使用parallel_for将串行for循环转换为并行循环,其中Index定义了要迭代的元素范围首尾以及迭代步长,而Func定义了要对每个元素执行的操作。 上述循环的并行版本: #include<vector>#include<tbb/tbb.h>voidf(intv);voidfig_2_6(intN,conststd::vector<int>&a){tbb::parallel_for(0,N,1,[a](inti){f(a[i])...
for (int eId = 0; eId < datas.size(); ++eId) { edgeOrders.push_back(eId); } MT mt(edgeOrders, datas, ratio); */tbb::mutex mutex;// if global define the not needMTmt(datas, ratio, mutex);statictbb::affinity_partitioner ap; tbb::parallel_for(tbb::blocked_range<int>(0, stati...
tbb::parallel_for 是Intel Threading Building Blocks (TBB) 库中的一个并行算法,用于在多个线程上并行执行循环。它可以将一个循环迭代拆分成多个子任务,并在多个线程上并行执行这些子任务,从而提高程序的执行效率。 相关优势 并行化:tbb::parallel_for 可以自动将循环迭代拆分成多个子任务,并在多个线程上...
是指在使用TBB(Intel Threading Building Blocks)库中的parallel_for函数时出现的编译错误。 TBB是一个用于并行编程的开源C++库,它提供了一组丰富的并行算法和数据结构,可以帮助开发人员轻松地实现并行化的程序。其中,parallel_for函数是TBB库中的一个重要函数,用于实现并行的循环执行。 当在使用TBB库时,如果在编译过...
一、并行for 1、区间版本 template<typenameRange,typenameBody>voidparallel_for(constRange&range,constBody&body); 例子如下:并行计算sin tbb::parallel_for(tbb::blocked_range<size_t>(0,n),[&](tbb::blocked_range<size_t>r){for(size_ti=r.begin();i<r.end();i++){a[i]=std::sin(i);}}...
void testParallel_for() { // 一般普通的vector,无法保证线程安全,因此需要用tbb自带的 std::vector<int> vec{100, 200, 300, 400}; tbb::concurrent_vector<int> vec_tbb; vec_tbb.assign(vec.begin(), vec.end()); //初始化得到0,1,2,3, 最后一个默认参数是分割的粒度,一般默认是1 ...
parallel_for(range, body, partitioner)提供了并行迭代的泛型形式。它表示在区域的每个值,并行执行body。partitioner选项指定了分割策略。Range类型必须符合Range概念模型。body必须符合下表的要求: 例子: 1#include <iostream>2#include <vector>3#include <tbb/tbb.h>4#include <tbb/blocked_range.h>5#include <...
我希望在两个函数上使用并行调用,这两个函数本身是tbb :: parallel_for函数。 我的问题是这种甚至可能的,如果是这样,这将在8个CPU机器上进行性能的影响是什么。 谢谢 看答案 是的,这是可能的。您需要将Parallel_Flast _CALLED_FORRACRAT绑定到函数或lambdas以传递到parallel_reduce。 对性能的影响取决于代码的...
1、parallel_for 适用场合:多个数据或请求彼此没有依赖关系,所要进行的操作是一样的(典型SPMD) 例子: // 典型的c++泛型编程 blocked_range 是要处理的多个数据,3个参数依次是开始的指针(迭代器)、结束指针、每个任务分配的数据数 // parallel_forFibBody可以简单理解为一个函数对象(c++里是用运算符重载实现的,...
Solved: tbb::task_group_context tg; SomeClass someObject; tbb:: parallel_for (tbb:: blocked_range ( 0 , num, grainSize), someObject, tbb::