德国世界杯_2012年世界杯 - fyycdq.com

深入剖析C++中的Intel Thread Building Blocks (TBB)

一、引言

在现代计算机架构中，多核处理器已成为主流，充分利用多核资源成为提升软件性能的关键。然而，传统的多线程编程方法（如直接使用POSIX线程或Windows线程API）复杂且易出错，尤其在处理任务划分、负载均衡和同步等方面。为了解决这些问题，Intel推出了Thread Building Blocks（TBB），一个强大的C++模板库，旨在简化并行编程，提升开发效率和程序性能。本文将全面介绍TBB的定义、使用方法、作用、工作原理及具体示例，帮助开发者深入理解并有效应用TBB。

二、Intel Thread Building Blocks (TBB)概述

2.1 什么是TBB？

Intel Thread Building Blocks（TBB）是一个开源的C++模板库，旨在简化并行程序的开发。TBB提供了一套高层次的并行算法、任务调度机制和线程安全的数据结构，使开发者能够轻松地将串行代码转化为并行代码，从而充分利用多核处理器的计算能力。

2.2 TBB的发展背景

随着多核处理器的普及，单线程应用已难以满足性能需求。然而，传统的多线程编程方法复杂且容易出错，开发者需要处理线程创建、同步、负载均衡等低层次细节。TBB的出现旨在通过抽象化这些复杂性，提供一种更高效、更易用的并行编程模型，帮助开发者专注于算法和业务逻辑的实现。

2.3 TBB的特点

高层次抽象：提供并行算法和数据结构，减少低层次线程管理的复杂性。可扩展性：自动根据硬件资源调整并行度，适应不同的多核环境。跨平台支持：兼容多种操作系统（Windows、Linux、macOS）和编译器。性能优化：采用先进的任务调度和内存管理技术，提升程序性能。

三、TBB的主要功能与作用

3.1 任务调度

TBB采用任务调度模型，将工作负载划分为多个小任务，由调度器动态分配给线程执行。这种方式不仅提高了资源利用率，还避免了频繁创建和销毁线程带来的开销。TBB的调度器基于工作窃取算法，实现高效的负载均衡。

3.2 并行算法

TBB提供了一系列高层次的并行算法，如parallel_for、parallel_reduce、parallel_sort等。这些算法封装了并行执行的细节，开发者只需关注算法的逻辑，实现并行化变得简洁高效。

3.3 并行数据结构

TBB提供了多种线程安全的数据结构，如并行哈希表（concurrent_hash_map）、并行向量（concurrent_vector）等。这些数据结构在多线程环境下能够高效、安全地进行数据操作，简化了并发编程的复杂性。

3.4 内存分配器

TBB包含高效的内存分配器（tbb::scalable_allocator），优化了多线程环境下的内存分配性能，减少了内存碎片和分配开销，提升了整体程序的运行效率。

3.5 其他功能

任务组：支持任务的分组和同步，便于管理复杂的任务依赖关系。管道：提供数据流式并行处理机制，适用于流水线式的任务处理场景。流式任务调度：支持数据流模型的并行执行，适用于流式计算任务。

四、如何使用TBB

4.1 安装TBB

TBB是一个开源项目，可以通过多种方式获取和安装：

通过包管理器安装：

Ubuntu/Linux：sudo apt-get update

sudo apt-get install libtbb-dev

macOS（使用Homebrew）：brew install tbb

Windows：可以通过vcpkg或从TBB官方GitHub下载预编译的二进制文件或源码进行安装。从源码编译：

克隆TBB仓库：git clone https://github.com/oneapi-src/oneTBB.git

进入目录并编译：cd oneTBB

mkdir build && cd build

cmake ..

