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  • 2.3.1 提前退出循环

    在串行迭代中,退出循环的操作并不会令人感到陌生,而这类操作在并行循环中并不常见,但有时我们依然会用得着它。下面是一个串行情况下的做法:int n = ...for (int i = 0; i < n; i++){ // ... i...

    关键词: 2.3.1  提前  退出 

  • 2.3 模式变体

    上面的信用分析实例为我们展示了一个并行循环的典型用法,但它还可以有很多变体用法。本节将介绍其中最重要的几个。尽管这些变体被使用的机会并不会太多,但是你应该知道它们是可行的

    关键词: 2.3 

  • 2.2.3 性能对比

    根据在一台四核计算机上运行Credit Review的情况来看,parall_for_each版本相比于其串行版本快了近四倍。至于具体的时间变化情况,建议读者在自己的计算机上运行一下网上所提供代码来获得第一手的数据

    关键词: 2.2.3 

  • 2.2.2 parallel_for_each版的Credit Review

    并行版的信用度分析程序与串行版本几乎相差无几:void UpdatePredictionsParallel(AccountRepository& accounts){ parallel_for_each(accounts.begin(), accounts.end(), [ ] (AccountRepository::value_...

    关键词: 2.2.2  parallelforeach  Credit 

  • 2.2.1 串行版的Credit Review

    下面是信用分析操作的串行化版本:void UpdatePredictionsSequential(AccountRepository& accounts){ for_each(accounts.begin(), accounts.end(), [](AccountRepository::value_type& record) { Accoun...

    关键词: 2.2.1  串行  Credit 

  • 2.2 实例示范

    接下来,我们将通过一个具体的实例向你演示并行循环模式的运用。Fabrikam 航运公司为自己的商业用户增设了一项借贷业务,他们根据用户的信用度来鉴别哪些账户可能存在风险。并且在每个账户内都包含了一份结欠记...

    关键词: 2.2 

  • 2.1.3 期望为何

    默认情况下,循环的并行度(即硬件能同时运行多少次迭代)取决于处理器中可用的内核数量。可用的内核越多循环便运行得越快,这种趋势可以一直持续到我们遇上阿姆达定律所预言的那个收益递减点。从那之后,循环究...

    关键词: 2.1.3 

  • 2.1.2 parallel_for_each

    下面是一个C++Standard Template Library(STL)版的for_each串行循环示例。vector<size_t> inputs = ...int workload = ...for_each(inputs.cbegin(), inputs.cend(),[workLoad](size_t i){ DoWork(...

    关键词: 2.1.2 

  • 2.1.1 并行版的for循环

    现在,让我们来看一段标准C++版的for循环代码:vector<double> results = ...int workload = ...size_t n = results.size();for (size_t i = 0; i < n; ++i){ results[i] = DoWork(i, work...

    关键词: 2.1.1 

  • 2.1 基本用法

    在并行模式库(PPL)中,我们已经为你内置了与for、for_each对应的并行化函数。其中,parallel_for函数可以被用来遍历整数区间,而parallel_for_each函数则可以用于遍历用户所提供的数据。如果你想让带有独立性迭...

    关键词: 2.1 

  • 并行循环

    并行循环模式一般适用于执行一些具有独立性的迭代操作,例如遍历某集合(collection)中的元素或者执行一些限定次数的迭代。但前提是这些操作是彼此独立的,即循环步骤中不存在对本地内存或磁盘文件的共同写操作...

    关键词: 并行  循环 

  • 1.8 更多资源

    如果希望对文中所提到的术语有更好的理解,可以参考本书最后的术语表。本书中所提到的设计模式都属于被业界用户广泛应用于开发的并行模式。在这些用户的概念中,这些模式被看做算法或可实现的模式。关于并行模式...

    关键词: 1.8 

  • 1.7 练习题

    1)当你为问题选择分解粒度(即合并成更大的任务还是分解成更多的小任务)时,需要权衡的因素有哪些?2)在内核数由1到4的增加过程中,如果程序中串行处理所占的时间约为10%,那么该程序能获得的最大速度增长率是...

    关键词: 1.7 

  • 1.6 一些建议

    总而言之,我们应该尽可能选择一些最简单而有效的方法,这里有一些最基本的建议:?  当你选择并行应用程序库或者架构时,应该尽可能地使用最高层的抽象逻辑。?  请尽可能地充分利用好应用程序服务器自身的并...

    关键词: 1.6 

  • 1.5 并行的局限

    根据阿姆达尔定律(Amdahl誷law)注4得出的结论,并行化所能带来的性能改善受到了应用程序中串行化处理所占分量的限制。是的,这乍看之下几乎有点儿违反直觉。但你并没有看错。根据阿姆达尔定律的说法,无论我们...

    关键词: 1.5 

  • 1.4 关于术语

    在一般情况下,我们会认为并行和并发是同义词,但在这本书中它们是两个不同的概念。在本书中,并发(concurrency)在更多时候是一个与多任务和异步输入输出(I/O)相关的概念。它实质上是一种执行方式,这种执行...

    关键词: 1.4 

  • 1.3 选择正确的设计模式

    根据下面这张表,你可以为自己选择合适的设计模式:此外,你也可以先阅读每章开头前两页的内容,熟悉一下这6个模式的大致情况,并了解一下它们的基本应用场景,然后再更深入地具体研究它们

    关键词: 选择  正确  设计 

  • 1.2.4 设计方法

    通常情况下,程序员会先对问题所在的问题域进行甄别,然后在据此对代码进行并行化处理,以改善性能,这样一来,下一次再遇到类似瓶颈时就可以重用这个解决方案了。特别是当我们需要对一系列现存的串行程序进行并...

    关键词: 1.2.4 

  • 1.2.3 可扩展性数据共享

    通常来说,任务之间总免不了要共享数据。但问题是,这些任务在并行化运行的过程中很有可能会对同一块内存区域执行竞争式访问和更新,使得相关的数据变得非常不可靠。这种不在我们计划内的数据竞争所带来的后果往...

    关键词: 1.2.3  扩展性  数据 

  • 1.2.2 协调任务

    通常多个任务需要同时运行。彼此不存在依赖的任务可以并行运行。当然,也会有一些任务必须等待别的任务完成之后才能开始。任务的执行顺序和并行化程度取决于应用程序的内在算法。约束来自于如控制流(算法的步骤...

    关键词: 1.2.2 

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