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  • 线程并行执行,汇总结果、多线程并行执行,汇总结果
  • 主要介绍了Spark调优多线程并行处理任务实现方式,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
  • C++多线程并行计算

    千次阅读 2020-03-11 16:41:49
    C++多线程并行计算多线程(std::thread) 多线程(std::thread) 写了一个简短的并行计算例子 存粹的利用CPU性能计算素数个数 //实现标准库头文件<numeric>中accumulate函数的并行版本 #include <iostream> ...

    C++多线程并行计算

    多线程(std::thread)

    写了一个简短的并行计算例子
    存粹的利用CPU性能计算素数个数

    //实现标准库头文件<numeric>中accumulate函数的并行版本
    #include <iostream>
    #include <thread>
    #include <numeric>
    #include <algorithm>
    #include <vector>
    #include <functional>
    #include <utility>
    #include <windows.h>
    
    
    using std::thread;
    using std::vector;
    using std::accumulate;
    using std::cout;
    using std::endl;
    
    // 被执行的函数
    template <typename Iterator, typename T> class Accum
    {
    public:
    	void operator() (Iterator first, Iterator last, T &sum)
    	{
    		sum = 0;
    
    		for (; first != last; ++first)
    		{
    			// 简单的计算素数
    			auto k = std::sqrtf(*first);
    			int i = 0;
    			for (i = 2; i <= k; i++)
    			{
    				if ((*first)%i == 0)
    				{
    					break;
    				}
    			}
    
    			if (i > k)
    			{
    				++sum;
    			}
    		}
    	}
    };
    
    // 分发任务的函数
    template <typename Iterator, typename T>
    T ParallelAccum(Iterator first, Iterator last, T &sum)
    {
    	//计算迭代器中包含的元素数量
    	const unsigned int len = std::distance(first, last);
    	//若迭代器中没有元素则直接返回
    	if (!len)
    	{
    		return sum;
    	}
    
    	//获取机器支持的并发线程数
    	const unsigned int num_thread = thread::hardware_concurrency();
    
    	//最终实际上每个线程处理的元素个数
    	const unsigned int block_size = len / num_thread;
    	//保存每个线程累加的结果
    	vector<T> results(num_thread);
    	//启动比num_thread - 1个线程,因为main函数本身已开启一个线程
    	vector<thread> threads(num_thread - 1);
    
    	//开始并行计算
    	Iterator block_begin = first;
    	for (unsigned int i = 0; i < (num_thread - 1); ++i)
    	{
    		Iterator block_end = block_begin;
    		//将迭代器向前推进一个块,到达当前块的末尾位置
    		std::advance(block_end, block_size);
    		//传递参数,通常情况下thread的构造函数将复制所提供的参数,需要将模板参数转为引用
    		threads[i] = thread(Accum<Iterator, T>(), block_begin, block_end, std::ref(results[i]));
    		block_begin = block_end;
    	}
    	//处理最后一个线程,由于block_size = len / num_thread得到的结果不一定为整数,该线程处理剩余的所有元素
    	Accum<Iterator, T>()(block_begin, last, results[num_thread - 1]);
    	//对threads中所有线程调用join()
    	std::for_each(threads.begin(), threads.end(), std::mem_fn(&thread::join));
    	//
    	return accumulate(results.begin(), results.end(), sum);
    }
    
    // 计时结构
    LARGE_INTEGER t1, t2, tc;
    
    void time_begin()
    {
    	QueryPerformanceFrequency(&tc);
    	QueryPerformanceCounter(&t1);
    }
    
    float time_end()
    {
    	QueryPerformanceCounter(&t2);
    	return ((t2.QuadPart - t1.QuadPart)*1.0 / tc.QuadPart) * 1000;
    }
    
    int main()
    {
    	// 装备任务队列
    	vector<int> i_vec;
    	int sum = 0;
    	for (int i = 1; i != 501000; ++i)
    	{
    		i_vec.push_back(i);
    	}
    
