为什么英特尔线程构建模块(TBB)parallel_for的开销如此之大？根据Tutorial.pdf中的3.2.2AutomaticChunking部分，它大约需要半毫秒。这是教程中的一个例子:CAUTION:Typicallyaloopneedstotakeatleastamillionclockcyclesforparallel_fortoimproveitsperformance.Forexample,aloopthattakesatleast500microsecondsona2GHzprocessormightbenefitfromparallel_for.根据我目前所读到
在此链接中std::functionvstemplate关于std::function的开销有一个很好的讨论。基本上，要避免传递给std::function构造函数的仿函数的堆分配造成10倍的开销，您必须使用std::ref或std::cref。取自@CassioNeri答案的示例显示了如何通过引用将lambda传递给std::function。floatfoo(std::functionf){return-1.0f*f(3.3f)+666.0f;}foo(std::cref([a,b,c](floatarg){returnarg*0.5f;}));现在，IntelThreadBuil
在上一篇文章中，我们成功验证了IntelThreadingBuildingBlocks(TBB)与OpenMP在多线程并行处理方面的加速潜力。为了更深入地理解这些技术在实际应用场景中的效能提升，接下来我们将目光转向目标开发板环境，进一步探究这两种框架在嵌入式系统上的实际加速效果。一、OPENMP加速效果测试在探讨OPENMP对性能提升的影响时，我们首先遇到了一个有趣的插曲。通常情况下，OpenMP作为一项编译器层面的支持特性，只需在编译阶段通过简单的命令行标志即可启用，例如在使用make构建时追加-fopenmp参数，或在CMake项目中配置如set(CMAKE_CXX_FLAGS“-fope
我刚开始进行多线程编程，所以如果以下内容看起来很明显，请原谅。我正在将多线程添加到图像处理程序中，但加速并不完全符合我的预期。我目前在具有超线程(8)的4物理处理器cpu上获得了4倍的加速，所以我想知道这种加速是否是预期的。我唯一能想到的是，如果单个物理CPU的两个超线程必须共享某种内存总线，这可能有意义。作为多线程的新手，考虑到所有内存都分配在RAM中，我不太清楚这是否会被视为I/O绑定(bind)程序(我知道我的操作系统的虚拟内存管理器将决定分页从堆中输入/输出这个假设的内存量)我的机器有16Gb的RAM，以防它帮助确定分页/交换是否是一个问题。我已经使用QThreadPool和t
按照目前的情况，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter指导。关闭10年前。谁能推荐一本关于Intel'sthreadinglibrary的好书？以及如何使用它？
我想在一组block上并行执行for循环(使用TBB)，其中每个block都将使用用户提供的函数进行处理。通常，我会使用tbb::parallel_for()来执行此操作。由于各种原因，我希望能够将处理block的线程数限制在规定的数量，称之为j。通常，我会使用tbb::task_scheduler_init(j)执行此操作。但是，我希望用户可以选择使用TBB，特别是让用户提供的函数使用剩余的许多内核。所以我认为tbb::task_scheduler_init()已经过时了。我能看到的唯一解决方案是让用户调用tbb::task_scheduler_init()(或者一起忽略它)，然后旋
我不太擅长数据结构，所以这可能是个很愚蠢的问题。我正在寻找一种方法来实现队列+map的混合行为。我目前正在使用tbb::concurrent_bounded_queue(记录在Intel'sdeveloperzone)来自www.threadingbuildingblocks.org在多线程单生产者单消费者进程中。该队列具有市场数据报价对象，并且流程的生产者端实际上对时间高度敏感，因此我需要的是一个以市场数据标识符(如USDCAD、EURUSD)为键的队列。Value指向(通过unique_ptr)我收到的有关此key的最新市场数据报价。所以，假设我的队列有5个元素对应5个唯一标识符，
我目前正在尝试使用tbb::concurrent_vector表示二维数组.这个二维数组将被许多不同的线程访问，这就是为什么我希望它尽可能高效地处理并行访问。我想出了两个解决方案:使用tbb::concurrent_vector>存储它。将所有内容存储在tbb::concurrent_vector中并使用x*width+y访问元素我更喜欢第二个，因为我不想锁定整行来访问一个元素(因为我假设要访问元素array[x][y]，tbb实现将锁定x行，然后y个元素)。我想知道哪种解决方案对您来说更好。 最佳答案 首先，我认为关于tbb::c
有没有人有任何使用TBB有效并行化std::partition的技巧？这已经完成了吗？这是我的想法:如果数组很小，std::partitionit(serial)andreturn否则，使用自定义迭代器将数组视为2个交错数组(在缓存大小的block中交错)为每对迭代器启动一个并行分区任务(递归到步骤1)在两个分区/中间指针之间交换元素*返回合并后的分区/中间指针*我希望在一般情况下，与数组的长度相比，或者与将数组分成连续block时所需的交换相比，这个区域会很小。尝试之前有什么想法吗？ 最佳答案 我会将其视为平行样本排序的退化情况。
我正在使用使用lambda的tbb::parallel_for函数。我收到以下代码的语法错误:voidparallel_relax(Classobject,std::vectorverList){tbb::parallel_for(blocked_range(0,verList.size()),[=](constblocked_range&r){for(Vertex*vit=r.begin();vit!=r.end();++vit){Vertex*v=vit;object.function(v);}});}语法错误:syntaxerror:'['1>main.cpp(16):error
