Concurrency::parallel_for中的Pybind11并行处理问题
Concurrency::parallel_for是一个并行处理的函数，它可以在多个线程上同时执行一个循环。Pybind11是一个用于将C++代码绑定到Python的库。在使用Pybind11绑定的C++函数中，我们可以使用Concurrency::parallel_for来实现并行处理。
并行处理是指将一个任务分成多个子任务，并在多个处理单元上同时执行这些子任务，以提高程序的执行效率。在并行处理中，每个处理单元都可以独立地执行任务的一部分，然后将结果合并起来。
在使用Concurrency::parallel_for进行并行处理时，我们需要注意以下几点：
- 并行度控制：可以通过设置并行度参数来控制并行处理的线程数。并行度越高，可以同时执行的任务数量就越多，但也会增加线程间的竞争和通信开销。因此，需要根据具体情况选择合适的并行度。
- 数据共享与同步：在并行处理中，多个线程可能同时访问共享的数据。为了避免数据竞争和不一致的结果，需要使用同步机制来保护共享数据的访问。常用的同步机制包括互斥锁、条件变量、原子操作等。
- 任务划分与负载均衡：在将任务划分成多个子任务时，需要考虑任务的负载均衡，使得每个线程处理的任务量尽可能均衡，以充分利用多核处理器的性能。
- 异常处理：在并行处理中，可能会出现异常情况。需要适当处理异常，保证程序的稳定性和可靠性。
在云计算领域，使用并行处理可以提高计算任务的处理速度和效率。例如，在大规模数据处理、机器学习、图像处理等领域，可以使用并行处理来加速计算过程。
腾讯云提供了一系列与并行处理相关的产品和服务，例如：
- 弹性容器实例（Elastic Container Instance）：提供了一种轻量级的容器实例化服务，可以快速创建和管理容器实例。可以使用并行处理来提高容器实例的处理能力。
- 弹性MapReduce（EMR）：提供了一种分布式计算框架，可以方便地进行大规模数据处理和分析。可以使用并行处理来加速MapReduce任务的执行。
- 弹性GPU服务（GPU Cloud）：提供了一种基于GPU的并行计算服务，可以加速图形处理、深度学习等任务的执行。
以上是腾讯云提供的一些与并行处理相关的产品和服务，更多详细信息可以参考腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/
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1回答
在下面的代码中，有一个用PPL实现的parallel_for循环。主要的问题在这里；当我被注释为cs.lock()和cs.unlock()时，abc向量值是不正确的。我使用concurrency_vector类型来随机访问数组值，但它似乎不起作用。锁定临界区，它正在工作但速度很慢。此外，为了提高速度，我使用索引来存储值，而不是使用2D-concurrency_vector。在没有锁定临界区的情况下，我错过了什么？
#include <iostream>
#include <ppl.h>
using namespace concurrency;
using namesp
浏览 7提问于2013-02-16得票数 0
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如何限制在
Concurrency::parallel_for<int>(0, 100, 1, [&](int k)
我看到了调度器/任务的想法，我没有在并行中使用它，因为有很多逻辑，我需要传递参数，任务的所有示例都只包含std：：cout<<“嘿嘿”<<std：：endl；在任务中。
希望你有一些想法。
bool func1(int x,int y....) //A lot of params{
Concurrency::parallel_for<int>(0, 100, 1, [&](int k) {
//a lot of
浏览 7提问于2021-07-07得票数 2
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1回答
在VS2010中，有没有办法强制Concurrency::parallel_for()循环(或parallel_for_each)串行运行？这样会更容易调试。
如果是这样的话，是怎么做的？
谢谢
浏览 0提问于2011-01-18得票数 3
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我有一段对矩阵执行的python代码。我已经使用pybind11创建了一个C++接口，它成功地以序列化方式运行(请参阅下面的代码)。
