Porady: konwertowanie paraleli OpenMP dla pętli do korzystania ze współbieżności środowiska wykonawczego

W tym przykładzie pokazano, jak przekonwertować pętlę podstawową, która używa równoległych protokołu OpenMP i dla dyrektyw, aby używać współbieżności środowiska uruchomieniowego współbieżności::p arallel_for algorithm.

Przykład — liczba pierwszych

W tym przykładzie użyto zarówno protokołu OpenMP, jak i środowiska uruchomieniowego współbieżności, aby obliczyć liczbę liczb pierwszych w tablicy wartości losowych.

// concrt-omp-count-primes.cpp
// compile with: /EHsc /openmp
#include <ppl.h>
#include <random>
#include <array>
#include <iostream>

using namespace concurrency;
using namespace std;

// Determines whether the input value is prime.
bool is_prime(int n)
{
   if (n < 2)
      return false;
   for (int i = 2; i < n; ++i)
   {
      if ((n % i) == 0)
         return false;
   }
   return true;
}

// Uses OpenMP to compute the count of prime numbers in an array.
void omp_count_primes(int* a, size_t size)
{
   if (size == 0)
      return;

   size_t count = 0;
   #pragma omp parallel for
      for (int i = 0; i < static_cast<int>(size); ++i)
      {
         if (is_prime(a[i])) {
            #pragma omp atomic
               ++count;
         }
      }

   wcout << L"found " << count 
         << L" prime numbers." << endl;
}

// Uses the Concurrency Runtime to compute the count of prime numbers in an array.
void concrt_count_primes(int* a, size_t size)
{
   if (size == 0)
      return;

   combinable<size_t> counts;
   parallel_for<size_t>(0, size, [&](size_t i) 
   {
      if (is_prime(a[i])) {
         counts.local()++;
      }
   });

   wcout << L"found " << counts.combine(plus<size_t>()) 
         << L" prime numbers." << endl;
}

int wmain()
{
   // The length of the array.
   const size_t size = 1000000;
   
   // Create an array and initialize it with random values.
   int* a = new int[size];
   
   mt19937 gen(42);
   for (size_t i = 0; i < size; ++i) {
      a[i] = gen();
   }

   // Count prime numbers by using OpenMP and the Concurrency Runtime.

   wcout << L"Using OpenMP..." << endl;
   omp_count_primes(a, size);

   wcout << L"Using the Concurrency Runtime..." << endl;
   concrt_count_primes(a, size);

   delete[] a;
}

W tym przykładzie są generowane następujące dane wyjściowe.

Using OpenMP...
found 107254 prime numbers.
Using the Concurrency Runtime...
found 107254 prime numbers.

Algorytm parallel_for i openMP 3.0 umożliwiają typ indeksu jako typ całkowitoliczbowy ze znakiem lub niepodpisany typ całkowity. Algorytm parallel_for zapewnia również, że określony zakres nie przepełnia typu podpisanego. Protokół OpenMP w wersjach 2.0 i 2.5 zezwala tylko na podpisane typy indeksów całkowitych. Protokół OpenMP również nie weryfikuje zakresu indeksów.

Wersja tego przykładu korzystająca ze środowiska uruchomieniowego współbieżności używa również obiektu współbieżności::łączenie obiektu zamiast dyrektywy niepodzielnej w celu zwiększenia wartości licznika bez konieczności synchronizacji.

Aby uzyskać więcej informacji na temat parallel_for i innych algorytmów równoległych, zobacz Parallel Algorithms (Algorytmy równoległe). Aby uzyskać więcej informacji na temat combinable klasy, zobacz Parallel Containers and Objects (Kontenery równoległe i obiekty).

Przykład — użyj polecenia std::array

W tym przykładzie zmodyfikowano poprzedni obiekt, aby działał na obiekcie std::array zamiast na macierzy natywnej. Ponieważ wersje OpenMP 2.0 i 2.5 umożliwiają używanie tylko podpisanych typów indeksów całkowitych w parallel_for konstrukcji, nie można używać iteratorów do uzyskiwania dostępu do elementów kontenera biblioteki standardowej języka C++ równolegle. Biblioteka wzorców równoległych (PPL) udostępnia współbieżność::p arallel_for_each algorytmu, który wykonuje zadania równolegle w kontenerze iteracyjnym, takim jak te dostarczane przez bibliotekę standardową języka C++. Używa tej samej logiki partycjonowania, która jest używana przez parallel_for algorytm. Algorytm parallel_for_each przypomina algorytm std::for_each biblioteki standardowej języka C++, z tą różnicą, że parallel_for_each algorytm wykonuje zadania współbieżnie.

// Uses OpenMP to compute the count of prime numbers in an 
// array object.
template<size_t Size>
void omp_count_primes(const array<int, Size>& a)
{
   if (a.size() == 0)
      return;

   size_t count = 0;
   int size = static_cast<int>(a.size());
   #pragma omp parallel for
      for (int i = 0; i < size; ++i)
      {
         if (is_prime(a[i])) {
            #pragma omp atomic
               ++count;
         }
      }

   wcout << L"found " << count 
         << L" prime numbers." << endl;
}

// Uses the Concurrency Runtime to compute the count of prime numbers in an 
// array object.
template<size_t Size>
void concrt_count_primes(const array<int, Size>& a)
{
   if (a.size() == 0)
      return;

   combinable<size_t> counts;
   parallel_for_each(begin(a), end(a), [&counts](int n) 
   {
      if (is_prime(n)) {
         counts.local()++;
      }
   });

   wcout << L"found " << counts.combine(plus<size_t>()) 
         << L" prime numbers." << endl;
}

Kompilowanie kodu

Skopiuj przykładowy kod i wklej go w projekcie programu Visual Studio lub wklej go w pliku o nazwie concrt-omp-count-primes.cpp , a następnie uruchom następujące polecenie w oknie wiersza polecenia programu Visual Studio.

cl.exe /EHsc /openmp concrt-omp-count-primes.cpp

Zobacz też

Migrowanie z OpenMP do środowiska uruchomieniowego współbieżności
Algorytmy równoległe
Równoległe kontenery oraz obiekty