方法: 単純な Parallel.For ループを記述する
このトピックでは、Parallel.For メソッドを示す 2 つの例を示しています。 最初の例では Parallel.For(Int64, Int64, Action<Int64>) メソッドのオーバー ロードを使用し、2 番目の例では Parallel.For(Int32, Int32, Action<Int32>) のオーバー ロードを使用しています。これらは Parallel.For メソッドの 2 つの最も単純なオーバーロードです。 Parallel.For メソッドのこれらの 2 つのオーバー ロードは、ループをキャンセルする必要がない場合、ループのイテレーションから抜ける場合、またはいずれかのスレッドローカル状態を維持する場合に使用します。
Note
ここでは、ラムダ式を使用して TPL でデリゲートを定義します。 C# または Visual Basic のラムダ式についての情報が必要な場合は、「Lambda Expressions in PLINQ and TPL (PLINQ および TPL のラムダ式)」を参照してください。
最初の例では、1 つのディレクトリ内のファイルのサイズを計算します。 2 つ目の例では、2 つの行列の積を計算します。
ディレクトリ サイズの例
この例は、ディレクトリ内のファイルの合計サイズを計算する単純なコマンド ライン ユーティリティです。 引数として 1 つのディレクトリ パスを必要とし、対象のディレクトリ内のファイルの数と合計サイズを報告します。 ディレクトリが存在することを確認したら、Parallel.For メソッドを使用してディレクトリ内のファイルを列挙し、そのファイルのサイズを決定します。 そして、各ファイル サイズが totalSize 変数に追加されます。 加算処理は、アトミックな操作として実行できるように、Interlocked.Add を呼び出して実行されることに注意してください。 そうしない場合、複数のタスクが同時に totalSize 変数を更新しようとすることがあります。
using System;
using System.IO;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;
public class Example
{
public static void Main(string[] args)
{
long totalSize = 0;
if (args.Length == 0) {
Console.WriteLine("There are no command line arguments.");
return;
}
if (! Directory.Exists(args[0])) {
Console.WriteLine("The directory does not exist.");
return;
}
String[] files = Directory.GetFiles(args[0]);
Parallel.For(0, files.Length,
index => { FileInfo fi = new FileInfo(files[index]);
long size = fi.Length;
Interlocked.Add(ref totalSize, size);
} );
Console.WriteLine("Directory '{0}':", args[0]);
Console.WriteLine("{0:N0} files, {1:N0} bytes", files.Length, totalSize);
}
}
// The example displaysoutput like the following:
// Directory 'c:\windows\':
// 32 files, 6,587,222 bytes
Imports System.IO
Imports System.Threading
Imports System.Threading.Tasks
Module Example
Public Sub Main()
Dim totalSize As Long = 0
Dim args() As String = Environment.GetCommandLineArgs()
If args.Length = 1 Then
Console.WriteLine("There are no command line arguments.")
Return
End If
If Not Directory.Exists(args(1))
Console.WriteLine("The directory does not exist.")
Return
End If
Dim files() As String = Directory.GetFiles(args(1))
Parallel.For(0, files.Length,
Sub(index As Integer)
Dim fi As New FileInfo(files(index))
Dim size As Long = fi.Length
Interlocked.Add(totalSize, size)
End Sub)
Console.WriteLine("Directory '{0}':", args(1))
Console.WriteLine("{0:N0} files, {1:N0} bytes", files.Length, totalSize)
End Sub
End Module
' The example displays output like the following:
' Directory 'c:\windows\':
' 32 files, 6,587,222 bytes
行列とストップウォッチの例
この例では、Parallel.For メソッドを使用して 2 つの行列の積を計算します。 また、System.Diagnostics.Stopwatch クラスを使用して並列ループと並列ではないループのパフォーマンスを比較する方法も示しています。 大量の出力が生成されるため、この例では出力をファイルにリダイレクトできることに注意してください。
using System;
using System.Diagnostics;
using System.Runtime.InteropServices;
using System.Threading.Tasks;
class MultiplyMatrices
{
#region Sequential_Loop
static void MultiplyMatricesSequential(double[,] matA, double[,] matB,
double[,] result)
{
int matACols = matA.GetLength(1);
int matBCols = matB.GetLength(1);
int matARows = matA.GetLength(0);
for (int i = 0; i < matARows; i++)
{
for (int j = 0; j < matBCols; j++)
{
double temp = 0;
for (int k = 0; k < matACols; k++)
{
temp += matA[i, k] * matB[k, j];
}
result[i, j] += temp;
}
}
}
#endregion
#region Parallel_Loop
static void MultiplyMatricesParallel(double[,] matA, double[,] matB, double[,] result)
{
int matACols = matA.GetLength(1);
int matBCols = matB.GetLength(1);
int matARows = matA.GetLength(0);
// A basic matrix multiplication.
// Parallelize the outer loop to partition the source array by rows.