我正在尝试使其并行处理，以希望与其序列化版本相比减少计算时间。为此，我将大小为M×N的数组拆分为三个大小为M×(N/3)的子矩阵，以便使用相同的接口并行处理它们。
我使用python库创建了一个并行的for循环，并在每个循环中对一个大小为M×(N/3)的子矩阵调用ppl.h函数。
#include <iostream>
#include <ppl.h>
#include "pybind11/embed.h"
#inclu
浏览 79提问于2020-03-10得票数 0
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parallel_for_each的形式是：
Concurrency::parallel_for_each(start_iterator, end_iterator, function_object);
但parallel_for也是类似的形式：
Concurrency::parallel_for(start_value, end_value, function_object);
那么在多核编程中使用的Concurrency::parallel_for和Concurrency::parallel_for_each算法有什么不同呢？
浏览 0提问于2011-12-14得票数 4
在我的应用程序中，我有一个for循环，运行大约1000万个项目，如下所示：
int main(int argc, char* argv [])
{
unsigned int nNodes = 10000000;
Node** nodeList = new Node* [nNodes];
initialiseNodes(nodeList); // nodes are initialised here
for (unsigned int ii = 0l ii < nNodes; ++ii)
nodeList[ii]->updat
浏览 0提问于2012-09-27得票数 1
我正在使用VisualStudio2010的Concurrency::parallel_for()的并行模式库(PPL)来处理一组索引任务(通常，索引集要比可以同时运行的线程数大得多)。在进行冗长的计算之前，每个任务首先从共享资源管理器请求私有工作存储资源(以防万一:任务特定内存映射文件的视图，但我认为如果每个任务请求共享堆中的私有内存分配，则故事行将是相同的)。
共享资源管理器的使用与Concurrency::critical_section同步，这里问题开始:如果第一个线程/任务位于关键部分，第二个任务发出请求，则必须等待第一个任务的请求被处理。PPL显然是这样想的:嘿，这个线程正在等待，
浏览 3提问于2014-09-30得票数 4
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是否可以使用parallel_for创建任务
concurrency::concurrent_vector<concurrency::task<void>> tasks;
concurrency::parallel_for(0, length, [tasks](int i) {
tasks.push_back(Upload_Async(i));
});
concurrency::when_all(tasks.begin(), tasks.end()).wait();
浏览 1提问于2016-12-24得票数 0
我有一个关于"ppl.h“头的Concurrency::parallel_for算法的问题。这个例子来自Ivor Horton的书--“开始可视化C++ 2010”。
指向完整.cpp文件的链接： "Ch13/Ex13_03/Ex13_03.cpp“
在这个特定的示例中，他展示了如何使用并行计算构建Mandelbrot集。
处理它的函数是：
void DrawSetParallelFor(HWND hWnd)
{
// setting interface here
HDC hdc(GetDC(hWnd));
RECT rect;
GetClientRect(hWnd, &am
浏览 0提问于2011-12-16得票数 0
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1回答
我有一个concurrency::parallel_for，在里面我调用了一个函数，函数接受一个函子，传递给它一个lambda，就像
concurrency::parallel_for(0, particleCount, [&](int i)
{
...
