2024年3月9日发(作者：)
几年之前，CPU的性能还主要取决于CPU的主频，经过超摩尔定律的发展后，没过多长
时间CPU的主频速度就已接近“极限”，使得单单靠提高CPU的主频来提升性能变得非常困
难。
目前，Intel、AMD等CPU生产商都转而采用了多核技术来提升CPU性能，甚至提出了
群核CPU的概念。这意味着，要充分发挥多核CPU的性能，程序就必须采用多线程并发计算
的方式，传统的串行程序将会极大地浪费多核CPU的运算能力！
C++是上世纪80年代诞生的语言，它的前身是同样风靡全球的C语言。一直以来它都以
代码效率卓越著称，进入多核时代后，因为C++标准库没有提供多线程支持，要用C++开发
出充分利用多核CPU的程序将面临很大挑战。
于是，在C++社区出现了不少优秀的库以支持并行编程，如各种跨平台的线程库，Open
MP，Clik++等。另一方面，微软也从Win2K开始不断地加入线程池API（如QueueUserWork
Item），C++09标准也明确地表示要加入多线程的支持。
使用线程库编写并行程序的优点是可以精确调度各个线程，并且可以在所有C++编译器
里使用。不过要充分发挥多核CPU的性能，还要考虑很多因素，主要难点有：
死锁 编写多线程必然会遇到同步问题，如果同步控制出现问题，就可能出现死
锁或脏数据。
线程之间通信 使用何种机制在多个线程之间通信？即要保证通信数据同步又要
保证效率。
负载平衡 分配到每个线程的工作量要尽量平衡，避免一个线程忙一个线程闲的
情形发生。
资源匹配 程序应该使用多少个线程？过少的线程不能充分利用CPU的多核优
势，而过多的线程会造成线程调度过于频繁同样会降低效率。
OpenMP是目前比较流行的C++并行编程方式，它通过在代码中插入专用的pragma编译
指令来指示编译器把串行代码编译成并行程序。
它的优点是易于使用，几乎不用修改原代码就可对老程序进行并发支持的改造。问题
是它必须要有编译器的支持，尽管目前不少编译器都提供了OpenMP的支 持，但它毕竟不
是C++的一部分，甚至它都不是真正意义上的C++库。。
现在，我们又有了一个新选择：Intel Thread Building Blocks（TBB，线程构建模块）。
TBB是一个开源的C++模板库，能够运行在 Windows、Linux、Macintosh以及UNIX等系统
上，只要是标准的C++编译器都可以使用它。
以下是程序测试的实验案例和测试结果：
for ( int j = 0; j < num; j++ )
{
k[j]=j;
for(int p=0;p<10000;p++)cout(p); //进行很大的for循环，又调用函数，主要
目的就是让它耗时间；
}
for(int i=0;i printf("%d ",k[i]); 很显然，这是一个经典的单线程程序，其中的for(int p=0;p<10000;p++)cout(p); 是 一个内嵌了提高程序复杂性的函数的大循环，主要是为了提高程序的额外开销，以便于我们 能够明显的观察到多线程程序与单线程程序之间的性能差异。整个for程序执行的流程如下 所示： j=0 -> k[j]=j -> 进行复杂运算 -> j！=j++并继续下一个循环num-1？：退出循环 并顺序显示k[num]中的内容 有一点需要注意的是，由于单线程的程序是顺序执行的，所以上面这个程序第二个for 语句其实是可以不必使用的，可以将它内嵌入第一个for语句中： for ( int j = 0; j < num; j++ ) { k[j]=j; for(int p=0;p<10000;p++)cout(p); //进行很大的for循环，又调用函数，主要 目的就是让它耗时间； printf("%d ",k[i]); } 这样可以减少程序额外开销，但是对于多线程程序来说，这点开销是必须的，如果输出 必须是顺序的话，那我们有必要控制它的输出顺序，否则将会出现乱序输出--尽管结果是正 确的，但是输出的顺序却是我们不想看到的。当然，第二个for语句所增加的开销，远远比 不上并行程序运行时所节约的开销。我们使用Intel的openmp技术来创建多线程的程序， 因为openmp技术够直观，也很容易去分析与理解，所以我们无需去调用底层API就能够轻 易的实现多线程编程。要使用openmp技术就要安装Intel编译器及下面的openmp组件， Intel编译器可以很好的与Visual Stdio整合在一起，起码要求是你的计算机上必须安装 了Visual C++6.0。当然，安装完之后我们必须进行一些设置，以Visual Stdio 2008为例， 如果我们想要使用openmp技术的话，我们须在VC项目下右边的“资源管理器”中点“属 性”--“C/C++”--“语言”--有个“openmp支持”选项，选“是（/openmp）”即可。另 外我们必须在程序中插入 做完了最基本的设置之后，我们就可以开始改程序了： #pragma omp parallel for //就多了这么一句，在我的电脑上就快了75%； for ( int j = 0; j < num; j++ ) { k[j]=j; for(int p=0;p<10000;p++)cout(p); }
发布评论