Intel TBB 入门指南：环境配置与第一个并行程序

Intel TBB 入门指南：环境配置与第一个并行程序

oneTBB 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/one/oneTBB

环境变量配置

成功安装 Intel TBB (Threading Building Blocks) 后，首要任务是正确配置环境变量。这一步骤对于确保编译器能够找到 TBB 的头文件和库文件至关重要。

在 TBB 安装目录中，提供了便捷的环境变量设置脚本：

• Linux 系统：执行 <安装目录>/tbb/latest/env 下的 vars.sh 或 vars.csh 脚本
• Windows 系统：执行 <安装目录>/tbb/latest/env 下的 vars.bat 脚本

专业建议：TBB 可以与 Intel OpenMP 协同工作，避免 CPU 资源过度分配。要启用此功能，只需设置环境变量 TCM_ENABLE=1。这在混合使用 TBB 和 OpenMP 的应用场景中特别有用。

构建并运行示例程序

Windows 平台开发

1. 创建项目：使用 Visual Studio 等 IDE 创建新的 C++ 项目
2. 添加示例代码：创建一个 example.cpp 文件，并添加以下典型的 TBB 并行算法示例：

#include <oneapi/tbb.h>

int main() {
    int sum = oneapi::tbb::parallel_reduce(
        oneapi::tbb::blocked_range<int>(1,101), 0,
        [](oneapi::tbb::blocked_range<int> const& r, int init) -> int {
            for (int v = r.begin(); v != r.end(); v++) {
                init += v;
            }
            return init;
        },
        [](int lhs, int rhs) -> int {
            return lhs + rhs;
        }
    );
    
    printf("Sum: %d\n", sum);
    return 0;
}

3. 配置构建参数：在 tasks.json 中添加 TBB 包含路径和库文件路径
4. 编译运行：构建项目并执行，正确输出应为 Sum: 5050

Linux 平台开发

1. 创建源文件：直接创建 example.cpp 并添加上述相同代码
2. 编译命令：

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

3. 运行程序：

   ./example
   

代码解析：这个示例展示了 TBB 的核心并行算法 parallel_reduce，它并行计算 1 到 100 的整数和。blocked_range 定义了数据范围，两个 lambda 函数分别处理局部计算和结果合并。

高级特性：NUMA 和混合 CPU 支持

对于需要 NUMA (非统一内存访问) 或混合 CPU (如大小核架构) 支持的系统，TBB 依赖 HWLOC (Hardware Locality) 库来识别硬件拓扑结构。

检查 HWLOC 安装

在终端执行：

hwloc-ls

如果已安装，将显示系统硬件拓扑信息；否则会提示命令未找到。

安装 HWLOC

• Linux：可通过包管理器安装

  sudo apt install hwloc  # Debian/Ubuntu
  sudo yum install hwloc  # RHEL/CentOS
  

• Windows：需要从官网下载预编译二进制文件

版本要求：

• 混合 CPU 支持：HWLOC 2.5 或更高
• NUMA 支持：HWLOC 1.11 或更高

深入理解 TBB 并行编程

TBB 采用了任务(task)而非线程(thread)的抽象概念，这种更高层次的抽象使得开发者可以专注于并行逻辑而非线程管理细节。示例中的 parallel_reduce 是 TBB 提供的众多并行算法模板之一，其他常用算法还包括：

• parallel_for：并行循环
• parallel_invoke：并行调用多个函数
• parallel_pipeline：并行流水线处理

TBB 的任务调度器采用工作窃取(work stealing)算法，能够自动平衡负载，充分利用多核处理器的计算能力。

通过这个入门指南，您已经掌握了 TBB 的基本使用方法。接下来可以探索 TBB 更高级的特性，如并发容器、任务组、流图等，以构建更复杂的并行应用程序。

oneTBB 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/one/oneTBB