kdTree->VisitCells([&](const KDTreeNode &node) //defining and passing
{
//code dealing with tree traversal
}
}
...and问题是，在parallel_for中定义lambda是否是一种
浏览 6提问于2015-10-10得票数 3
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我正在尝试实现一个条件(取决于大小)的std：：向量处理。如果它应该在单个线程上以串行模式处理，我只需在普通的'for‘循环中调用一个定义为lambda表达式的函数，它就可以工作了。但是，当我试图将这个lambda函数作为参数传递给concurrency::parallel_for (在'#include <ppl.h>‘之后)时，它不能编译，说没有匹配函数来调用’saying _for‘。
Array3<T> res = this->cloned();
size_t imax = res.getCount();
// m
浏览 7提问于2022-06-11得票数 2
我有一个可以并行化的C++程序。我正在使用Visual 2010，32位编译。
简而言之，程序的结构如下
#define num_iterations 64 //some number
struct result
{
//some stuff
}
result best_result=initial_bad_result;
for(i=0; i<many_times; i++)
{
result *results[num_iterations];
for(j=0; j<num_iterations; j++)
{
som
浏览 3提问于2013-03-04得票数 12
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我有代码，我必须同时运行parallel_for (相互独立)。
代码类似于：
tbb::parallel_for(range1,func1());//first
tbb::parallel_for(range2,func2());//second
tbb::parallel_for(range3,func3());//third
我试过使用task_group。还有其他可用的方法吗？
浏览 5提问于2017-08-31得票数 2
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2回答
并发性：：组合/ c++
、、、
这是计算任意数字的阶乘的代码：
unsigned long long factorial(int n)
{
Concurrency::combinable<unsigned long long> products=Concurrency::combinable<unsigned long long>([]()->unsigned long long{return 1LL;});
Concurrency::parallel_for(1, n+1, [&products](int i){products.local() *= i;});
retur
浏览 2提问于2011-12-18得票数 0
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有没有办法在C#中复制C++中的可组合数据结构中的功能？
在C++中，我可以这样做：
Concurrency::combinable<CustomData> c;
Concurrency::parallel_for(0, size, [&](int i)
{
CustomData cd = some_operation(i);
c.local() += cd;
});
c.combine([](CustomData a, CustomData b) { return a + b; });
其中，CustomData是一些具有定义良好的加法运算符的任意数据。
浏览 0提问于2011-01-20得票数 2
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最近，我偶然发现了一个非常大的性能改进--我说的是4倍的改进--只修改了一行代码。我刚刚将std::sort调用更改为concurrency_parallel sort
// Get a contiguous vector copy of the pixels from the image.
std::vector<float> vals = image.copyPixels();
// New, fast way. Takes 7 seconds on a test image.
concurrency::parallel_buffered_sort(vals.begin
浏览 0提问于2017-11-06得票数 0
我正在尝试使用parallel_for，但是我得到了一个错误，代码是：
#include "stdafx.h"
#include <iostream>
#include <windows.h>
#include <ppl.h>
using namespace std;
using namespace concurrency;
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
parallel_for(size_t(0), 50, [&](size_t i)
{
cout
浏览 2提问于2013-07-06得票数 3
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我有一个并行代码，它执行一些计算，然后将双精度值添加到循环外的双精度变量中。我尝试使用std::atomic，但它不支持std::atomic < double >变量上的算术运算。
double dResCross = 0.0;
std::atomic<double> dResCrossAT = 0.0;
Concurrency::parallel_for(0, iExperimentalVectorLength, [&](size_t m)
{
double value;
//some computation of the double
浏览 50提问于2018-12-04得票数 3
我有一个由M个图像组成的向量，它必须由最多N个线程并行处理，其中N是用户设置的参数。
我还有一个由N个Detector实例组成的向量来负责处理，但每个实例都必须在自己的线程中运行(即，如果两个线程在前一个调用结束之前调用同一实例上的detect()，则会发生不好的事情)。
Detector是一个自包含的类(如果需要，我可以修改它)，我调用一个void Detector::detect(cv::Mat image)方法，在(冗长的)检测过程中改变检测器的内部状态(因此需要防止从不同的线程并行调用detect() )。
我最初用OpenMP实现了这一点，如下所示：
#pragma omp para
浏览 7提问于2018-12-05得票数 0
1回答
在顺序的for循环中，调用continue可以中断当前的迭代。类似地，在Concurrency::parallel_for循环中，当前迭代(即调用lambda函数的线程)可以用return中断。
有时，我不得不调试parallel_for循环，使其连续运行，并忘记将return转换为continue，因为在void函数中，编译器不会抱怨。这会导致有时很难追踪的错误。
我想知道Visual C++ 2013是否提供了使用相同关键字/宏/…的机制这两个循环。这个是可能的吗？
浏览 4提问于2016-07-26得票数 0
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1回答
我想用TBB“模拟”mapreduce进行软件分配，因为串行过滤器可以是I/O，并行过滤器可以是Map和Reduce实现，但是这个函数实现可以接收和返回单个元素(如果输入只生成一个元组，那么像单词计数这样的东西需要多个输出，那么简单地减少全局hashmap上的聚合而不返回“东西”如何？)
是否有为此目的使用管道的方法，或者我应该使用类似并行_while/ for之类的方法？
谢谢!