make -j4

sudo make install

4.2 集成到项目中

在C++项目中使用TBB，需要将TBB的头文件和库文件包含到项目中。具体步骤如下：

包含头文件：在源代码中添加：

#include

链接TBB库：在编译时链接TBB库。例如，使用g++编译：

g++ -std=c++11 -O2 -ltbb your_program.cpp -o your_program

4.3 基本使用示例

以下示例演示如何使用TBB的parallel_for并行计算数组元素的平方：

#include

int main() {

const size_t N = 1000000;

std::vector data(N, 1); // 初始化数组，所有元素为1

// 使用parallel_for并行计算每个元素的平方

tbb::parallel_for(tbb::blocked_range(0, data.size()),

[&](const tbb::blocked_range& range) {

for(size_t i = range.begin(); i != range.end(); ++i) {

data[i] = data[i] * data[i];

}

);

// 输出前10个结果以验证

for(int i = 0; i < 10; ++i) {

std::cout << data[i] << " ";

}

std::cout << std::endl;

return 0;

}

解释：

包含头文件：引入TBB的核心功能。数据准备：创建一个大小为100万的整数向量，初始值为1。并行计算：

tbb::parallel_for：并行执行for循环。tbb::blocked_range：将循环范围划分为多个区块，每个区块由一个线程处理。Lambda表达式：定义每个区块内的具体计算逻辑，即将每个元素平方。结果验证：输出前10个元素，验证并行计算的正确性。

4.4 编译与运行

假设TBB已正确安装，使用以下命令编译上述示例：

g++ -std=c++11 -O2 -ltbb example.cpp -o example

运行./example，应输出前10个元素的平方结果（均为1）：

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

4.5 更复杂的示例：并行归约

并行归约是将一个大的数据集合通过某种操作（如求和、求最大值）归结为一个结果。以下示例使用TBB的parallel_reduce计算数组元素的总和：

#include

int main() {

const size_t N = 1000000;

std::vector data(N, 1); // 初始化数组，所有元素为1

// 使用parallel_reduce并行计算总和

int total = tbb::parallel_reduce(

tbb::blocked_range(0, data.size()),

0, // 初始值

[&](const tbb::blocked_range& range, int init) -> int {

for(size_t i = range.begin(); i != range.end(); ++i) {

init += data[i];

}

return init;

std::plus() // 合并结果的操作

);

std::cout << "总和为: " << total << std::endl;

return 0;

}

解释：

tbb::parallel_reduce：用于并行执行归约操作。初始值：设置初始归约值为0。局部计算：每个任务计算其负责范围内元素的部分和。结果合并：使用std::plus()将各部分和合并为总和。

4.6 使用任务组管理复杂任务

在复杂的并行应用中，可能需要管理多个任务之间的依赖关系。TBB的task_group提供了一种简单的方式来管理和同步多个任务。以下示例展示如何使用task_group并行执行多个任务并等待它们完成：

#include

void task1() {

std::cout << "任务1开始" << std::endl;

// 模拟工作

tbb::this_task::sleep(tbb::tick_count::interval_t(1));

std::cout << "任务1完成" << std::endl;

}

void task2() {

std::cout << "任务2开始" << std::endl;

// 模拟工作

tbb::this_task::sleep(tbb::tick_count::interval_t(2));

std::cout << "任务2完成" << std::endl;

}

int main() {

tbb::task_group tg;

tg.run(task1); // 并行执行任务1

tg.run(task2); // 并行执行任务2

tg.wait(); // 等待所有任务完成

std::cout << "所有任务已完成" << std::endl;

return 0;

}

解释：

定义任务：task1和task2模拟两个独立的任务。创建任务组：实例化tbb::task_group对象。运行任务：使用tg.run并行执行任务1和任务2。等待任务完成：调用tg.wait等待所有任务完成后继续执行。输出结果：确认所有任务已完成。