    	// 并行计算示例
    	time_begin();
    	sum = ParallelAccum(i_vec.cbegin(), i_vec.cend(), sum);
    	cout << "time: " << time_end() << ", sum = " << sum << endl;
    
    	// 一般计算示例
    	time_begin();
    	Accum<vector<int>::iterator, int> a;
    	a(i_vec.begin(), i_vec.end(), sum);
    	cout << "time: " << time_end() << ", sum = " << sum << endl;
    
    
    	return 0;
    }
    

    在这里插入图片描述

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  • 三维模型自旋图的多线程并行算法
  • 计算机高级体系结构 基于多线程并行程序优化 编写C语言程序,实现矩阵相乘,使用多线程并行程序的设计方法
  • EPANET_threaded EPANET的多线程并行计算
  • Java多线程并行处理任务的实现

    万次阅读 2019-04-20 21:08:02
    Java多线程并行处理任务的实现 在实际项目开发的过程中,遇到过需要处理一个由多个子任务组成的任务的问题.顺序处理起来会造成响应时间超长,用户体验不好的问题.我想到一个解决方案,即使用多线程并行处理子任务.思路...

    Java多线程并行处理任务的实现

    在实际项目开发的过程中,遇到过需要处理一个由多个子任务组成的任务的问题.顺序处理起来会造成响应时间超长,用户体验不好的问题.我想到一个解决方案,即使用多线程并行处理子任务.思路就是使用ThreadPoolExecutor线程池,然后使用一个list保存所有线程的实例引用.以下是代码实现.

    以下是代码实现

    FactorialCalculator 类:用于实现具体的业务处理

    package ThreadTask;
    
    import java.util.concurrent.Callable;
    
    public class FactorialCalculator implements Callable<Integer> {
        private int number;
    
        public FactorialCalculator(int number) {
            this.number = number;
        }
    
        //计算阶乘
        public Integer call() throws Exception {
            Integer result = 1;
            if (number == 0 || number == 1)
                result = 1;
            else {
                for (int i = 2; i <= number; i++) {
                    result *= i;
                    //为了演示效果,休眠20ms
                    Thread.sleep(20);
                }
            }
            System.out.printf("线程:%s," + number + "!= %d\n", Thread.currentThread().getName(), result);
            return result;
        }
    
    }
    

    Main 类:用于实现多线程任务的实现和处理

    import ThreadTask.FactorialCalculator;
    
    import java.util.ArrayList;
    import java.util.List;
    import java.util.Random;
    import java.util.concurrent.ExecutionException;
    import java.util.concurrent.Executors;
    import java.util.concurrent.Future;
    import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
    
    
    public class Main {
    
        public static void main(String[] args) {
            Long startTime = System.currentTimeMillis();
            ThreadPoolExecutor executor = (ThreadPoolExecutor) Executors.newFixedThreadPool(2);//创建只有2个线程的线程池
            //存放结果的列表
            List<Future<Integer>> resultList = new ArrayList<>();
            //通过Random类生成一个随机数生成器
            Random random = new Random();
            for (int i = 0; i < 10; i++) {
                int number = random.nextInt(10);
                FactorialCalculator calculator = new FactorialCalculator(number);
                Future<Integer> result = executor.submit(calculator);
                resultList.add(result);
            }
            //创建一个循环来监控执行器的状态
            try {
                while (executor.getCompletedTaskCount() < resultList.size()) {
                    System.out.printf("\n已完成的线程数量: %d\n", executor.getCompletedTaskCount());
                    for (int i = 0; i < resultList.size(); i++) {
                        Future<Integer> result = resultList.get(i);
                        System.out.printf("第 %d 个线程 : 是否完成:%s\n", i, result.isDone());
                    }
                    Thread.sleep(50);
                }
            } catch (InterruptedException e) {
                // TODO Auto-generated catch block
                e.printStackTrace();
            }
            System.out.println("全部线程执行结束");
            try {
                for (int i = 0; i < resultList.size(); i++) {
                    Future<Integer> result = resultList.get(i);
                    Integer number = null;
                    number = result.get();
                    System.out.printf("第 %d 个线程 执行结果是: %d\n", i, number);
                }
            } catch (InterruptedException e) {
                // TODO Auto-generated catch block
                e.printStackTrace();
            } catch (ExecutionException e) {
                // TODO Auto-generated catch block
                e.printStackTrace();
            }
            executor.shutdown();
            Long endTime = System.currentTimeMillis();
            System.out.println("使用时间 = [" + (endTime - startTime) + "]");
        }
    }
    
