直到最近，并行编程的前景才引起了我的注意。 从那时起，我使用了各种并行编程库。也许我的 第一站是英特尔线程构建模块(TBB)。但是，经常成为瓶颈的是由于舍入等因素以及这些程序在不同处理器架构中的不可预测行为而导致的错误。下面是一段代码，用于计算两组值的 PIL 逊相关系数。它采用了 TBB 的非常基本的并行模式——*parallel_for* 和 *parallel_reduce*:
// A programme to calculate Pearsons Correlation coefficient
#include <math.h>
#include <stdlib.h>
#include <iostream>
#include <tbb/task_scheduler_init.h>
#include <tbb/parallel_for.h>
#include <tbb/parallel_reduce.h>
#include <tbb/blocked_range.h>
#include <tbb/tick_count.h>
using namespace std;
using namespace tbb;
const size_t n=100000;
double global=0;
namespace s //Namesapce for serial part
{
double *a,*b;
int j;
double mean_a,mean_b,sd_a=0,sd_b=0,pcc=0;
double sum_a,sum_b,i;
}
namespace p //Namespace for parallel part
{
double *a,*b;
double mean_a,mean_b,pcc;
double sum_a,sum_b,i;
double sd_a,sd_b;
}
class serials
{
public:
void computemean_serial()
{
using namespace s;
sum_a=0,sum_b=0,i=0;
a=(double*) malloc(n*sizeof(double));
b=(double*) malloc(n*sizeof(double));
for(j=0;j<n;j++,i++)
{
a[j]=sin(i);
b[j]=cos(i);
sum_a=sum_a+a[j];
sum_b=sum_b+b[j];
}
mean_a=sum_a/n;
mean_b=sum_b/n;
cout<<"\nMean of a :"<<mean_a;
cout<<"\nMean of b :"<<mean_b;
}
void computesd_serial()
{
using namespace s;
for(j=0;j<n;j++)
{sd_a=sd_a+pow((a[j]-mean_a),2);
sd_b=sd_b+pow((b[j]-mean_b),2);
}
sd_a=sd_a/n;
sd_a=sqrt(sd_a);
sd_b=sd_b/n;
sd_b=sqrt(sd_b);
cout<<"\nStandard deviation of a :"<<sd_a;
cout<<"\nStandard deviation of b :"<<sd_b;
}
void pearson_correlation_coefficient_serial()
{
using namespace s;
pcc=0;
for(j=0;j<n;j++)
{
pcc+=(a[j]-mean_a)*(b[j]-mean_b);
}
pcc=pcc/(n*sd_a*sd_b);
cout<<"\nPearson Correlation Coefficient: "<<pcc;
}
};
class parallel
{
public:
class compute_mean
{
double *store1,*store2;
public:
double mean_a,mean_b;
void operator()( const blocked_range<size_t>& r)
{
double *a= store1;
double *b= store2;
for(size_t i =r.begin();i!=r.end(); ++i)
{
mean_a+=a[i];
mean_b+=b[i];
}
}
compute_mean( compute_mean& x, split) : store1(x.store1),store2(x.store2),mean_a(0),mean_b(0){}
void join(const compute_mean& y) {mean_a+=y.mean_a;mean_b+=y.mean_b;}
compute_mean(double* a,double* b): store1(a),store2(b),mean_a(0),mean_b(0){}
};
class read_array
{
double *const a,*const b;
public:
read_array(double* vec1, double* vec2) : a(vec1),b(vec2){} // constructor copies the arguments into local store
void operator() (const blocked_range<size_t> &r) const { // opration to be used in parallel_for
for(size_t k = r.begin(); k!=r.end(); k++,global++)
{
a[k]=sin(global);
b[k]=cos(global);
}
}};
void computemean_parallel()
{
using namespace p;
i=0;
a=(double*) malloc(n*sizeof(double));
b=(double*) malloc(n*sizeof(double));
parallel_for(blocked_range<size_t>(0,n,5000),read_array(a,b));
compute_mean sf(a,b);
parallel_reduce(blocked_range<size_t>(0,n,5000),sf);
mean_a=sf.mean_a/n;
mean_b=sf.mean_b/n;
cout<<"\nMean of a :"<<mean_a;
cout<<"\nMean of b :"<<mean_b;
}
class compute_sd
{
double *store1,*store2;
double store3,store4;
public:
double sd_a,sd_b,dif_a,dif_b,temp_pcc;
void operator()( const blocked_range<size_t>& r)
{
double *a= store1;
double *b= store2;
double mean_a=store3;
double mean_b=store4;
for(size_t i =r.begin();i!=r.end(); ++i)
{
dif_a=a[i]-mean_a;
dif_b=b[i]-mean_b;
temp_pcc+=dif_a*dif_b;
sd_a+=pow(dif_a,2);
sd_b+=pow(dif_b,2);
}}
compute_sd( compute_sd& x, split) : store1(x.store1),store2(x.store2),store3(p::mean_a),store4(p::mean_b),sd_a(0),sd_b(0),temp_pcc(0){}
void join(const compute_sd& y) {sd_a+=y.sd_a;sd_b+=y.sd_b;}
compute_sd(double* a,double* b,double mean_a,double mean_b): store1(a),store2(b),store3(mean_a),store4(mean_b),sd_a(0),sd_b(0),temp_pcc(0){}
};
void computesd_and_pearson_correlation_coefficient_parallel()
{
using namespace p;
compute_sd obj2(a,b,mean_a,mean_b);
parallel_reduce(blocked_range<size_t>(0,n,5000),obj2);
sd_a=obj2.sd_a;
sd_b=obj2.sd_b;