4.7 管道并行处理

TBB的管道（tbb::pipeline）允许将任务分解为多个阶段，适用于流水线式的并行处理。以下示例展示如何使用管道并行处理数据：

#include

struct Stage1 {

void operator()(const tbb::blocked_range& range) const {

// 阶段1的处理逻辑

for(size_t i = range.begin(); i != range.end(); ++i) {

// 模拟处理

}

std::cout << "阶段1完成" << std::endl;

}

};

struct Stage2 {

void operator()(const tbb::blocked_range& range) const {

// 阶段2的处理逻辑

for(size_t i = range.begin(); i != range.end(); ++i) {

// 模拟处理

}

std::cout << "阶段2完成" << std::endl;

}

};

int main() {

tbb::pipeline pipeline;

Stage1 stage1;

Stage2 stage2;

// 设置管道的过滤器

pipeline.add_filter(tbb::make_filter>(

tbb::filter::serial_in_order, stage1

));

pipeline.add_filter(tbb::make_filter, void>(

tbb::filter::parallel, stage2

));

// 运行管道

pipeline.run(1000000);

// 等待管道完成

pipeline.clear();

std::cout << "管道处理完成" << std::endl;

return 0;

}

解释：

定义阶段：Stage1和Stage2分别代表管道的两个处理阶段。创建管道：实例化tbb::pipeline对象。添加过滤器：

第一阶段使用serial_in_order模式，保证顺序执行。第二阶段使用parallel模式，允许并行处理。运行管道：调用pipeline.run开始处理数据。清理管道：调用pipeline.clear等待所有任务完成。

五、TBB的工作原理与工作过程

5.1 工作原理概述

TBB基于任务并行模型，通过将工作负载划分为多个任务，由调度器动态分配给线程执行，充分利用多核处理器的计算能力。TBB的核心组件包括任务调度器、线程池、任务划分策略等。

5.2 详细工作过程

任务划分：

开发者使用TBB提供的并行算法（如parallel_for）定义并行任务。TBB将这些任务划分为更小的子任务，适应不同线程的执行。任务调度：

TBB的调度器负责将子任务分配到线程池中的空闲线程上执行。调度器采用工作窃取算法，确保负载均衡。即空闲线程可以从繁忙线程的任务队列中“窃取”任务，避免资源浪费。任务执行与同步：

各线程并行执行任务，TBB自动处理任务之间的同步问题。开发者无需手动管理锁或条件变量，减少并发编程的复杂性。结果合并：

并行任务执行完成后，TBB将结果合并，确保最终结果的正确性。例如，在并行归约中，各部分结果通过指定的合并操作合并为最终结果。

5.3 任务调度器

TBB的调度器是其核心组件，负责高效地分配任务到线程池中的线程。调度器采用以下关键技术：

工作窃取算法：

每个线程维护一个双端队列（deque）用于存储待执行任务。线程从自己的队列头部取出任务执行，当队列为空时，从其他线程的队列尾部窃取任务。这种策略有效减少了线程间的竞争，提升了负载均衡。任务分解与动态调度：

TBB动态分解任务，根据运行时的负载情况调整任务的划分粒度。这种动态调度机制适应不同的计算需求和硬件环境，提升了并行执行的效率。局部性优化：

TBB通过任务划分和调度策略，尽量提高数据的局部性，减少缓存未命中，提高执行效率。

5.4 线程池管理

TBB内部维护一个线程池，负责执行并行任务。线程池的大小通常与系统的硬件线程数（如CPU核心数）相匹配，以充分利用多核资源。线程池管理包括：

线程复用：线程池中的线程被重复利用，避免频繁创建和销毁线程带来的开销。线程生命周期管理：TBB自动管理线程的生命周期，确保线程在需要时被激活，不需要时被休眠或终止。资源分配：TBB根据任务的需求动态调整线程的工作状态，优化资源分配和利用率。

5.5 内存管理

TBB的内存分配器（tbb::scalable_allocator）优化了多线程环境下的内存分配性能：

线程局部分配：每个线程维护独立的内存池，减少线程间的竞争。批量分配：通过批量分配和释放内存，减少内存碎片和分配开销。高效缓存管理：优化了缓存使用，提高内存访问的局部性和效率。

