是否有针对tbb::parallel_for的中断命令
tbb::parallel_for是Intel Threading Building Blocks（TBB）库中的一个函数，用于实现并行化的循环操作。它可以将一个迭代范围分割成多个任务，并在多个线程上并行执行这些任务，以提高程序的性能。
然而，tbb::parallel_for函数本身并没有提供直接的中断命令。这是因为并行计算的中断是一个复杂的问题，需要考虑到任务的分割、线程的同步等多个因素。在TBB中，任务的中断通常通过其他机制来实现，例如使用tbb::task_group或tbb::task_scheduler_init来控制任务的执行。
如果需要在使用tbb::parallel_for时实现中断功能，可以考虑以下几种方法：
- 使用tbb::task_group：可以在任务执行过程中检查中断条件，并通过调用tbb::task_group的cancel函数来取消尚未执行的任务。具体实现可以参考TBB官方文档中的相关示例。
- 使用自定义的中断标志：可以在任务执行过程中检查一个全局的中断标志，当标志被设置时，任务可以主动退出执行。需要注意的是，这种方法需要保证线程之间对中断标志的访问是线程安全的。
- 使用其他并行框架或库：除了TBB，还有其他一些并行计算框架或库提供了更灵活的中断机制，例如OpenMP、CUDA等。可以根据具体需求选择适合的框架或库来实现中断功能。
总之，虽然tbb::parallel_for本身没有直接的中断命令，但可以通过结合其他机制或使用其他并行框架来实现中断功能。具体的实现方式需要根据具体的应用场景和需求来确定。
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使用英特尔TBB的低效斐波纳契数列比非线程实现要慢得多
c++、multithreading、parallel-processing、tbb
令人惊讶的是，我的fibonacci实现的并行化版本(低效，只是为了比较库的性能)比正常的低效实现慢得多，即使在使用了我的i7-6700HQ处理器的所有8个逻辑核心之后也是如此。处理器风扇开始变得混乱，与非并行实现相比，处理时间非常慢。
该示例直接来自英特尔- 上的TBB教程。
以下是我的代码
#include <tbb/task_group.h>
#include <chrono>
#include <iostream>
#define FIB_NUM 40
long fib1(int n)
{
if(n < 2) return n;
浏览 7提问于2016-09-05得票数 3
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一个任务具有固定线程数的TBB，而其他任务则默认为
c++、multithreading、tbb
我希望在一组块上并行执行for-循环(使用TBB)，其中每个块将使用用户提供的函数进行处理。通常，我会使用tbb::parallel_for()来完成这个任务。出于各种原因，我希望能够将处理这些块的线程数量限制在一个指定的数目，称为j。通常，我会使用tbb::task_scheduler_init(j)来完成这个任务。
然而，我希望用户可以选择使用TBB，具体来说，让用户提供的功能使用，不管有多少核心。所以我认为tbb::task_scheduler_init()出局了。我看到的唯一解决方案是让用户调用tbb::task_scheduler_init() (或者一起忽略它)，只需在一个普通的f
浏览 3提问于2014-08-21得票数 6
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tbb::task_group:应用程序使用的线程数在tbb:task_group对象被析构后不会下降
multithreading、tbb
我已经创建了一个tbb::task_group，并在其中添加了多个任务。最后，我等待()任务完成。我正在分析代码，发现我的应用程序使用的线程数增加了(在Window的任务管理器中可见)。但是，当tbb::task_group对象被析构时，线程计数不会减少。
此外，如果我再次调用相同的代码块(不重新启动应用程序)，线程的数量有时会增加，有时不会。
这是一种预期的行为吗？如果是，我如何确保之前创建的线程被重用？
浏览 0提问于2016-01-14得票数 0
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英特尔TBB v4.3忽略task_scheduler_init参数，运行的线程总数始终等于核心数
multithreading、parallel-processing、intel、tbb
我需要使用task_scheduler_init将线程数量限制在内核数量之下，但是TBB忽略了这个数量&始终使用内核数量(在本例中为8)。
在我看来，这不是正常的行为。请注意，我不能使用不同版本的TBB。
代码片段：
task_scheduler_init scheduler(nb_thread);
tbb::parallel_for(
tbb::blocked_range<size_t>(0, size),
[&](const tbb::blocked_range<size_t>& subrange) {
int tid
浏览 4提问于2016-01-04得票数 0
