深入探索C++17并行算法 - 使用Intel的Parallel STL

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深入探索C++17并行算法 - 使用Intel的Parallel STL

引言

歡迎參加本次線上研討會，主題為「深入了解C++17並行算法 - 使用Intel Parallel STL」。我是Arne Shivani，來自安大略理工學院，基於GoodSharkNET的開發。在本次研討會中，我將向大家介紹C++17的執行策略，並示範如何運用Intel Parallel STL庫來開發並行化的應用。我們還將進行詳細的教程和性能測試，展示Parallel STL在強大的網研究群集上的效果。您可以在以下鏈接中找到教程部分的相關文件，需要使用您的GoodSharkNET帳戶進行登錄。

C++17的執行策略

C++17引入了執行策略的概念，允許開發者根據需求選擇算法的執行方式。目前，C++17提供了四種執行策略：sequential（預設策略）、parallel（並行策略）、unsequenced（未指定策略）和parallel_unsequenced（並行未指定策略）。開發者可以將這些策略作為算法的第一個參數來使用，以指定算法的執行方式。此外，執行策略僅作為建議，實際的執行方式由編譯器決定。該功能允許開發者以最少的代價將現有的C++代碼轉化為並行算法。

Intel Parallel STL介紹

Intel Parallel STL是一個頭文件庫，可以無需鏈接任何庫文件，直接使用STL（標準模板庫）中的並行版本。它兼容C++17的執行策略，為開發者提供了快速並行化現有代碼的方法。Parallel STL支持各種STL算法，並通過利用Intel Threading Building Blocks（TBB）庫實現了良好的擴展性和效能。

如何在目前編譯器中使用Parallel STL

目前，Intel Parallel STL僅受主流編譯器支持，例如Microsoft Visual Studio 2017（版本15.5以上）和最新版本的Intel C++編譯器。如果您想在目前的編譯器中體驗這些並行化功能，您可以從GitHub上下載Parallel STL庫，並將其添加到您的項目中。Parallel STL還依賴於Intel Threading Building Blocks（TBB）庫，這也是免費提供的。由於Parallel STL是開源的，未來的GCC和Clang版本可能會使用這個庫來實現執行策略。要在您的系統上進行安裝，您可以使用Conan和Pip這些包管理工具。

Parallel STL教程

在這一部分中，我們將介紹Parallel STL的基本用法和主要特點。我們將從一些簡單的示例開始，並展示如何將現有的STL代碼轉化為並行版本。在教程的最後，我們還提供了一些完整的代碼和演示文件，以幫助您更好地理解Parallel STL的使用方法。

適用於排序算法的Parallel STL

作為Parallel STL的用例之一，排序算法是許多應用領域中常見的需求。我們將以排序算法為例，展示如何使用Parallel STL來實現並行化。假設我們有一個整數向量，我們想要對其進行排序。在常規STL中，我們可以簡單地使用std::sort函數來實現。在Parallel STL中，我們需要包含相關的頭文件並指定執行策略，例如parallel。這樣，我們就可以輕鬆地將排序算法從序列化轉化為並行化，而只需進行少量的修改。

#include <vector>
#include <algorithm>
#include <execution>

int main() {
    std::vector<int> numbers = {5, 2, 9, 1, 7, 3};

    // Sequential sort
    std::sort(numbers.begin(), numbers.end());

    // Parallel sort using Parallel STL
    std::sort(std::execution::par, numbers.begin(), numbers.end());

    return 0;
}

上述代碼演示了如何在Parallel STL中使用std::sort函數進行並行排序。通過添加std::execution::par參數，我們告訴編譯器使用並行執行策略。這使得我們能夠利用多核處理器的並行計算能力，從而提高排序速度。

其他Parallel STL算法的使用示例

除了排序算法，Parallel STL還提供了許多其他常用算法的並行版本，例如map、reduce、transform等。這些算法可以用於各種數據處理和計算任務。以下是一些使用示例：

Map演算法：將一個數組中的每個元素映射為一個新值。

std::vector<int> numbers = {1, 2, 3, 4, 5};
std::vector<int> squared_numbers(numbers.size());
std::transform(std::execution::par, numbers.begin(), numbers.end(), squared_numbers.begin(), [](int n) { return n * n; });

Reduce演算法：將數組中的所有元素進行累加。

std::vector<int> numbers = {1, 2, 3, 4, 5};
int sum = std::reduce(std::execution::par, numbers.begin(), numbers.end());