六、TBB的优势与应用场景

6.1 优势

高效性：

通过任务调度和工作窃取算法，实现高效的负载均衡和资源利用。自动优化并行度，适应不同硬件环境，提升程序性能。易用性：

提供高层次的并行算法和数据结构，简化并行编程模型。使用模板和泛型编程技术，增强代码的可重用性和灵活性。可移植性：

跨平台支持，兼容多种操作系统（Windows、Linux、macOS）和编译器。统一的接口，减少平台间的代码差异。可扩展性：

支持动态调整并行度，适应不同规模的应用需求。提供丰富的并行工具，满足复杂的并行计算需求。内存管理优化：

高效的内存分配器减少内存开销，提升程序整体性能。

6.2 应用场景

数值计算：

矩阵运算、向量计算、数值模拟等需要大量并行计算的场景。图像处理：

图像滤波、图像变换、图像分析等需要高效并行处理的任务。科学计算：

物理模拟、气候建模、基因序列分析等复杂的科学计算任务。数据分析与机器学习：

大数据处理、数据挖掘、机器学习模型训练等需要高效数据处理能力的应用。实时系统与游戏开发：

游戏引擎、物理模拟、实时渲染等需要高并发处理能力的实时应用。金融计算：

高频交易、风险分析、资产定价等需要高性能计算的金融应用。

七、深入示例：并行归约操作

并行归约是将一个大的数据集合通过某种操作（如求和、求最大值）归结为一个结果。以下示例展示如何使用TBB进行并行归约操作，计算数组元素的总和：

#include

int main() {

const size_t N = 1000000;

std::vector data(N, 1); // 初始化数组，所有元素为1

// 并行归约计算总和

int total = tbb::parallel_reduce(

tbb::blocked_range(0, data.size()),

0, // 初始值

[&](const tbb::blocked_range& range, int init) -> int {

for(size_t i = range.begin(); i != range.end(); ++i) {

init += data[i];

}

return init;

std::plus() // 合并结果的操作

);

std::cout << "总和为: " << total << std::endl;

return 0;

}

详细解释：

包含头文件：

#include

引入TBB的核心功能、标准库向量和输入输出库。

数据准备：

const size_t N = 1000000;

std::vector data(N, 1);

创建一个大小为100万的整数向量，所有元素初始化为1。

并行归约操作：

int total = tbb::parallel_reduce(

tbb::blocked_range(0, data.size()),

[&](const tbb::blocked_range& range, int init) -> int {

for(size_t i = range.begin(); i != range.end(); ++i) {

init += data[i];

}

return init;

std::plus()

);

tbb::parallel_reduce：执行并行归约操作。tbb::blocked_range(0, data.size())：定义归约的范围，从0到数组大小。初始值0：归约操作的初始值。Lambda表达式：定义每个任务对其负责范围内元素的部分和。std::plus()：定义如何合并各部分的结果，这里是简单的加法。结果输出：

std::cout << "总和为: " << total << std::endl;

输出计算得到的总和，预期结果为100万。

7.1 编译与运行

假设TBB已正确安装，使用以下命令编译上述示例：

g++ -std=c++11 -O2 -ltbb example_reduce.cpp -o example_reduce

运行./example_reduce，应输出：

总和为: 1000000

7.2 进一步优化

在实际应用中，可以根据数据规模和硬件资源调整任务划分的粒度，以获得更好的性能。例如，调整blocked_range的粒度参数，控制每个任务处理的数据量，避免过多的小任务导致调度开销过大。

八、TBB的高级功能

8.1 自定义任务

TBB允许开发者定义自定义任务，以实现更复杂的并行逻辑。以下示例展示如何使用TBB的任务调度器自定义任务：

#include

class MyTask : public tbb::task {

public:

int value;

