. Vor- und Nachteile des Intel Parallel STL
8. Leistungsbewertung von Parallel STL-Algorithmen
9. Anwendungsbeispiele für Parallel STL
10. Zusammenfassung und Fazit

📝 Artikel

Einführung in C++ 17 und Ausführungsrichtlinien

C++ 17 ist eine Version der Programmiersprache C++, die eine verbesserte Unterstützung für paralleles Computing bietet. Eine wichtige Eigenschaft von C++ 17 sind die Ausführungsrichtlinien, die es den Entwicklern ermöglichen, die Art der Parallelisierung festzulegen, die für bestimmte Algorithmen angewendet werden soll. Es gibt drei Hauptausführungsrichtlinien in C++ 17: sequentiell, ungeordnet und parallel. Diese Richtlinien geben dem Compiler Hinweise, wie die Algorithmen ausgeführt werden sollen, können jedoch je nach Compiler-Implementierung variieren.

Intel Parallel STL-Bibliothek

Die Intel Parallel STL-Bibliothek ist eine Implementierung der Standard Template Library (STL) für C++ 17, die parallelisiert wurde, um bessere Leistung auf Systemen mit mehreren Kernen zu erzielen. Die Parallel STL von Intel stellt eine Vielzahl von Algorithmen zur Verfügung, die zur Verarbeitung von Daten in parallelen Umgebungen optimiert sind. Sie basiert auf dem Konzept der spaltenbasierten Parallelisierung, bei dem Daten in Spalten aufgeteilt werden und die Verarbeitung parallel auf allen Spalten gleichzeitig erfolgt.

Standard Template Library (STL)

Die Standard Template Library (STL) ist eine C++-Bibliothek, die eine Vielzahl von nützlichen Datenstrukturen und Algorithmen bereitstellt. Sie umfasst Container-Klassen wie Vektoren, Listen und Maps sowie Algorithmen zum Sortieren, Suchen und Verarbeiten von Daten. Die STL ist seit vielen Jahren eine beliebte Wahl für C++-Entwickler, da sie eine standardisierte Schnittstelle bietet und die Effizienz der Codeentwicklung verbessert.

Verwendung der spaltenbasierten Parallel STL

Die spaltenbasierte Parallel STL von Intel ermöglicht Entwicklern die einfache Parallelisierung von C++-Code. Um die Parallel STL zu verwenden, müssen Sie zunächst die entsprechenden Header-Dateien in Ihren Code einbinden. Anschließend können Sie die gewünschten Algorithmen aufrufen und die Ausführungsrichtlinie angeben. Die Parallel STL wird automatisch die Parallelisierung auf mehreren Kernen durchführen, sofern dies möglich ist.

C++ 17 Ausführungsrichtlinie

In C++ 17 wurden Ausführungsrichtlinien eingeführt, die es den Entwicklern ermöglichen, die Art der Parallelisierung für ihre Algorithmen anzugeben. Es gibt vier verschiedene Ausführungsrichtlinien: sequenziell, ungeordnet, parallel und Par-Unseq. Die sequenziell-Richtlinie weist den Compiler an, den Code ohne Parallelisierung auszuführen. Die ungeordnet-Richtlinie gibt dem Compiler die Freiheit, den Code in beliebiger Reihenfolge zu parallelisieren. Die parallel-Richtlinie weist den Compiler an, den Code strikt parallel auszuführen. Die Par-Unseq-Richtlinie kombiniert die Eigenschaften von parallel und ungeordnet und ermöglicht die stärkste Parallelisierung.

Verfügbare Implementierungen des Parallel STL

Es gibt verschiedene Implementierungen des Parallel STL für C++. Eine davon ist die Implementierung von Intel, die als Teil ihres Compilers verfügbar ist. Diese Implementierung zeichnet sich durch eine starke Parallelisierung und eine gute Skalierung auf Systemen mit mehreren Kernen aus. Es gibt jedoch auch andere Implementierungen, darunter diejenige von SLR Group, die ebenfalls eine gute Leistung bieten. Die Wahl der Implementierung hängt von den spezifischen Anforderungen Ihres Projekts ab.

Vor- und Nachteile des Intel Parallel STL

Der Intel Parallel STL bietet viele Vorteile für die parallele Programmierung in C++. Zu den Vorteilen gehören die Unterstützung der C++ 20 unset-Richtlinie, eine starke Skalierbarkeit und die schnelle Verarbeitung großer Datenmengen. Ein weiterer Vorteil ist, dass die Bibliothek Header-Only ist, was bedeutet, dass keine zusätzlichen Bibliotheken gelinkt werden müssen. Es gibt jedoch auch einige Nachteile, wie die Einschränkung auf Random-Access-Iteratoren und die Abhängigkeit von der Intel Threading Building Blocks-Bibliothek.