浏览 1提问于2014-05-09得票数 1
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3回答
更高的内核负载Intel TBB
、、、、
我正在使用英特尔TBB parallel_for来加速一个for循环进行一些计算：
tbb::parallel_for(tbb::blocked_range<int>(0,ListSize,1000),Calc);
Calc是doCalc类的一个对象
class DoCalc
{
vector<string>FileList;
public:
void operator()(const tbb::blocked_range<int>& range) const{
for(int i=range.begin(); i!=range.en
浏览 3提问于2012-12-02得票数 0
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我需要做一个parallel_for。在标准的C++库中，还是在Boost中，有一个简单的实现吗？我还没找到呢。
顺便说一下我正在使用Ubuntu。所以我不想要微软库。
浏览 11提问于2014-06-18得票数 4
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1回答
我需要实现一个函数，它将使用ppl.h在浮点数数组中找到最大的元素。
我有这段代码，基于
float find_largest_element_in_matrix_PPL(float* m, size_t dims)
{
float max_element;
int row, col;
concurrency::combinable<float> locals([] { return INT_MIN + 0.f; });
concurrency::parallel_for_each(size_t(0), dims * dims, [&loca
浏览 1提问于2015-12-16得票数 0
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1回答
考虑以下场景:我正在编写一个函数，其中有一个计算密集型循环。我用TBB的parallel_for并行化了它。现在，问题是这个函数可以单独使用，并且可以从并行化中获益。或者它可能在另一个循环中使用。在后一种情况下，外部循环也可以并行化。而且，通常情况下，最好只并行化外部循环。
通常，在TBB并行化中，外部和内部循环都不是问题，因为与OpenMP不同，TBB中的嵌套并行化不会导致创建额外的线程。TBB只是创造了更多的任务。然而，有时在内部循环中创建更多任务的开销仍然是不可取的(我在一个极端的情况下观察到了40%的减速)。
那么，在执行另一种parallel_for算法时，是否有一种方法可以让TBB
浏览 8提问于2015-06-02得票数 3
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我需要加快一些计算和计算的结果，然后用来绘制OpenGL模型。当我将std::vector更改为Concurrency::concurrent_vector并使用parallel_for而不仅仅是for循环时，主要的加速归档。此向量(或concurrent_vector)在for (或parallel_for)循环中计算，并包含OpenGL要可视化的顶点。
使用std::vector很好，因为OpenGL呈现过程依赖于std::vector保持它的项目按顺序进行这一事实，而concurrent_vector并非如此。代码运行如下所示：
glVertexPointer(3, GL_FLOAT,
浏览 0提问于2012-03-31得票数 0
我正在学习如何以最优化的方式操作OpenCV矩阵值。我试着缩放存储在OpenCV矩阵中的大图像，有四种不同的方式。
1)使用星*算子
2)使用at函数和for循环。
3)使用指针访问和for循环。
4)使用查找表
这个实验的结果如下
*算子？3 ms。
at函数？12 ms。
指针访问- 9 ms
查找表- 1 ms
现在很明显，为什么查找表是最快的。但我并不是总能使用它们。对于不能使用查找表的情况，我需要了解OpenCV如何使用*运算符实现缩放，以便在其他矩阵值操作中使用该方法作为引用。
如果有人能告诉我*操作背后发生了什么，使它比指针访问方法更快的话，我将非常感激。
请查找以下代码供您参考
浏览 0提问于2019-04-08得票数 0
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1回答
“任务”本地存储
、、
假设我有以下代码
tbb::enumerable_thread_specific<std::set<int>> tls;
tbb::parallel_for(0, n, [&] (int i) {
auto &traversedVisited = tls.local();
// do a bfs using traversedVisited
});
假设没有，bfs部件中也发生了其他parallel_for (避免了task_isolation文档中提到的问题)。我知道tls变量将提供线程本地存储，因此在同一线程上生成的parallel_for任
浏览 2提问于2021-11-18得票数 1
1回答
我的代码涉及一些繁重的计算，所以我使用Visual Studio C++中的parallel_for循环。与普通的for循环相比，这种方法运行得很好，并且代码运行得更快。 我的问题是，我想要可重现的结果，但计算涉及随机数。我可以使用固定的种子，但这在使用parallel_for循环时似乎确实有效。 示例代码： #include <iostream>