MyTask(int v) : value(v) {}

tbb::task* execute() override {

std::cout << "执行任务，值为: " << value << std::endl;

return nullptr;

}

};

int main() {

tbb::task_scheduler_init init; // 初始化任务调度器

tbb::task_group tg;

for(int i = 0; i < 10; ++i) {

tg.run([i]() {

MyTask task(i);

task.spawn();

task.wait_for_all();

});

}

tg.wait(); // 等待所有任务完成

return 0;

}

解释：

定义自定义任务：

继承自ttb::task。重写execute方法，实现任务的具体逻辑。任务调度器初始化：

tbb::task_scheduler_init初始化任务调度器，管理任务的执行。创建任务组并运行任务：

使用task_group管理多个任务。在循环中创建并运行多个自定义任务。等待任务完成：

调用tg.wait等待所有任务完成。

8.2 并行管道（Pipeline）

并行管道允许将任务分解为多个阶段，每个阶段可以并行执行，提高流水线式任务的处理效率。以下示例展示如何使用TBB的管道进行并行处理：

#include

struct Producer {

void operator()(tbb::flow_control& fc) const {

static int count = 0;

if(count < 10) {

std::cout << "生产数据: " << count << std::endl;

++count;

} else {

fc.stop();

}

};

struct Consumer {

void operator()(int data) const {

std::cout << "消费数据: " << data << std::endl;

}

};

int main() {

tbb::pipeline pipeline;

// 生产阶段

tbb::filter producer_filter(

tbb::filter::serial_in_order,

Producer()

);

// 消费阶段

tbb::filter consumer_filter(

tbb::filter::serial_in_order,

Consumer()

);

pipeline.add_filter(producer_filter);

pipeline.add_filter(consumer_filter);

// 运行管道

pipeline.run( tbb::task_scheduler_init::default_num_threads() );

return 0;

}

解释：

定义生产者和消费者：

Producer：生产数据，模拟数据生成过程。Consumer：消费数据，处理生产的数据。创建管道：

实例化tbb::pipeline对象。添加生产者和消费者过滤器，定义各阶段的执行逻辑。运行管道：

调用pipeline.run开始数据的生产和消费。使用默认的线程数进行并行处理。

8.3 使用流式任务调度

TBB支持流式任务调度，适用于需要高吞吐量和低延迟的任务处理场景。以下示例展示如何使用TBB的流式任务调度处理连续的数据流：

#include

struct StageA {

void operator()(const int& input, int& output) const {

output = input * 2;

std::cout << "StageA: " << input << " -> " << output << std::endl;

}

};

struct StageB {

void operator()(const int& input, int& output) const {

output = input + 3;

std::cout << "StageB: " << input << " -> " << output << std::endl;

}

};

int main() {

tbb::pipeline pipeline;

StageA stageA;

StageB stageB;

// 添加StageA，允许并行

pipeline.add_filter(tbb::make_filter(

tbb::filter::parallel,

stageA

));

// 添加StageB，允许并行

pipeline.add_filter(tbb::make_filter(

tbb::filter::parallel,

stageB

));

// 提供输入数据

for(int i = 0; i < 5; ++i) {

pipeline.run(i);

}

// 关闭管道

pipeline.clear();

return 0;