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  • 线程并行运算

    2018-05-16 15:55:53
    能够利用多线程实现并行运算,并获得良好得效果,能够很好得利用多线程实现查找运算
  • 多线程排序- 多个线程并行执行以高效排序
  • 基于微内核的文件服务器的多线程并行化设计.pdf
  • 并发编程系列之线程并行学习笔记

    千次阅读 2018-12-15 23:36:54
    一、线程并行相关概念 同步(Synchronous)和异步(Asynchronous) 同步和异步的本质区别是是否需要等待,比如一个方法在执行,必须等前面一个方法程执行完成,才可以执行,这就是同步。如果不需要等上一个方法执行...

    一、线程并行相关概念

    同步(Synchronous)和异步(Asynchronous)

    同步和异步的本质区别是是否需要等待,比如一个方法在执行,必须等前面一个方法程执行完成,才可以执行,这就是同步。如果不需要等上一个方法执行完成,并行或者并发执行,这就是异步调用。

    并发(Concurrency)和并行(Parallelism)

    并发和并行两个概念很容易混淆。解释起来意思也差不多,不过说起来,并行才是真正意义上的并行执行,并发只是线程的交替执行,有可能存在串行的情况。

    在单核CPU的系统,线程只能是并发的,而不能支持并行,并行执行只能存在与多核CPU的系统。

    临界区

    临界区,可以理解为公共的资源或者说共享数据。临界区具有保护性,也就是说,只能一个线程占用临界区,一旦一个线程占了临界区,另外一个线程是不予许再占用的,必须等线程释放了才行。

    阻塞(Blocking)和非阻塞(Non-Blocking)

    阻塞是线程的一种比较严重的情况,从前面我们知道了临界区只能允许一个线程占用,假如一个线程因为执行时间过长,占用了临界区,不挂起,其它想要占用临界区的线程只能等待,这种情况就容易造成线程阻塞。非阻塞的话就相反了,指所有线程都正常执行,不会出现线程占临界区不挂起的情况。

    饥饿(Starvation)、死锁(Deadlock)和活锁(Livelock)

    饥饿,有些情况可能是一个线程优先级太低了,每次都被其它线程占用了,导致改线程一种不能占用临界区。也有一些情况是上一个线程执行时间太长了,一直没释放,导致其它线程都不能占用临界区,这也是造成线程饥饿。

    死锁有可能是因为线程死循环调用等等情况造成的,一旦出现这种情况估计就得人工排查了。

    活锁,解释一下,一般就是这样的情况,因为线程互相挂起临界区,给其它线程用,互相“谦让”,导致资源在两个或者几个线程之间跳到,这种情况就是活锁。

    二、并行的两个重要定律

    Amdahi定律

    Amdahi定律定义了串行系统并行化后的加速比公式。

    加速比定义:加速比 = 优化前系统耗时 / 优化后系统耗时

    加速比越高,说明优化越明显。简单介绍一下Amdahi定律公式的推导。
    优化后耗时T_n=T1(F+1/n(1-F)),其中T1表示优化前耗时,F表示串行比例,(1-F)表示并行比例,下标n就是处理器的个数。
    导入加速比公式,也就是T1/T_n,也就是1/(F + 1/n(1-F)),公式只是进行简单介绍。

