OpenMP 並行 For 迴圈中「std::vector」的最佳替代品是什麼？

C OpenMP 並行For 循環：std::vector 的替代品

OpenMP 的平行for 循環提供了一種並行化程式碼的便捷方法。然而，在這些循環中使用共享資料結​​構可能會引入效能瓶頸。一種常用的資料結構 std::vector 可能不是並行循環中共享使用的最佳選擇。

std::vector 的替代品

For並行for 循環中的最佳效能和執行緒安全性，請考慮以下替代方案std::vector:

具有使用者定義縮減的std::vector

OpenMP 4.0 引入了使用者定義縮減，可讓您為自訂資料定義自訂縮減操作結構。這種方法可以透過避免鎖定共享資料的開銷來提高效能。

範例：

#pragma omp declare reduction(merge : std::vector<int> : omp_out.insert(omp_out.end(), omp_in.begin(), omp_in.end()))

std::vector<int> vec;
#pragma omp parallel for reduction(merge: vec)
for (int i = 0; i < 100; i++) vec.push_back(i);

有序向量

如果共享向量中元素的順序至關重要，請考慮以下因素方法：

std::vector<int> vec;
#pragma omp parallel
{
    std::vector<int> vec_private;
    #pragma omp for schedule(static) nowait
    for (int i = 0; i < N; i++) vec_private.push_back(i);

    #pragma omp for schedule(static) ordered
    for (int i = 0; i < omp_get_num_threads(); i++) {
        #pragma omp ordered
        vec.insert(vec.end(), vec_private.begin(), vec_private.end());
    }
}

自訂並行向量類別

對於複雜的共享資料結​​構，您可能需要實作自訂並行向量類別來在循環期間處理大小調整，同時確保執行緒安全高效效能。

範例：

class ParallelVector {
private:
    std::vector<int> data;
    std::atomic<size_t> size;

public:
    void push_back(int value) {
        size++;
        data.push_back(value);
    }

    size_t getSize() {
        return size.load();
    }
};

ParallelVector vec;

#pragma omp parallel
{
    #pragma omp for
    for (int i = 0; i < 100; i++) vec.push_back(i);
}

std::vector 替代方案的選擇取決於平行循環的特定要求。考慮線程安全、效能和易於實施等因素，為您的應用程式選擇最合適的解決方案。

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