#include <random>
#include <ppl.h>
#define USE_PAR 1
std::mutex m;
double x_min = 1.0e300;
double draw
浏览 4提问于2021-02-05得票数 0
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1回答
用tbb并行三个嵌套独立循环的最佳方法是什么？
for(int i=0; i<100; i++){
for(int j=0; j<100; j++){
for(int k=0; k<100; k++){
printf("Hello World \n");
}
}
}
浏览 0提问于2015-04-18得票数 8
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1回答
学习和实现一个ECS系统为我的游戏，我想知道我应该如何并行系统上的多个线程。不同的系统不能同时运行(除非它们在完全不同的组件集合上运行)，所以我想最常见的选择是以parallel_for的方式顺序运行每个系统并并行它们在组件上执行的迭代。这方面的问题是，parallel_for假定每个迭代都是自包含的，这并不总是正确的。如果一个实体需要访问另一个实体的组件，并且可能修改它(在游戏编程中非常常见)，我们就不能真正运行parallel_for，因为我们通常不知道哪些实体需要访问(通过系统)访问其他实体。
这在ECS中是如何处理的？
浏览 0提问于2021-02-28得票数 2
1回答
在我的c++图像处理算法中，Mat.mul()、cv::pow和cv::sqrt是最耗时的操作。是否可以使用英特尔TBB加速这些操作？我是否需要编写自己的矩阵mul、pow和sqrt函数来启用TBB支持(例如，使用parallel_for在mat上迭代)，还是在OpenCV中包含对这些函数的TBB支持？这些函数的并行化有什么不同的方法吗？
浏览 2提问于2014-04-30得票数 2
我试图在python对象列表上使用OpenMP，方法是在C++中使用Pybind11。我在std：：Python对象的向量中转换这个列表(正如在中解释的那样)，然后尝试在并行化的for循环中访问它们。但是，当调用for循环中的向量中的任何python对象的属性时，我会得到以下错误：
Fatal Python error: deletion of interned string failed
Thread 0x00007fd282bc7700 (most recent call first):
Process finished with exit code 139 (interrupted by
浏览 1提问于2020-01-12得票数 1
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1回答
我有一段代码，在其中我使用tbb::parallel_for来多线程一个循环，这是由主线程调用的。在这个循环中，我需要主线程更新UI以反映进度。据我所观察，tbb::parallel_for总是使用调用线程+N工作线程。但是，我想知道，调用线程的使用是否得到了保证，或者恰好是这样呢？
下面是示例代码：
static thread_local bool _mainThread = false; // false in all threads
_mainThread = true; // now true in main thread, bu
浏览 0提问于2017-04-21得票数 0
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在这个链接中，我们很好地讨论了std：：的开销。基本上，为了避免传递给std::function构造函数的函子的堆分配造成的10倍开销，必须使用std::ref或std::cref。
示例摘自@CassioNeri的答案，说明如何通过引用将lambdas传递给std::function。
float foo(std::function<float(float)> f) { return -1.0f * f(3.3f) + 666.0f; }
foo(std::cref([a,b,c](float arg){ return arg * 0.5f; }));
现在，Intel线程构建块
浏览 2提问于2013-09-01得票数 4
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1回答
我想提供一个完整的测试用例，展示一个简单的Here parallel_for构造导致应用程序中的死锁。Python前端和TBB后端使用pybind11组合： void backend_tbb(vector<int>& result, std::function<int (int)>& callback)
{
int nthreads = tbb::task_scheduler_init::default_num_threads();
const char* cnthreads = getenv("TBB_NUM_THREADS&
浏览 42提问于2020-01-25得票数 0
1回答
PPL:线程池的初始化
、、、、
是否有任何标准的方法预先初始化PPL线程池？问题是:当执行parallel_for()时，PPL在运行时创建它的线程池。在第一次运行期间，由于创建了额外的线程，这需要一些性能。
为了澄清这一问题，以下是一个例子：
#pragma once
#include <vector>
#include <ppl.h>
using namespace std;
using namespace Concurrency;
// Use this define for experiments.