Parallel.For(0, matARows, i =>
{
for (int j = 0; j < matBCols; j++)
{
double temp = 0;
for (int k = 0; k < matACols; k++)
{
temp += matA[i, k] * matB[k, j];
}
result[i, j] = temp;
}
}); // Parallel.For
}
#endregion
#region Main
static void Main(string[] args)
{
// Set up matrices. Use small values to better view
// result matrix. Increase the counts to see greater
// speedup in the parallel loop vs. the sequential loop.
int colCount = 180;
int rowCount = 2000;
int colCount2 = 270;
double[,] m1 = InitializeMatrix(rowCount, colCount);
double[,] m2 = InitializeMatrix(colCount, colCount2);
double[,] result = new double[rowCount, colCount2];
// First do the sequential version.
Console.Error.WriteLine("Executing sequential loop...");
Stopwatch stopwatch = new Stopwatch();
stopwatch.Start();
MultiplyMatricesSequential(m1, m2, result);
stopwatch.Stop();
Console.Error.WriteLine("Sequential loop time in milliseconds: {0}",
stopwatch.ElapsedMilliseconds);
// For the skeptics.
OfferToPrint(rowCount, colCount2, result);
// Reset timer and results matrix.
stopwatch.Reset();
result = new double[rowCount, colCount2];
// Do the parallel loop.
Console.Error.WriteLine("Executing parallel loop...");
stopwatch.Start();
MultiplyMatricesParallel(m1, m2, result);
stopwatch.Stop();
Console.Error.WriteLine("Parallel loop time in milliseconds: {0}",
stopwatch.ElapsedMilliseconds);
OfferToPrint(rowCount, colCount2, result);
// Keep the console window open in debug mode.
Console.Error.WriteLine("Press any key to exit.");
Console.ReadKey();
}
#endregion
#region Helper_Methods
static double[,] InitializeMatrix(int rows, int cols)
{
double[,] matrix = new double[rows, cols];
Random r = new Random();
for (int i = 0; i < rows; i++)
{
for (int j = 0; j < cols; j++)
{
matrix[i, j] = r.Next(100);
}
}
return matrix;
}
private static void OfferToPrint(int rowCount, int colCount, double[,] matrix)
{
Console.Error.Write("Computation complete. Print results (y/n)? ");
char c = Console.ReadKey(true).KeyChar;
Console.Error.WriteLine(c);
if (Char.ToUpperInvariant(c) == 'Y')
{
if (!Console.IsOutputRedirected &&
RuntimeInformation.IsOSPlatform(OSPlatform.Windows))
{
Console.WindowWidth = 180;
}
Console.WriteLine();
for (int x = 0; x < rowCount; x++)
{
Console.WriteLine("ROW {0}: ", x);
for (int y = 0; y < colCount; y++)
{
Console.Write("{0:#.##} ", matrix[x, y]);
}
Console.WriteLine();
}
}
}
#endregion
}
Imports System.Diagnostics
Imports System.Runtime.InteropServices
Imports System.Threading.Tasks
Module MultiplyMatrices
#Region "Sequential_Loop"
Sub MultiplyMatricesSequential(ByVal matA As Double(,), ByVal matB As Double(,), ByVal result As Double(,))
Dim matACols As Integer = matA.GetLength(1)
Dim matBCols As Integer = matB.GetLength(1)
Dim matARows As Integer = matA.GetLength(0)
For i As Integer = 0 To matARows - 1
For j As Integer = 0 To matBCols - 1
Dim temp As Double = 0
For k As Integer = 0 To matACols - 1
temp += matA(i, k) * matB(k, j)
Next
result(i, j) += temp
Next
Next
End Sub
#End Region
#Region "Parallel_Loop"
Private Sub MultiplyMatricesParallel(ByVal matA As Double(,), ByVal matB As Double(,), ByVal result As Double(,))
Dim matACols As Integer = matA.GetLength(1)
Dim matBCols As Integer = matB.GetLength(1)
Dim matARows As Integer = matA.GetLength(0)
' A basic matrix multiplication.
' Parallelize the outer loop to partition the source array by rows.
Parallel.For(0, matARows, Sub(i)
For j As Integer = 0 To matBCols - 1
Dim temp As Double = 0
For k As Integer = 0 To matACols - 1
temp += matA(i, k) * matB(k, j)
Next
result(i, j) += temp
Next
End Sub)
End Sub
#End Region
#Region "Main"
Sub Main(ByVal args As String())
' Set up matrices. Use small values to better view
' result matrix. Increase the counts to see greater
' speedup in the parallel loop vs. the sequential loop.
Dim colCount As Integer = 180
Dim rowCount As Integer = 2000
Dim colCount2 As Integer = 270
Dim m1 As Double(,) = InitializeMatrix(rowCount, colCount)
Dim m2 As Double(,) = InitializeMatrix(colCount, colCount2)
Dim result As Double(,) = New Double(rowCount - 1, colCount2 - 1) {}
' First do the sequential version.
Console.Error.WriteLine("Executing sequential loop...")
Dim stopwatch As New Stopwatch()
stopwatch.Start()
MultiplyMatricesSequential(m1, m2, result)
stopwatch.[Stop]()
Console.Error.WriteLine("Sequential loop time in milliseconds: {0}", stopwatch.ElapsedMilliseconds)
' For the skeptics.