    从公式可以看出,加速比是和串行比例F成反比的,从公式可以看出增加cpu的个数仅仅是一种提供加速比的方法,增加cpu个数的同时,还可以提供降低串行比例来做,也就是串行比例F越低,加速比也就越高

    Gustafson定律

    Custafson公式也是并行的一个比较重要的公式,现在介绍一下Custafson公式的推导。

    定义一下串行执行时间为a,并行执行时间为b。即单核CPU情况,执行时间为a+b总执行时间为a+nb,n表示CPU个数。

    //定义串行比例
    F=a/(a+b)

    //得到加速比
    s(n)=a+nb/a+b=a/a+b + nb/a+b = F + n*(b-a+a)/a+b = F + n(1-F)

    从公式可以看出,如果串行比例足够小的情况,加速比其实就是约等于处理器个数,也就是说通过加多CPU的个数就能提高加速比。

    两个公式看起来似乎有点矛盾,其实不然,两个公式只是从不同角度分析问题。Amdahi是说在串行比例一定时,通过加CPU的方法是有上限的,通过降低串行比例同时增加cpu个数可以提高加速比。Custafson是说在串行比较趋于很小的情况,从公式可以看出,加cpu就可以提高加速比

    三、多线程的特性

    因为多线程环境的数据不一致性和安全性,所以就需要一些规则类控制,Java的内存模型JMM就规范了多线程有效正确的执行,而JMM也正是围绕多线程的原子性、可见性、有序性进行的,所以本博客介绍一些多线程的原子性、可见性和有序性

    原子性

    对于单线程来说,确实是具有原子性的,比如一个int变量,改变一下值,去读取的时候是那个值,这是很正常的,我们去系统运行,也是这样的,因为我们的操作系统大部分是32位和64位的,int类型4个字节,也就是32位,不过可以试试long类型的数值,long类型是8个字节,也就是64位,如果两个线程都对其进行读写呢?在多线程环境,一个线程改变了long类型的值,然后再去读取,获取到的值就不一定是刚才改变的值了,因为你的系统可能是32位的,而long类型是64位的,如果两个线程都对long类型进行读写,就会出现这种情况。

    可见性

    对于可见性又应该怎么理解?首先说一下对于单线程来说,是并不存在可见性的,可见性是针对多线程来说的,比如,一个线程进行了改变,另外一个线程是否知道这个线程做了改变,这个就是可见性。举个例子,变量a是共享变量,一个cpu1上的变量a做了缓存优化,将变量a放在了缓存里,这时,另外一个cpu2上线程对变量a做了改变,这个操作对于cpu1上的线程是不可见的,因为cpu1已经做了缓存,所以cpu1上的线程就从缓存读取变量a了,发现和cpu2上读取的值并不一致。

    有序性

    对于单线程来说,一个线程的代码执行是按照先后顺序的,这样说是没错的,但是在多线程环境可不一定了。因为在多线程环境可能发生指令的重排。也就是说多线程环境,代码执行是不一定具有有序性的。

    既然无序性是重排导致的,那么是所有的指令都会重排的?当然不是。重排按照:Happen-Before规则。

    列举一下:
    引用葛一鸣/郭超/. 实战Java高并发程序设计 (597-601).

    程 序 顺 序 原 则: 一 个 线 程 内 保 证 语 义 的 串 行

    性 volatile 规 则: volatile 变 量 的 写, 先 发 生 于 读, 这 保 证 了 volatile 变 量 的 可 见 性

    锁 规 则: 解 锁( unlock) 必 然 发 生 在 随 后 的 加 锁( lock) 前

    传 递 性: A 先 于 B, B 先 于 C, 那 么 A 必 然 先 于 C

    线 程 的 start() 方 法 先 于 它 的 每 一 个 动 作

    线 程 的 所 有 操 作 先 于 线 程 的 终 结( Thread.join())