#define PPL_INIT_METHOD 2
int main()
{
#if
浏览 1提问于2013-08-08得票数 1
我在我的项目中使用MATLAB已经有一段时间了，我几乎从来没有在C++方面有过经验。
我需要速度，我听说C++比MATLAB更高效和更快。所以我试了一下：
我在MATLAB上使用rand(5000,5000)创建了一个随机数矩阵。
在C++中，我初始化了一个2D向量，创建了2个循环，每个循环5000次，每次循环。MATLAB的速度快了4-5倍，所以我想是因为matlab并行执行矢量化代码，然后我用parallel_for编写了parallel_for代码。以下是代码：
#include "stdafx.h"
#include <iostream>
#include
浏览 4提问于2015-07-29得票数 3
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我使用c++在windows中创建了项目，现在我试图在linux(ubunt)中构建我的项目。但是，我在linux中找不到ppl.h。我在我的项目中使用了很多parallel_for。
我可以用什么来代替？
浏览 4提问于2020-03-19得票数 0
3回答
我正在尝试将我在互联网上找到的图像的过滤功能从C#转换为C++，这样我就可以编译一个动态链接库，并在我的项目中使用它。原始的C#代码是：
Parallel.For(0, height, depthArrayRowIndex => {
for (int depthArrayColumnIndex = 0; depthArrayColumnIndex < width; depthArrayColumnIndex++) {
var depthIndex = depthArrayColumnIndex + (depthArrayRowInde
浏览 0提问于2013-06-25得票数 0
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假装我们有课：
class Foo
{
private:
Concurrency::task_group _tasks;
};
如何将调度程序分配给此task_group？我不想使用默认的调度程序，因为我在代码的其他地方也使用了parallel_for。
task_group将通过调度程序设置它的最大并发级别，以便根据时间使用所有内核或其中的子集。应用程序可能会运行几个小时，因此需要更改最大并发性。
我在PPL中找不到一个很好的方法来做这件事。在.NET中，这非常容易--您所要做的就是设置MaxDegreeOfParallelism。
有什么想法吗？
浏览 0提问于2012-10-29得票数 2
是否可以使用dpc++ parallel_for启动do循环，索引从1到n-2？
h.parallel_for(range{lx , ly }, [=](id<2> idx
这将给出一个从0到lx-1的do循环，我必须这样做。
idx[0]>0 && idx[1]>0 && idx[0]<lx-1 && idx[1]<ly-1
然后我就能完成循环了？
另外，dpc++是否像4D parallel_for那样支持？
浏览 11提问于2022-04-26得票数 0
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我正在尝试将一个循环遍历大约12,000x12,000个单元矩阵(大约125次)的进程转换为使用并行处理(通过parallel_for)。我使用的代码如下所示。您可以看到for循环被注释掉的位置。
当我使用for循环运行这段代码时，没有任何问题。当我使用parallel_for运行它(在调试中)时，它在随机点崩溃，并显示"Unhandled exception at 0x00f3d4ae in FratarProcess.exe 0xC0000005: Access violation writing location 0x0000000“。
注意：accessMatrix被声明为ve
浏览 0提问于2011-08-04得票数 4
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1回答
对于下面的代码，这里有一些上下文。
Mat img0; // 1280x960 grayscale
--
timer.start();
for (int i = 0; i < img0.rows; i++)
{
vector<double> v;
