并行编程中的循环处理与性能优化

并行编程中的循环处理与性能优化

并行编程是提升程序性能的有效手段，尤其是当面对计算密集型任务时。本文将深入探讨并行编程中的循环处理技术，包括如何根据计算机核心数量选择合适范围数量、处理小型循环体的策略以及如何控制并行度。同时，本文还会指出常见的并行循环反模式，并提供性能测试的方法与进一步的学习资源。

背景简介

在处理可并行的任务时，合理地管理循环体的并行执行是关键。本文基于提供的书籍章节内容，将探讨并行循环的使用、优化以及需要注意的反模式。

控制并行度的程度

当处理具有大小不均的迭代时，动态负载平衡是一个重要的考虑因素。通常情况下，我们会根据计算机的核心数量来决定并行循环的范围数量，一个好的默认范围数量大约是核心数量的三到十倍。然而，在某些情况下，如循环体非常小且迭代次数很多时，我们可能会选择不执行负载平衡，以减少开销。

处理较小循环体的策略

对于小型循环体，使用并行循环可能不会带来预期的性能提升。在这种情况下，可以使用 parallel_for_fixed 或 parallel_for_each_fixed 函数来避免负载平衡的成本。这些函数在不检查取消的情况下执行，可能会提供更好的性能。

隐藏的循环体依赖

在并行循环中，隐藏的循环体依赖可能会导致软件缺陷。确保循环体完全独立或正确同步共享变量是并行编程中的重要考虑。

小循环体与少量迭代

对于具有少量迭代的小循环体，使用并行循环可能会因为开销过大而导致性能下降。在这些情况下，需要仔细分析是否适合并行化。

输入枚举中的重复项

使用 parallel_for_each 函数时，重复的对象引用可能会导致不安全的竞争条件。在并行循环中处理输入数据时，要特别注意避免这种问题。

总结与启发

在并行编程中，合理控制并行度和避免常见的反模式是提升性能的关键。我们不仅需要关注如何并行化任务，还需要关注如何测试并优化这些并行任务。通过本文的分析，我们可以得到以下几点启发：

• 根据核心数量适当选择并行范围数量。
• 针对小型循环体，考虑使用不执行负载平衡的函数。
• 避免隐藏的循环依赖和输入枚举中的重复项。
• 对于并行程序，测试和优化是不可忽视的环节。

通过掌握这些原则和技巧，我们可以更好地利用并行编程技术来提升程序性能。同时，通过理解并行循环的反模式，我们可以避免一些常见的错误，确保程序的稳定性和可靠性。

进一步阅读推荐

为了更深入地理解并行编程，推荐阅读以下资源：

• MSDN®: 关于并行循环使用的函数和库的详细信息。
• Mattson等人的书籍: 描述了通用的并行编程设计模式。
• Messmer的文章: 提供了并行循环相关的模式和技巧。

通过这些资源的辅助，我们可以更全面地掌握并行编程的艺术，为解决实际问题打下坚实的基础。