    线 程 的 中 断( interrupt()) 先 于 被 中 断 线 程 的 代 码

    对 象 的 构 造 函 数 执 行、 结 束 先 于 finalize() 方 法

    展开全文
  • OpenCL最小线程并行粒度

    千次阅读 2013-10-21 23:31:15
    由于OpenCL是为各类处理器设备而打造的开发标准的计算语言。因此跟CUDA不太一样的是,其对设备特征查询的项更上层,而...比如,你用OpenCL的设备查询API只能获取最大work group size,但无法获取到最小线程并行粒度。

    介绍

    由于OpenCL是为各类处理器设备而打造的开发标准的计算语言。因此跟CUDA不太一样的是,其对设备特征查询的项更上层,而没有提供一些更为底层的特征查询。比如,你用OpenCL的设备查询API只能获取最大work group size,但无法获取到最小线程并行粒度。

    但是,由于最小线程并行粒度对于OpenCL应用领域最广的GPU而言确实是一个比较重要的参数。如果你的work group的work item的个数是最小线程并行粒度的倍数,那么你的OpenCL kernel程序往往会达到很高的计算效率,同时也能基于这个模型来做一些Memory Bank Confliction的避免措施。因此,我这里提供了一个比较简单的OpenCL kernel来获取当前GPU或其它处理器的最小线程并行粒度。

    基本理论

    我们知道,一个计算设备由若干个Compute Unit构i成,而一个Compute Unit中包含了多个Processing Element,一个Compute Unit中的所有Processing Element对于一条算术逻辑指令而言是同时进行操作的。而不同的Compute Unit之间也可以是同时进行操作。因此,GPU的并行可以划分为两个层次——一层是Compute Unit内的所有Processing Element的并行操作;另一层是各个Compute Unit的并行操作。

    上面是物理层面,如果对于OpenCL逻辑层面,我们可以认为,一个work group的最大work item个数是指一个compute unit最多能调度、分配的线程数。这个数值一般就是一个CU内所包含的PE的个数的倍数。比如,如果一个GPU有2个CU,每个CU含有8个PE,而Max work group size是512,那么说明一个CU至少可以分配供512个线程并发操作所需要的各种资源。由于一个GPU根据一条算术逻辑指令能对所有PE发射若干次作为一个“原子的”发射操作,因此,这一个对程序员而言作为“原子的”发射操作启动了多少个线程,那么我们就可以认为是该GPU的最小并行线程数。如果一款GPU的最小线程并行数是32,那么该GPU将以32个线程作为一组原子的线程组。这意味着,如果遇到分支,那么一组32个线程组中的所有线程都将介入这个分支,对于不满足条件的线程,则会等到这32个线程中其它线程都完成分支处理之后再一起执行下面的指令。

    如果我将work group size指定为64,并且在kernel程序里加一个判断,如果pid小于32做操作A,否则做操作B,那么pid为0~31的线程组会执行操作A,而pid为32到63的线程组不会受到阻塞,而会立马执行操作B。此时,两组线程将并发操作(注意,这里是并发,而不是并行。因为上面讲过,GPU一次发射32个线程的话,那么对于多个32线程组将会调度发射指令)。

    根据这个特性,我们就可以写一个OpenCL kernel程序来判别当前GPU的最小并行线程粒度。

    我们首先会将work group size定为最大能接受的尺寸。然后,我们将这个work group平均划分为两组,对它们进行测试。我们在中间定义了一个local memory的变量,每个线程都能访问它,不过我们只让pid为0以及pid为[max_work_group_size / 2]的线程去访问它,以不受太多干扰。如果这个标志在线程组0执行时被线程组1改变,那么我们就知道这个粒度并非是最小的,然后对前一组再平均划分为2,递归操作。如果在执行线程组0之后标志没有被更改,那么说明这整个线程组是一个原子的线程组,也就是我们所要的最小并行的线程粒度。

    在内核程序中,我们还传了一个用于延迟的循环次数,使得非原子的线程组能够被并发执行。

     OpenCL代码片断

    执行环境为:Windows 7 64bit  AMD-APU A6-3420M    Visual Studio 2008  ATI Strom APP SDK.