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Python与TBB组合时出现死锁
python、python-3.x、tbb、pybind11
我想提供一个完整的测试用例，展示一个简单的Here parallel_for构造导致应用程序中的死锁。Python前端和TBB后端使用pybind11组合： void backend_tbb(vector<int>& result, std::function<int (int)>& callback)
{
int nthreads = tbb::task_scheduler_init::default_num_threads();
const char* cnthreads = getenv("TBB_NUM_THREADS&
浏览 42提问于2020-01-25得票数 0
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如何在c++ TBB中创建线程池？
c++、tbb
我可能没有正确地衡量这一点，但我有一些简单的代码。我不认为这是一个线程池，因为如果我让工作单元非常大，那么cpu就会达到190-199% (我有双核)，但如果我把工作单元变得更小，但比cpu运行程序的cpu要多得多，那么cpu就会以140-160%的比例运行程序。
我认为发生的情况是线程没有被池化，而是在需要时被销毁/创建，这使得程序在工作负载较小时变慢。我使用tbb::task_scheduler_init来控制线程的数量，但是我不知道如何告诉tbb让线程保持活动状态。
下面是一些代码来说明这个问题：
#include <iostream>
#include <list&g
浏览 1提问于2012-05-15得票数 2
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线程构建块上的任务
c++、tbb
示例代码如下：
#include <iostream>
#include <list>
#include <tbb/task.h>
#include <tbb/task_group.h>
#include <stdlib.h>
#include <boost/thread.hpp>
using namespace tbb;
long fib(long a)
{
if (a < 2) return 1;
return fib(a - 1) + fib(a - 2);
}
class PrintTask
浏览 0提问于2010-08-03得票数 1
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英特尔的TBB concurrent_queue是如何工作的？它能实现细粒度并行吗？
c++、multithreading、parallel-processing、intel、tbb
我是英特尔TBB的新手。我使用concurrent_queue是为了在我的项目中实现细粒度的并行。我一点也不怀疑。我就是这样实施的。
thread_fun(arguments) {
while(concurrent_queue.try_pop(v))
operation on v; //each thread executes its own operation(seperate v for each thread)
}
main() {
for(..)
concurrent_queue.push(); //fi
浏览 3提问于2013-04-06得票数 2
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parallel_for (Inter )上是否存在类似于我们在std::function上看到的开销？
c++、c++11、tbb
在这个链接中，我们很好地讨论了std：：的开销。基本上，为了避免传递给std::function构造函数的函子的堆分配造成的10倍开销，必须使用std::ref或std::cref。
示例摘自@CassioNeri的答案，说明如何通过引用将lambdas传递给std::function。
float foo(std::function<float(float)> f) { return -1.0f * f(3.3f) + 666.0f; }
foo(std::cref([a,b,c](float arg){ return arg * 0.5f; }));
现在，Intel线程构建块
浏览 2提问于2013-09-01得票数 4
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Intel TBB并行化开销
c++、lock-free、overhead、tbb、parallel-processing
为什么英特尔线程构建块(TBB) parallel_for有这么大的开销？根据3.2.2节，自动链接在Tutorial.pdf中大约是半毫秒。这是本教程的一个优点：
警告:通常情况下，循环需要花费至少100万个时钟周期才能提高parallel_for的性能。例如，在一个2 GHz处理器上花费至少500微秒的循环可能会从parallel_for中受益。
根据我到目前为止所读到的，TBB在内部使用线程池(工作线程池)模式，它只在最初生成一次工作线程(花费数百微秒)就可以防止这种糟糕的开销。
