C++实现并行化计算

一、超级计算机与并行化计算

超级计算机的作用在于能够以非常高效的方式处理非常大量的数据，优化超级计算机效能的关键在于并行化计算。通过并行化计算，可以将一项任务分解成若干个子任务，然后分配给多个处理器去完成，从而提升整体效率。

C++作为高性能计算的编程语言，自带线程库和STL算法库，使得其非常适合用于并行化计算。 C++的线程库可以便捷地开启、管理和同步并行线程；而STL算法库中提供了各种数值算法，从而加速了数值计算的执行。

下面我们以压缩图片为例，来演示如何使用C++实现并行化计算。

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          using namespace std; void compress(string &filename, string &outputFilename) { // 压缩图片的代码 } int main() { // 文件名和输出文件名列表 vector
          
           filenames = { "img1.jpg", "img2.jpg", "img3.jpg", "img4.jpg" }; vector
           
            outputFilenames = { "img1_compressed.jpg", "img2_compressed.jpg", "img3_compressed.jpg", "img4_compressed.jpg" }; // 创建异步任务容器 vector
            
             
              > tasks; // 启动异步任务，压缩图片 for (int i = 0; i < filenames.size(); i++) { tasks.push_back(async(launch::async, compress, ref(filenames[i]), ref(outputFilenames[i]))); } // 等待所有异步任务执行完成 for (auto &task : tasks) { task.get(); } return 0; }

二、多线程优化算法

C++的线程库可以帮助开发者轻松地创建、同步、销毁线程，来实现并行操作。另外，对于某些计算intensive的任务，我们也可以使用多线程来进行优化。具体来讲，我们可以将任务划分成较小的子任务，然后将每个子任务分配到不同的线程中执行。通过这种方式，可以大大地提高程序的速度和效能。

下面以计算矩阵乘法为例，来演示如何使用多线程进行优化。这里我们假设有两个矩阵A、B，我们需要计算它们的乘积。我们可以将计算分解成多个子任务（例如按行或按列分解），然后使用多线程分别执行每个子任务，从而加速计算过程。

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          using namespace std; void multiply(int startRow, int endRow, vector
          
           
            > &matrixA, vector
            
             
              > &matrixB, vector
              
               
                > &result) { // 计算矩阵乘法的代码 } vector
                
                 
                  > parallelMultiply(vector
                  
                   
                    > &matrixA, vector
                    
                     
                      > &matrixB) { vector
                      
                       
                        > result(matrixA.size(), vector
                        
                         (matrixB[0].size(), 0)); vector
                         
                          threads; // 计算矩阵乘法 for (int i = 0; i < matrixA.size(); i += 10) { threads.push_back(thread(multiply, i, i + 10, ref(matrixA), ref(matrixB), ref(result))); } // 等待所有线程执行完成 for (auto &threadObject : threads) { threadObject.join(); } return result; } int main() { vector
                          
                           
                            > matrixA = {{1, 2, 3}, {4, 5, 6}}; vector
                            
                             
                              > matrixB = {{1, 4}, {2, 5}, {3, 6}}; // 计算矩阵乘法 vector
                              
                              
                              > result = parallelMultiply(matrixA, matrixB); // 打印结果 for (int i = 0; i < result.size(); i++) { for (int j = 0; j < result[0].size(); j++) { cout << result[i][j] << " "; } cout << endl; } return 0; }

三、并行化STL算法

STL算法库中提供了各种数值算法，从而加速了数值计算的执行。而C++的线程库可以帮助我们轻松地并行化STL算法。例如，当我们需要对一个巨大的文件进行排序时，可以使用parallel_sort来并行化排序过程，从而加速排序的执行。

下面为演示如何使用parallel_sort进行并行化排序。

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           using namespace std; const int kNumRecords = 10000000; void sortedWrite() { ofstream fout("sorted.txt"); for (int i = 0; i < kNumRecords; i++) { fout << i << " " << kNumRecords - i << endl; } } void parallelSort() { ifstream fin("sorted.txt"); vector
           
            
             > records; for (int i = 0; i < kNumRecords; i++) { int key, value; fin >> key >> value; records.push_back({key, value}); } // 并行化排序 parallel_sort(records.begin(), records.end()); // 将排序后的结果写入文件 ofstream fout("parallel_sorted.txt"); for (auto &p : records) { fout << p.first << " " << p.second << endl; } } int main() { sortedWrite(); auto startTime = chrono::high_resolution_clock::now(); parallelSort(); auto endTime = chrono::high_resolution_clock::now(); cout << "parallel_sort took " << chrono::duration_cast
             
              (endTime - startTime).count() << " ms" << endl; return 0; }