    主机端的部分代码片断:

            cl_context context = nullptr;       // OpenCL context
            cl_command_queue commandQueue = nullptr;
            cl_program program = nullptr;       // OpenCL kernel program object that'll be running on the compute device
            cl_mem outputMemObj = nullptr;      // output memory object for output
            cl_kernel kernel = nullptr;         // kernel object
            const int deviceIndex = 0;
    
            context = clCreateContext(NULL,1, &devices[deviceIndex],NULL,NULL,NULL);
            commandQueue = clCreateCommandQueue(context, devices[deviceIndex], 0, NULL);
            // Read the kernel code to the buffer
            FILE *fp = fopen("cl_kernel.cl", "rb");
            if(fp == nullptr)
            {
                puts("The kernel file not found!");
                goto RELEASE_RESOURCES;
            }
            fseek(fp, 0, SEEK_END);
            size_t kernelLength = ftell(fp);
            fseek(fp, 0, SEEK_SET);
            char *kernelCodeBuffer = (char*)malloc(kernelLength + 1);
            fread(kernelCodeBuffer, 1, kernelLength, fp);
            kernelCodeBuffer[kernelLength] = '\0';
            fclose(fp);
            
            const char *aSource = kernelCodeBuffer;
            program = clCreateProgramWithSource(context, 1, &aSource, &kernelLength, NULL);
    
            status = clBuildProgram(program, 1, &devices[deviceIndex], NULL, NULL, NULL);
            cl_int outputArg = 0;
            outputMemObj = clCreateBuffer(context, CL_MEM_WRITE_ONLY, sizeof(outputArg), NULL, NULL);
            kernel = clCreateKernel(program,"QueryMinimumGranularity", NULL);
    
            cl_int inputArg = 1000;
            status = clSetKernelArg(kernel, 0, sizeof(inputArg), &inputArg);
            status = clSetKernelArg(kernel, 1, sizeof(outputMemObj), &outputMemObj);
    
            size_t groupSize;
            clGetDeviceInfo(devices[deviceIndex], CL_DEVICE_MAX_WORK_GROUP_SIZE, sizeof(groupSize), &groupSize, NULL);
            size_t global_work_size[1] = { groupSize };
            size_t local_work_size[1] = { groupSize };
            status = clEnqueueNDRangeKernel(commandQueue, kernel, 1, NULL, global_work_size, local_work_size, 0, NULL, NULL);
            clFinish(commandQueue);     // Force wait until the OpenCL kernel is completed
    
            status = clEnqueueReadBuffer(commandQueue, outputMemObj, CL_TRUE, 0, sizeof(outputArg), &outputArg, 0, NULL, NULL);
            char chBuffer[256];
            wchar_t wsBuffer[256];
            sprintf(chBuffer, "The minimum granularity is: %d", outputArg);
            MBString2WCString(wsBuffer, chBuffer, false);
            MessageBox(hWnd, wsBuffer, L"Notice", MB_OK);

    kernel代码:

    __kernel void QueryMinimumGranularity(int nLoop, __global int *pOut)
    {
        __local volatile int flag;
    
        int index = get_global_id(0);
        int totalItems = get_global_size(0);
    
        do
        {
            int halfIndex = totalItems / 2;
            if(index == 0)
                flag = 1;
    
            barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE);
    
            if(index < halfIndex)
            {
                for(int i = 0; i < nLoop; i++)
                {
                    if(flag == -1)
                        break;
                }
                if(flag != -1)
                {
                    if(index == 0)
                    {
                        *pOut = totalItems;
                        flag = 2;
                    }
                }
            }
            else
            {
                if(index == halfIndex)
                {
                    if(flag != 2)
                    {
                        //while(flag != 1);
                        flag = -1;
                    }
                }
            }
    
            barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE);
    
            if(flag == 2)
                break;
    
            totalItems /= 2;
        }
        while(totalItems > 0);
    }


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