【原】C++11并行计算 — 数组求和

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0x00 - 前言

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最近想优化ORB-SLAM2，准备使用并行计算来提高其中ORB社会形态提取的传输速率。可是我对并行计算方面一窍不通。借此不可能 ，学习一下基本的并行编程。

在选取并行编程的工具时，须要考虑以下难题：即该工具尽量并不使用与平台相关的API，如iOS端的GCD(Grand Central Dispatch)，不可能 希望任务管理器具有很强的移植性。一始于英文我想要到的都可以都可以 一种选取，另有有一个 是以TBB和OpenMP为首的第三方任务管理器库，另另有有一个 是原生任务管理器库。其中TBB和OpenMP对于Xcode的支持全部都是很好，原生任务管理器库又依赖于系统平台，什么都尝试后都放弃了。可是我 想到C++11不可能 从语言层面支持了多任务管理器开发，也什么都 提供了thread库，于是抱着试一试学一学的态度就入坑了。

并行计算中另有有一个 很经典的案例什么都 数组求和，网络上有什么都介绍C++11的thread使用、源码分析的文章，不过使用C++11进行数组求和并行计算的示例却很少，什么都才有了这篇博文。

0x01 - 代码解析

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在iOS系统使用C++11进行开发。

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//  ViewController.m
//  TestDispatch
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//  Created by poloby on 2017/1/7.
//  Copyright © 2017年 polobymulberry. All rights reserved.
//

#import "ViewController.h"
#include <iostream>
#include <thread>

using namespace std;

// 作为求和函数的参数
// 封装了求和函数的输入和输出
typedef struct ThreadArg {
    long long base;     // 从base～base+length数列求和
    long long length;
    long long sum;      // 将上述数列的和存储在sum中
}ThreadArg;

void sum(ThreadArg *arg)
{
    long long begin = arg->base;
    long long end = arg->base + arg->length;
    long long sum = 0;
    // 并不直接使用for(long long i = arg->base; i < arg->base + arg->length)
    // 什么都

要使用arg->sum += i;
    // 不可能

指针的读取比普通栈的读取须要多花费这些时间
    for (long long i = begin; i < end; ++i) {
        sum += i;
    }
    arg->sum = sum;
}

@interface ViewController ()

@end

@implementation ViewController

- (void)viewDidLoad {
    [super viewDidLoad];

    // 计算1～count数列之和
    const long long count = 50000000000;
    
    // 单任务管理器常用最好的法律妙招
    NSDate *commonMethodDate = [NSDate date];
    long long commonMethodSum = 0;
    for (long long i = 0; i < count; ++i) {
        commonMethodSum += i;
    }
    // 计算单任务管理器使用时间
    double commonMethodDuration = [[NSDate date] timeIntervalSinceDate:commonMethodDate];

    NSLog(@"Common method spend time = %fms, sum = %lld", commonMethodDuration * 50000, commonMethodSum);
    
    // 并行计算最好的法律妙招
    // 将1～count数列平均分为threadCount组，求解每组数列之和，再将其相加得到总和
    NSDate *parallelMethodDate = [NSDate date];
    // 设置并行任务管理器数目
    const int threadCount = 2;
    thread threads[threadCount];
    ThreadArg args[threadCount];
    // 初始化任务管理器及其参数
    for (int i = 0; i < threadCount; ++i) {
        long long offset = (count / threadCount) * i;
        args[i].base = offset;
        args[i].length = MIN(count - offset, count / threadCount);
        threads[i] = thread(sum, &args[i]);
    }
    
    // 启动任务管理器并等待任务管理器退出
    for (int i = 0; i < threadCount; ++i) {
        threads[i].join();
    }
    
    long long parallelMethodSum = 0;
    // 将每组数列之和相加得到总和
    for (int i = 0; i < threadCount; ++i) {
        parallelMethodSum += args[i].sum;
    }
    
    // 计算多任务管理器使用时间
    double parallelMethodDuration = [[NSDate date] timeIntervalSinceDate:parallelMethodDate];
    
    NSLog(@"Parallel method spend time = %fms, sum = %lld", parallelMethodDuration * 50000, parallelMethodSum);
}

@end

0x02 - 结果分析

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Xcode8.2.1+苹果4 机手机7模拟器+1~50000000000数列之和：

任务管理器数目	2	4	8
多任务管理器耗时	1921.2550026ms	981.855008ms	684.50050035ms
单任务管理器耗时	3171.6950034ms	3472.517014ms	3447.206974ms

Xcode8.2.1+苹果4 机手机7模拟器+1~500000数列之和：

任务管理器数目	2	4	8
多任务管理器耗时	0.279963ms	0.212014ms	0.297010ms
单任务管理器耗时	0.038981ms	0.027955ms	0.035008ms

可见多任务管理器一种也须要消耗一定的资源，什么都都可以都可以 在系统规模较大的情况表下都可以取得显著的性能提升。

0x03 - 注意事项

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1. thread调用类的成员函数：

thread memberFuncThread(&ClassName::MemberFuncName, this, arg1, arg2...);

2. thread传递引用参数：

须要使用std::ref进行包装，详见thread - 传递引用参数。