方法: 単純な Parallel.For ループを記述する
このトピックには、Parallel.For メソッドを示す 2 つの例が含まれています。 1 つ目は Parallel.For(Int64, Int64, Action<Int64>) メソッドのオーバーロードを使用し、2 つ目は Parallel.For メソッドの 2 つの最も単純なオーバーロードである Parallel.For(Int32, Int32, Action<Int32>) オーバーロードを使用します。 ループの取り消し、ループの繰り返しの中断、またはスレッド ローカル状態の維持が不要な場合は、Parallel.For メソッドのこれら 2 つのオーバーロードを使用できます。
注
このドキュメントでは、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 のラムダ式に慣れていない場合は、PLINQ と TPL のラムダ式の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 つ目は、2 つのマトリックスの積を計算します。
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 パスが必要であり、そのディレクトリ内のファイルの数と合計サイズが報告されます。 ディレクトリが存在することを確認した後、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 サイズを決定します。 その後、各ファイル サイズが totalSize 変数に追加されます。 加算は、追加がアトミック操作として実行されるように、Interlocked.Add を呼び出すことによって実行されることに注意してください。 それ以外の場合、複数のタスクが totalSize 変数を同時に更新しようとする可能性があります。
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 '{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
マトリックス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 つのマトリックスの積を計算します。 また、System.Diagnostics.Stopwatch クラスを使用して、並列ループと非並列ループのパフォーマンスを比較する方法も示します。 大量の出力を生成できるため、この例では出力をファイルにリダイレクトできます。
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 {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
ループを含むコードを並列化する場合、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否定するポイントに並列化を超えることなく、プロセッサを可能な限り利用することです。 この特定の例では、内側のループで実行される作業があまりないため、外側のループのみが並列化されます。 少量の作業と望ましくないキャッシュ効果の組み合わせにより、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可能性があります。 したがって、外側のループのみを並列化することは、ほとんどのシステムでコンカレンシーの利点を最大化する最良の方法です。
デリゲート
For のこのオーバーロードの 3 番目のパラメーターは、C# では Action<int> 型、Visual Basic では Action(Of Integer) 型のデリゲートです。 Action デリゲートは、0 個の型パラメーター、1 個または 16 個の型パラメーターを持っているかどうかにかかわらず、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。 この例ではラムダ式を使用してデリゲートを作成しますが、他の方法でもデリゲートを作成できます。 詳細については、「PLINQ および TPL でのラムダ式の」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。 この反復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) 上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、System.Threading.Tasks.ParallelOptions 入力パラメーターを受け取るオーバーロードのいずれかを使用します(例: Parallel.For(Int32, Int32, ParallelOptions, Action<Int32,ParallelLoopState>))。
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、ループの反復を手動で停止または中断する場合に便利です。これは、ParallelLoopResult には完了まで実行された最後のイテレーションなどの情報が格納されるためです。 いずれかのスレッドで 1 つ以上の例外が発生すると、System.AggregateException が発生します。
この例のコードでは、For の戻り値は使用されません。
分析とパフォーマンス
パフォーマンス ウィザードを使用して、コンピューターの CPU 使用率を表示できます。 実験として、マトリックス内の列と行の数を増やします。 行列が大きいほど、計算の並列バージョンと順次バージョンの間のパフォーマンス差が大きくなります。 マトリックスが小さい場合、並列ループの設定にオーバーヘッドがあるため、シーケンシャル バージョンの実行速度が速くなります。
コンソールやファイル システムなどの共有リソースを同期的に呼び出すと、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ときは、ループ内で Console.WriteLine などの呼び出しを避けるようにしてください。
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