sd_a=sd_a/n;
sd_a=sqrt(sd_a);
sd_b=sd_b/n;
sd_b=sqrt(sd_b);
cout<<"\nStandard deviation of a :"<<sd_a;
cout<<"\nStandard deviation of b :"<<sd_b;
pcc=obj2.temp_pcc;
pcc=pcc/(n*sd_a*sd_b);
cout<<"\nPearson Correlation Coefficient: "<<pcc;
}
};
main()
{
serials obj_s;
parallel obj_p;
cout<<"\nSerial Part";
cout<<"\n-----------";
tick_count start_s=tick_count::now();
obj_s.computemean_serial();
obj_s.computesd_serial();
obj_s.pearson_correlation_coefficient_serial();
tick_count end_s=tick_count::now();
cout<<"\n";
task_scheduler_init init;
cout<<"\nParallel Part";
cout<<"\n-------------";
tick_count start_p=tick_count::now();
obj_p.computemean_parallel();
obj_p.computesd_and_pearson_correlation_coefficient_parallel();
tick_count end_p=tick_count::now();
cout<<"\n";
cout<<"\nTime Estimates";
cout<<"\n--------------";
cout<<"\nSerial Time :"<<(end_s-start_s).seconds()<<" Seconds";
cout<<"\nParallel time :"<<(end_p-start_p).seconds()<<" Seconds\n";
}
嗯!它在装有 Core i5 的 Windows 机器上运行良好。它为输出中的每个参数提供了完全相同的值，并行代码流形比串行代码更快。这是我的输出:
操作系统:Windows 7 Ultimate 64 位 处理器:core i5
Serial Part
-----------
Mean of a :1.81203e-05
Mean of b :1.0324e-05
Standard deviation of a :0.707107
Standard deviation of b :0.707107
Pearson Correlation Coefficient: 3.65091e-07
Parallel Part
-------------
Mean of a :1.81203e-05
Mean of b :1.0324e-05
Standard deviation of a :0.707107
Standard deviation of b :0.707107
Pearson Correlation Coefficient: 3.65091e-07
Time Estimates
--------------
Serial Time : 0.0204829 Seconds
Parallel Time : 0.00939971 Seconds
那么其他机器呢？如果我说它会正常工作，那么至少我的一些 friend 会说“等等，伙计!有些可疑。”尽管并行代码总是比串行代码快，但不同机器的答案(由并行代码和串行代码生成的答案之间)存在细微差别。那么是什么造成了这些差异呢？我们得出的结论是，这种异常行为是以过度并行性和处理器架构差异为代价的舍入误差。
这引出了我的问题:
- 我们在使用并联时需要注意什么 在我们的代码中处理库以利用多核 处理器？
- 在哪些情况下我们甚至不应该使用并行方法 虽然有多个处理器的可用性？
- 为了避免舍入误差，我们能做的最好的事情是什么？(让我 指定我不是在谈论强制执行互斥锁和障碍 有时可能会限制并行性的范围，但大约 有时可以派上用场的简单编程技巧)
很高兴看到您对这些问题的建议。请随意回答 如果您有时间限制，选择最适合您的部分。
编辑 - 我在此处包含了更多结果
操作系统 : Linux Ubuntu 64 位 处理器 : core i5
Serial Part
-----------
Mean of a :1.81203e-05
Mean of b :1.0324e-05
Standard deviation of a :0.707107
Standard deviation of b :0.707107
Pearson Correlation Coefficient: 3.65091e-07
Parallel Part
-------------
Mean of a :-0.000233041
Mean of b :0.00414375
Standard deviation of a :2.58428
Standard deviation of b :54.6333
Pearson Correlation Coefficient: -0.000538456
Time Estimates
--------------
Serial Time :0.0161237 Seconds
Parallel Time :0.0103125 Seconds
操作系统 : Linux Fedora 64 位 处理器 : core i3
Serial Part
-----------
Mean of a :1.81203e-05
Mean of b :1.0324e-05
Standard deviation of a :0.707107
Standard deviation of b :0.707107
Pearson Correlation Coefficient: 3.65091e-07
Parallel Part
-------------
Mean of a :-0.00197118
Mean of b :0.00124329
Standard deviation of a :0.707783
Standard deviation of b :0.703951
Pearson Correlation Coefficient: -0.129055
Time Estimates
--------------
Serial Time :0.02257 Seconds
Parallel Time :0.0107966 Seconds
编辑:在 timday 建议的更改之后
操作系统 :Linux Ubuntu 64位 处理器 : corei5
Serial Part
-----------
Mean of a :1.81203e-05
Mean of b :1.0324e-05
Standard deviation of a :0.707107
Standard deviation of b :0.707107
Pearson Correlation Coefficient: 3.65091e-07
Parallel Part
-------------
Mean of a :-0.000304446
Mean of b :0.00172593
Standard deviation of a :0.708465
Standard deviation of b :0.7039
Pearson Correlation Coefficient: -0.140716
Time Estimates
--------------
Serial Time :0.0235391 Seconds
Parallel time :0.00810775 Seconds
最好的问候。
注意 1:我不保证上面这段代码是正确的。我相信是这样。
注 2:这段代码也在 Linux 机器上进行了测试。
注 3:尝试了不同的粒度组合和自动分区选项。
最佳答案
我对 compute_mean( compute_mean& x, split) 构造函数中注释掉的 /*,mean_a(0),mean_b(0)*/ 深表怀疑。似乎您的差异可能是由于未初始化的数据污染了结果。我猜想在您获得一致结果的机器上，没有发生任务拆分，或者这些成员恰好位于零内存上。
同样，您的 compute_sd( compute_sd& x, split) 未初始化 store3 和 store4。
关于c++ - 使用 TBB 的并行性——我们的 list 中应该包含什么？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/12502370/