uchar* p = img0.ptr<uchar>(i);
for (int j = 0; j < img0.cols; ++j)
{
v.push_back(p[j]);
}
}
cout << "Single thread "
浏览 0提问于2015-12-12得票数 5
遵循，我现在正按照Raspberry上指示的pybind11测试用例编译。我到目前为止所做的事：
从安装Raspbian
更新/升级所有软件包
按照指令更新/升级python包
按照pybind11指令编译和安装
我的环境是：
Raspbian破坏者版本10
python 3.7.3
pip 20.0.2
gcc 8.3.0
然后运行编译器停止的命令make check -j 4：
68%构建CXX对象CmakeFiles/pybind11_tests.dir/test_numpy_dtypes.cpp.o
这些错误是：
c++：致命错
浏览 5提问于2020-01-28得票数 0
我使用的库如下：
// Concurrency.hpp
#include <tbb/spin_mutex.h>
#include <tbb/mutex.h>
#include <tbb/parallel_for.h>
#include <tbb/parallel_reduce.h>
// Restrict templates to work for only the specified set of types
template<class T, class O = T>
using IntegerOnly = std::enab
浏览 2提问于2020-10-01得票数 2
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1回答
Intel TBB并行化开销
、、、、
为什么英特尔线程构建块(TBB) parallel_for有这么大的开销？根据3.2.2节，自动链接在Tutorial.pdf中大约是半毫秒。这是本教程的一个优点：
警告:通常情况下，循环需要花费至少100万个时钟周期才能提高parallel_for的性能。例如，在一个2 GHz处理器上花费至少500微秒的循环可能会从parallel_for中受益。
根据我到目前为止所读到的，TBB在内部使用线程池(工作线程池)模式，它只在最初生成一次工作线程(花费数百微秒)就可以防止这种糟糕的开销。
那么是什么在占用时间呢？使用互斥的数据同步不是很慢吗？此外，TBB是否利用无锁的数据结构来实现同步？
浏览 2提问于2011-07-22得票数 4
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我的问题是，正如标题所说:在一般水平上(易用性，对发生的事情的控制程度，等等)，您会为小型并行程序推荐哪一个？微软的第三方物流还是英特尔的TBB？
提前谢谢你
浏览 0提问于2013-01-05得票数 1
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我有3次嵌套循环，而两个外循环只循环了很少次，而不是最内环。就像这样：
for (int i = 0; i < I; i++) {
for (int j = 0; j < J; j++) {
for (int k = 0; k < K; k++) {
//Do stuff
}
}
}
I ~= J << K，即I大致等于J，但K非常大(几万倍)
由于所有数据都是相互独立的，所以我希望使用ppl.h库的parallel_for对它们进行并行化。现
浏览 1提问于2014-03-27得票数 1
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2回答
我试图通过结合IPP和TBB来进一步改进我的图像调整算法。我可以完成这项任务的两种方法是：
使用不带TBB的IPP
在parallel_for循环中使用带TBB的IPP
我的问题是，我已经对应用程序进行了编码，并且得到了正确的结果。但令人惊讶的是，当它们加在一起时，我的计算时间会更长。为了避免混乱，我只将部分代码粘贴在这里。但如果需要的话我可以提供全部代码。对于第一种情况，当我只使用IPP时，代码类似于：(该算法的基础是从Intel TBB图像调整示例代码中借用的)
ippiResizeSqrPixel_8u_C1R(src, srcSize, srcStep, srcRoi,
浏览 3提问于2012-10-23得票数 0
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