Filter演算法：過濾掉不符合條件的元素。

std::vector<int> numbers = {1, 2, 3, 4, 5};
std::vector<int> even_numbers(numbers.size());
auto is_even = [](int n) { return n % 2 == 0; };
auto end_iterator = std::copy_if(std::execution::par, numbers.begin(), numbers.end(), even_numbers.begin(), is_even);
even_numbers.resize(std::distance(even_numbers.begin(), end_iterator));  // 必須調整容器大小以去除多餘的元素

這些只是Parallel STL算法的一些示例，並行版本的詳細用法和參數設置請參閱官方文檔。

Parallel STL應用案例和性能評估

Parallel STL的優點在於它能夠快速並行化現有的C++代碼，提高算法的執行效率。它特別適合大數據處理和計算密集型任務。以下是一些Parallel STL的應用案例：

大規模資料排序：使用Parallel STL的並行排序算法，可以在多核處理器上快速對大型數據集進行排序，從而節省大量時間。
數據轉換和映射：Parallel STL的map和transform算法可用於對數組中的每個元素進行轉換，提供更高效的數據處理。
數據分析：使用Parallel STL的reduce算法，可以快速計算數組中的總和、平均值等統計量，加速數據分析過程。

值得注意的是，Parallel STL能夠在合適的硬體環境下實現良好的強大擴展性和性能。對於某些算法和特定的處理任務，它能夠實現線性加速比，大幅提高計算效率。

在進行性能評估時，我們進行了一系列基於不同數據集和平台的測試。結果顯示，Parallel STL在大多數情況下都能夠獲得顯著的性能提升。然而，需要注意的是，Parallel STL對於特定的數據結構和算法可能不適用。在選擇使用Parallel STL時，需要仔細評估其適用性和性能。

Parallel STL與其他並行庫的比較

除了Parallel STL，還有其他一些流行的並行庫可供選擇，例如OpenMP、Intel TBB和Microsoft PPL。這些庫提供了不同的並行計算模型和語法。以下是Parallel STL與其他並行庫的比較：

OpenMP：OpenMP是一個跨平台的並行計算API，可以實現簡單的對稱多處理（SMP）並行化。OpenMP提供了一組指令和編譯器指示符，可在C++代碼中標識並行區域。相比之下，Parallel STL更加靈活和集成化，並且能夠自動提供並行性能。
Intel TBB：Intel TBB是一個功能豐富的並行庫，提供了一套C++模板類和函數，可以實現低層次的綫程和任務並行。與Parallel STL相比，Intel TBB使用更細粒度的任務划分策略，能夠更好地適應不同的硬體架構和任務需求。
Microsoft PPL：Microsoft PPL是一個並行模式庫，提供了一套C++模板類和函數，用於實現任務和數據平行化。PPL提供了簡單的並行執行計算模型，並且與STL非常相似。然而，Parallel STL具有更好的擴展性和性能，並且能夠在更廣泛的硬體環境中運行。

總的來說，Parallel STL在功能和性能方面與其他並行庫相比並沒有太大的差異。最終的選擇應該基於具體的項目需求和特點，並慎重評估各個庫的優缺點。

Parallel STL的優點和缺點

Parallel STL是一個強大的並行庫，具有以下優點：

提供了C++17的執行策略支持，使得現有的C++代碼能夠快速並行化，並發揮多核處理器的計算能力。
高度兼容標準的STL，使得開發者能夠使用熟悉的STL接口和語法進行並行編程。
針對Intel架構進行了優化，能夠充分發揮Intel處理器的計算性能。
提供了豐富的並行算法和數據結構，滿足了多種計算需求。

然而，Parallel STL也存在一些缺點：

目前只受限於少數主流編譯器的支持，可能無法在所有平台上運行。
只支持隨機存取迭代器，對於某些數據結構（如鏈錶和樹等）的並行化較為困難。
需要依賴Intel Threading Building Blocks（TBB）庫，這可能增加了庫的配置和使用的複雜性。

總的來說，Parallel STL是一個強大的並行庫，能夠加速現有C++代碼的運行並提高計算效率。然而，開發者需要仔細考慮其適用性和性能，並在選擇使用時進行評估。

總結

在本次線上研討會中，我們介紹了C++17的執行策略和Intel Parallel STL庫。我們展示了如何使用Parallel STL將現有的STL代碼轉化為並行版本，並通過一些示例演示了Parallel STL的功能和優點。Parallel STL是一個強大的並行庫，能夠提高計算效率並加速數據處理。然而，開發者需要仔細評估其在目標環境中的適用性和性能。希望本次研討會對您有所幫助！