}

解释：

定义处理阶段：

StageA：将输入数据乘以2。StageB：将输入数据加3。创建管道：

实例化tbb::pipeline对象。添加StageA和StageB为并行处理阶段。运行管道：

通过pipeline.run逐个提供输入数据进行处理。使用pipeline.clear关闭管道，等待所有任务完成。输出结果：

StageA: 0 -> 0

StageB: 0 -> 3

StageA: 1 -> 2

StageB: 2 -> 5

StageA: 2 -> 4

StageB: 4 -> 7

StageA: 3 -> 6

StageB: 6 -> 9

StageA: 4 -> 8

StageB: 8 -> 11

九、TBB与其他并行编程模型的比较

9.1 TBB vs. OpenMP

抽象层次：

TBB：提供更高层次的抽象，适合复杂的并行任务和动态负载均衡。OpenMP：基于指令的并行模型，适用于简单的循环并行化。灵活性：

TBB：更灵活，支持复杂的任务依赖和动态任务划分。OpenMP：较为固定，主要适用于静态任务划分。可移植性：

两者均具有良好的跨平台支持，但TBB在C++模板编程中更具优势。

9.2 TBB vs. C++11/14/17标准线程

易用性：

TBB：提供高层次的并行算法和数据结构，简化并行编程。标准线程：更底层，开发者需要手动管理线程、同步和任务划分。性能优化：

TBB：内置优化，如工作窃取、任务划分策略，提升性能。标准线程：需要开发者自行优化，较为复杂。

9.3 TBB vs. Cilk Plus

发展状况：

Cilk Plus：曾是一个流行的并行编程扩展，但已停止开发。TBB：持续维护和发展，支持更广泛的并行编程需求。功能特点：

TBB：功能更全面，支持任务调度、并行算法、并行数据结构等。Cilk Plus：主要专注于任务并行和数据并行，功能较为有限。

十、总结

Intel Thread Building Blocks (TBB) 是一个功能强大且灵活的C++并行编程库，通过提供高层次的并行算法、任务调度机制和线程安全的数据结构，极大地简化了多线程应用的开发。TBB的任务调度和工作窃取机制确保了高效的资源利用和负载均衡，使得开发者能够专注于算法和业务逻辑，而无需过多关注底层的线程管理细节。无论是在数值计算、图像处理、数据分析，还是在实时系统和金融计算等领域，TBB都展现了其卓越的性能和广泛的适用性。通过深入理解TBB的工作原理和使用方法，开发者能够有效地提升软件性能，充分利用现代多核处理器的计算能力。

附录

附录A：常用TBB并行算法

parallel_for：

用于并行执行循环，适用于数据并行任务。示例：tbb::parallel_for(0, N, [&](int i) {

// 并行执行的任务

});

parallel_reduce：

用于并行执行归约操作，将多个结果合并为一个结果。示例：int result = tbb::parallel_reduce(

tbb::blocked_range(0, data.size()),

[&](const tbb::blocked_range& range, int init) -> int {

for(size_t i = range.begin(); i != range.end(); ++i) {

init += data[i];

}

return init;

std::plus()

);

parallel_sort：

用于并行排序，适用于需要高效排序的大规模数据集。示例：tbb::parallel_sort(data.begin(), data.end());

parallel_scan：

用于并行执行扫描（前缀和）操作。示例：tbb::parallel_scan(

tbb::blocked_range(0, data.size()),

[&](const tbb::blocked_range& range, int running_total) -> int {

for(size_t i = range.begin(); i != range.end(); ++i) {

running_total += data[i];

data[i] = running_total;

}

return running_total;

[](int left, int right) -> int {

return left + right;

}

);

parallel_invoke：

用于并行执行多个独立的任务。示例：tbb::parallel_invoke(

[]() { /* 任务1 */ },

[]() { /* 任务2 */ },

[]() { /* 任务3 */ }

);

通过充分利用这些并行算法，开发者可以高效地实现各种并行计算任务，提升软件的性能和响应速度。

结语

掌握Intel Thread Building Blocks (TBB) 能够显著提升C++开发者在并行编程中的效率和能力。通过深入理解TBB的核心概念、工作原理和具体应用，开发者能够在多核时代中开发出高性能、可扩展的应用程序。无论是在学术研究、工业应用，还是个人项目中，TBB都是一个值得深入学习和应用的强大工具。

8 个基准测试中的显卡 AMD Radeon R5 M430 与显卡 NVIDIA GeForce 920MX
打开cmd命令提示不能输入命令