【原】C++11并行计算

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0x00 - 前言

最近想优化ORB-SLAM2，准备使用并行计算来提高其中ORB特征提取的速度。之前对并行计算方面一窍不通。借此机会，学习一下基本的并行编程。

在选择并行编程的工具时，需要考虑以下问题：即该工具尽量不要使用与平台相关的API，如iOS端的GCD(Grand Central Dispatch)，因为希望程序具有很强的移植性。一开始我想到的只有两种选择，一个是以TBB和OpenMP为首的第三方线程库，另一个是原生线程库。其中TBB和OpenMP对于Xcode的支持不是很好，原生线程库又依赖于系统平台，所以尝试后都放弃了。后来想到C++11已经从语言层面支持了多线程开发，也就是提供了thread库，于是抱着试一试学一学的态度就入坑了。

并行计算中一个很经典的案例就是数组求和，网络上有很多介绍C++11的thread使用、源码分析的文章，不过使用C++11进行数组求和并行计算的示例却很少，所以才有了这篇博文。

0x01 - 代码解析

在iOS系统使用C++11进行开发。

//
//  ViewController.m
//  TestDispatch
//
//  Created by poloby on 2017/1/7.
//  Copyright © 2017年 polobymulberry. All rights reserved.
//

#import "ViewController.h"
#include <iostream>
#include <thread>using namespace std;// 作为求和函数的参数
// 封装了求和函数的输入和输出
typedef struct ThreadArg {long long base;     // 从base～base+length数列求和long long length;long long sum;      // 将上述数列的和存储在sum中
}ThreadArg;void sum(ThreadArg *arg)
{long long begin = arg->base;long long end = arg->base + arg->length;long long sum = 0;// 不要直接使用for(long long i = arg->base; i < arg->base + arg->length)// 也不要使用arg->sum += i;// 因为指针的读取比普通栈的读取需要多花费一些时间for (long long i = begin; i < end; ++i) {sum += i;}arg->sum = sum;
}@interface ViewController ()@end@implementation ViewController- (void)viewDidLoad {[super viewDidLoad];// 计算1～count数列之和const long long count = 1000000000;// 单线程常用方法NSDate *commonMethodDate = [NSDate date];long long commonMethodSum = 0;for (long long i = 0; i < count; ++i) {commonMethodSum += i;}// 计算单线程使用时间double commonMethodDuration = [[NSDate date] timeIntervalSinceDate:commonMethodDate];NSLog(@"Common method spend time = %fms, sum = %lld", commonMethodDuration * 1000, commonMethodSum);// 并行计算方法// 将1～count数列平均分为threadCount组，求解每组数列之和，再将其相加得到总和NSDate *parallelMethodDate = [NSDate date];// 设置并行线程数目const int threadCount = 2;thread threads[threadCount];ThreadArg args[threadCount];// 初始化线程及其参数for (int i = 0; i < threadCount; ++i) {long long offset = (count / threadCount) * i;args[i].base = offset;args[i].length = MIN(count - offset, count / threadCount);threads[i] = thread(sum, &args[i]);}// 启动线程并等待线程退出for (int i = 0; i < threadCount; ++i) {threads[i].join();}long long parallelMethodSum = 0;// 将每组数列之和相加得到总和for (int i = 0; i < threadCount; ++i) {parallelMethodSum += args[i].sum;}// 计算多线程使用时间double parallelMethodDuration = [[NSDate date] timeIntervalSinceDate:parallelMethodDate];NSLog(@"Parallel method spend time = %fms, sum = %lld", parallelMethodDuration * 1000, parallelMethodSum);
}@end

0x02 - 结果分析

Xcode8.2.1+iPhone7模拟器+1~1000000000数列之和：

线程数目	2	4	8
多线程耗时	1921.253026ms	981.853008ms	684.603035ms
单线程耗时	3171.698034ms	3472.517014ms	3447.206974ms

Xcode8.2.1+iPhone7模拟器+1~10000数列之和：

线程数目	2	4	8
多线程耗时	0.279963ms	0.212014ms	0.297010ms
单线程耗时	0.038981ms	0.027955ms	0.032008ms

可见多线程本身也需要消耗一定的资源，所以只有在系统规模较大的情况下才能取得显著的性能提升。

0x03 - 注意事项

1. thread调用类的成员函数：

thread memberFuncThread(&ClassName::MemberFuncName, this, arg1, arg2...);

2. thread传递引用参数：

需要使用std::ref进行包装，详见thread - 传递引用参数。

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