Parallel.ForEach(all, (i) => { Console.Write($"{i}"); }); 完整示例代码: usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.Linq;usingSystem.Text;usingSystem.Threading;usingSystem.Threading.Tasks;classParallelInvokeDemo{ //显示功能:// Parallel.Invoke()//预期结果://执行每个任务的线程可能...
Parallel.For循环的使用 Parallel.For循环 在 System.Threading.Tasks 名称空间下,会为循环对象自动创建多个线程并行循环,因此是无序的。 1 publicstaticParallelLoopResult For(intfromInclusive,inttoExclusive, Action<int> body); fromInclusive:开始索引(含) toExclusive:结束索引(不含) body:将为每个迭代调用一次...
namespace csParallelFor { class Program { static void Main(string[] args) { int processCost = 5000; int N = 100; Stopwatch stopwatch = new Stopwatch(); stopwatch.Start(); Parallel.For(0, N, i => { Console.WriteLine($"Thr...
Parallel.For(0, data.Count, (i) => { Thread.Sleep(500); if (ShowProcessExecution) Console.WriteLine(data[i]); }); DateTime dt2 = DateTime.Now; Console.WriteLine("并行运算For运行时长:{0}毫秒。", (dt2 - dt1).TotalMilliseconds); } /// /// 这是并行计算ForEach /// private void...
或者再整点OpenMP 4.0的SIMD（这个MSVC是以extension的形式支持的）：#pragma omp parallel forfor(size...
二:Parallel.For复杂重载 回到文章开头的话题,首先我们仔细分析一下下面这个复杂的重载方法。 1//2//摘要:3//执行具有线程本地数据的 for(在 Visual Basic 中为 For)循环,其中可能会并行运行迭代,而且可以监视和操作循环的状态。4//5//参数:6//fromInclusive:7//开始索引(含)。8//9//toExclusive:10//结...
这里进行OneTBB的tbb::parallel_for的简单测试。 CMakeLists.txt cmake_minimum_required(VERSION 3.15) project ( testprj ) set ( PRJ_COMPILE_FEATURES ) list ( APPEND PRJ_COMPILE_FEATURES cxx_std_20 ) find_package(TBB) message( STATUS "TBB_FOUND = ${TBB_FOUND}" ) add_executable( ${PROJECT...
一个原则是:应该尽量少的使用parallelfor, 因为parallel for也需要时间开销。即: (1)如果外层循环次数远远小于内层循环次数,内层循环较多时,将parallel for加在内层循环。 示例代码: int a=0; int b=0; inline void openmpTest2(int thread_num) {
std::vector<int> vec;#pragma omp parallel{ std::vector<int> vec_private; #pragma omp for nowait //fill vec_private in parallel for(int i=0; i<100; i++) { vec_private.push_back(i); } #pragma omp critical vec.insert(vec.end(), vec_private.begin(), vec_private.end());} 编...
我向你介绍 GPU 编程性能优化技术称为"拼贴"之前,请记住在上一篇文章中,您学习了索引 <N>、 <N> 程度、 < T、 N > array_view、 restrict(amp) 和 parallel_for_each。 你可以使用 c + + AMP API 实现您自己的数据的并行算法,如矩阵乘法在上一篇文章中共享和在这里重复图 1。