Leistungsbewertung von Parallel STL-Algorithmen

Die Leistung von Parallel STL-Algorithmen hängt von verschiedenen Faktoren ab, wie der Größe der Eingabedaten, der Anzahl der CPU-Kerne und der Art der Parallelisierung. Um die Leistung der Algorithmen zu bewerten, müssen verschiedene Metriken wie Ausführungszeit und Skalierbarkeit berücksichtigt werden. In Benchmarks wurden die Algorithmen sort, transform und reduce auf verschiedenen Systemen und mit verschiedenen Compiler-Implementierungen getestet. Die Ergebnisse zeigen, dass Parallel STL eine gute Leistung bietet und in vielen Fällen die sequentielle STL übertrifft.

Anwendungsbeispiele für Parallel STL

Parallel STL kann in verschiedenen Anwendungsfällen eingesetzt werden, bei denen die parallele Verarbeitung von Daten erforderlich ist. Ein Beispiel ist die Verarbeitung großer Datenmengen in der Datenanalyse, wo Parallel STL-Algorithmen schnelle Ergebnisse liefern können. Eine weitere Anwendung ist die parallele Sortierung von Daten in Algorithmen, die qualitativ hochwertige Suchergebnisse erfordern. Darüber hinaus kann Parallel STL bei der parallelen Verarbeitung von Bildern und bei der Optimierung von Code durch Parallelisierung helfen.

Zusammenfassung und Fazit

Die Verwendung von Parallel STL in C++ 17 ermöglicht eine einfache Parallelisierung von Code und bietet dadurch eine bessere Leistung auf Systemen mit mehreren Kernen. Die Intel Parallel STL-Bibliothek ist eine gute Wahl für Entwickler, die eine starke Parallelisierung und eine gute Skalierbarkeit wünschen. Es gibt auch andere Implementierungen des Parallel STL, die je nach den spezifischen Anforderungen Ihres Projekts ausgewählt werden können. Insgesamt ermöglicht die Verwendung von Parallel STL die effiziente Verarbeitung großer Datenmengen und stellt sicher, dass Ihr Code optimal auf den verfügbaren Ressourcen ausgeführt wird.

Highlights

• C++ 17 bietet Ausführungsrichtlinien für parallele Algorithmen
• Die Intel Parallel STL-Bibliothek ermöglicht die einfache Parallelisierung von C++-Code
• Die Standard Template Library (STL) bietet Container und Algorithmen für C++-Entwickler
• Die Verwendung der spaltenbasierten Parallel STL verbessert die Leistung auf Systemen mit mehreren Kernen
• Die Leistungsbewertung zeigt, dass Parallel STL eine gute Skalierbarkeit und schnelle Ausführungszeiten bietet

FAQs

Frage: Welche Ausführungsrichtlinien gibt es in C++ 17? Antwort: Es gibt drei Hauptausführungsrichtlinien: sequentiell, ungeordnet und parallel. Außerdem gibt es die Par-Unseq-Richtlinie in C++ 20.

Frage: Welche Implementierungen des Parallel STL gibt es? Antwort: Es gibt verschiedene Implementierungen, darunter die von Intel und SLR Group. Die Wahl hängt von den spezifischen Anforderungen ab.

Frage: Unterstützt der Intel Parallel STL auch GPU-Programmierung? Antwort: Nein, der Intel Parallel STL konzentriert sich hauptsächlich auf die parallele Verarbeitung auf CPUs. Es gibt jedoch andere Bibliotheken wie Boost.Compute, die GPU-Programmierung unterstützen.

Frage: Ist der Intel Parallel STL auf bestimmte Betriebssysteme beschränkt? Antwort: Nein, der Intel Parallel STL ist plattformunabhängig und kann auf verschiedenen Betriebssystemen verwendet werden, solange der Intel Compiler verfügbar ist.

Frage: Welche Algorithmen profitieren am meisten von der Parallelisierung? Antwort: Algorithmen wie sort, transform und reduce profitieren am meisten von der Parallelisierung, insbesondere bei großen Datenmengen.

Ressourcen:

• Intel Parallel STL auf GitHub
• SLR Group C++17 Parallel Algorithms