Работая с различными элементами std :: vector параллельно

Question

Скажите, у меня есть std::vector<Object*>.Вектор большой (> 1000 элементов), и для каждого Object* необходимо выполнить обширные вычисления.Цикл for, который затем выполняет каждое вычисление для каждого элемента, можно легко распараллелить.Фактически, я мог обрабатывать все 1000 элементов параллельно для максимального ускорения («смущающе параллельно»?)

Теперь мне интересно 2 вещи:

1) Безопасно ли читать и писать различных элементов из std::vector без блокировки?( не , изменяющий сам вектор!)

2) Существуют ли простые способы, соглашения или шаблоны, которым нужно следовать для вырезания цикла for и отправки в потоки?

Answer 1

1) Да

2) Вы можете использовать OpenMP для паралеллизации обработки векторов. Если вы работаете с Microsoft VC ++ 2010, библиотека параллелизма имеет алгоритмы parallel_for и parallel_for_each.

Answer 2

Для 1 см. Мой ответ здесь :

§ 23.2.2 Гонки контейнерных данных

2 / Несмотря на (17.6.5.9), реализации должны избегать гонок данных, когда содержимое содержимого объекта в различных элементах в одной и той же последовательности, за исключением vector<bool>, изменяется одновременно.

Очевидно, что это C ++ 11 (так как C ++ 98/03 не упоминал о потоках), однако большинство реализаций уже соответствует.

Боюсь, я не знаю никаких соглашений. OpenMP, вероятно, может автоматизировать это.

Чтобы сделать это вручную, я бы, вероятно, использовал систему, похожую на очередь, поскольку не всем объектам может потребоваться одно и то же время, вы могли бы закончить один поток намного быстрее, чем другие, если бы вы разделялись на «равные» части, тогда как очередь подача потоков облегчит эту проблему, увеличив параллелизм вплоть до самого конца.

Answer 3

Если вы используете g ++, вы можете использовать параллельный режим gnu http://gcc.gnu.org/onlinedocs/libstdc++/manual/parallel_mode.html, используя стандартные алгоритмы stl в сочетании с лямбда, которые автоматически распараллеливаются.

Answer 4

Если вы используете VS 2010, вы можете использовать библиотеку Parallel Patterns для достижения многопоточности.