OfferToPrint(rowCount, colCount2, result)
' Reset timer and results matrix.
stopwatch.Reset()
result = New Double(rowCount - 1, colCount2 - 1) {}
' Do the parallel loop.
Console.Error.WriteLine("Executing parallel loop...")
stopwatch.Start()
MultiplyMatricesParallel(m1, m2, result)
stopwatch.[Stop]()
Console.Error.WriteLine("Parallel loop time in milliseconds: {0}", stopwatch.ElapsedMilliseconds)
OfferToPrint(rowCount, colCount2, result)
' Keep the console window open in debug mode.
Console.Error.WriteLine("Press any key to exit.")
Console.ReadKey()
End Sub
#End Region
#Region "Helper_Methods"
Function InitializeMatrix(ByVal rows As Integer, ByVal cols As Integer) As Double(,)
Dim matrix As Double(,) = New Double(rows - 1, cols - 1) {}
Dim r As New Random()
For i As Integer = 0 To rows - 1
For j As Integer = 0 To cols - 1
matrix(i, j) = r.[Next](100)
Next
Next
Return matrix
End Function
Sub OfferToPrint(ByVal rowCount As Integer, ByVal colCount As Integer, ByVal matrix As Double(,))
Console.Error.Write("Computation complete. Display results (y/n)? ")
Dim c As Char = Console.ReadKey(True).KeyChar
Console.Error.WriteLine(c)
If Char.ToUpperInvariant(c) = "Y"c Then
If Not Console.IsOutputRedirected AndAlso
RuntimeInformation.IsOSPlatform(OSPlatform.Windows) Then Console.WindowWidth = 168
Console.WriteLine()
For x As Integer = 0 To rowCount - 1
Console.WriteLine("ROW {0}: ", x)
For y As Integer = 0 To colCount - 1
Console.Write("{0:#.##} ", matrix(x, y))
Next
Console.WriteLine()
Next
End If
End Sub
#End Region
End Module
ループを含む任意のコードを並列処理する場合、1 つの重要な目標は、並列処理のオーバーヘッドがパフォーマンス上の利点を無にするところまで並列化しすぎることなく、できるだけプロセッサを活用することです。 この特殊な例では、内側のループで実行される作業があまり多くないため、外側のループのみが並列化されています。 少量の作業と不適切なキャッシュの影響が組み合わさって、結果として入れ子になった並列ループのパフォーマンスが低下することがあります。 このため、大部分のシステムでは、外側のループだけをコンカレンシーすることで、最大限の効果を得ることができると言えます。
デリゲート
この For のオーバーロードの 3 番目のパラメーターは、Action<int> 型 (C#) またはAction(Of Integer) 型 (Visual Basic) のデリゲートです。 Action デリゲートは、0、1、または 16 の型パラメーターのいずれがあっても常に void を返します。 Visual Basic では、Action の動作は Sub で定義されます。 例では、ラムダ式を使用してデリゲートを作成していますが、他の方法でも同様にデリゲートを作成することができます。 詳細については、「PLINQ および TPL のラムダ式」を参照してください。
イテレーション値
デリゲートは、値が現在のイテレーションである 1 つの入力パラメーターを受け取ります。 このイテレーション値はランタイムによって提供され、その開始値は、現在のスレッドで処理されているソースのセグメント (パーティション) の最初の要素のインデックスです。
コンカレンシー レベルをより細かく制御する必要がある場合は、Parallel.For(Int32, Int32, ParallelOptions, Action<Int32,ParallelLoopState>) などの System.Threading.Tasks.ParallelOptions 入力パラメーターを受け取るいずれかのオーバーロードを使用します。
戻り値と例外処理
すべてのスレッドが完了すると、For は System.Threading.Tasks.ParallelLoopResult オブジェクトを使用して戻ります。 この戻り値は、手動でループのイテレーションを停止したり抜けたりする場合に役立ちます。完了まで実行した最後のイテレーションなどの情報を ParallelLoopResult が格納しているためです。 いずれかのスレッドで 1 つ以上の例外が発生した場合、System.AggregateException がスローされます。
この例のコードでは、戻り値に For は使用されません。
分析とパフォーマンス
パフォーマンス ウィザードを使用すると、コンピューター上の CPU 使用率を表示できます。 試しに、マトリックスの列と行の数を増やします。 マトリックスが大きいほど、並列バージョンとシーケンシャル バージョンの計算の間でパフォーマンスの違いが大きくなります。 マトリックスが小さい場合、並列ループを設定する際のオーバーヘッドがあるため、シーケンシャル バージョンのほうが高速に実行します。
コンソールやファイル システムなどの共有リソースへの同期呼び出しを行うと、並列ループのパフォーマンスが大幅に低下します。 パフォーマンスを測定する際は、ループ内の Console.WriteLine などの呼び出しを避けるようにしてください。
コードのコンパイル
このコードをコピーして、Visual Studio プロジェクトに貼り付けます。
関連項目
.NET