那么是什么在占用时间呢？使用互斥的数据同步不是很慢吗？此外，TBB是否利用无锁的数据结构来实现同步？
浏览 2提问于2011-07-22得票数 4
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Intel TBB禁用嵌套并行
c++、parallel-processing、openmp、tbb
考虑以下场景:我正在编写一个函数，其中有一个计算密集型循环。我用TBB的parallel_for并行化了它。现在，问题是这个函数可以单独使用，并且可以从并行化中获益。或者它可能在另一个循环中使用。在后一种情况下，外部循环也可以并行化。而且，通常情况下，最好只并行化外部循环。
通常，在TBB并行化中，外部和内部循环都不是问题，因为与OpenMP不同，TBB中的嵌套并行化不会导致创建额外的线程。TBB只是创造了更多的任务。然而，有时在内部循环中创建更多任务的开销仍然是不可取的(我在一个极端的情况下观察到了40%的减速)。
那么，在执行另一种parallel_for算法时，是否有一种方法可以让TBB
浏览 8提问于2015-06-02得票数 3
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C++英特尔TBB内环优化
c++、c++11、parallel-processing、tbb、parallel-for
我试图使用Intel TBB并行一个内循环(3中的第二个)，但是，只有当内部2个循环的大小很大时，我才能获得可观的回报。
TBB是否为主循环的每一次迭代生成新线程？有减少开销的办法吗？
tbb::task_scheduler_init tbb_init(4); //I have 4 cores
tbb::blocked_range<size_t> blk_rng(0, crs_.y_sz, crs_.y_sz/4);
boost::chrono::system_clock::time_point start =boost::chrono::system_clock::now()
浏览 4提问于2012-02-15得票数 0
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OpenMP开销
openmp、tbb
我已经使用OpenMP和Intel TBB并行化了图像卷积和lu分解。我正在1-8个内核上测试它。但是，当我通过分别使用set_num_threads(1)和task_scheduler_init InitTBB(1)指定一个线程，在OPenMP和TBB中的1核上进行测试时，由于TBB开销，TBB性能与顺序代码相比略有下降，但令人惊讶的是，OpenMP在单核上没有显示任何开销，并且性能与顺序代码完全相同(使用英特尔O3优化级别)。我使用的是OpenMP循环的静态调度。这是现实的，还是我做错了什么？
浏览 0提问于2011-09-05得票数 2
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用于扩展parallel_for工作的task_arena和task_group使用率
c++、multithreading、c++11、concurrency、tbb
我正在尝试使用线程构建块task_arena。有一个简单的充满'0‘的数组。Arena的线程将数组中的'1‘放在奇怪的位置。主线程将数组中的“2”放在偶数位上。
/* Odd-even arenas tbb test */
#include <tbb/parallel_for.h>
#include <tbb/blocked_range.h>
#include <tbb/task_arena.h>
#include <tbb/task_group.h>
#include <iostream>
using namesp
浏览 0提问于2015-05-06得票数 0
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并行执行比串行执行需要更多的时间？
c++、linux、tbb
我正在研究TBB中的任务实现，并运行了Fibonacci级数的并行和串行计算代码。
该守则是：
#include <iostream>
#include <list>
#include <tbb/task.h>
#include <tbb/task_group.h>
#include <stdlib.h>
#include "tbb/compat/thread"
#include "tbb/task_scheduler_init.h"
using namespace std;
using namespa
浏览 0提问于2013-03-14得票数 1
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tbb::parallel_for总是利用调用线程吗？
c++、multithreading、c++11、tbb、parallel-for
我有一段代码，在其中我使用tbb::parallel_for来多线程一个循环，这是由主线程调用的。在这个循环中，我需要主线程更新UI以反映进度。据我所观察，tbb::parallel_for总是使用调用线程+N工作线程。但是，我想知道，调用线程的使用是否得到了保证，或者恰好是这样呢？
下面是示例代码：
static thread_local bool _mainThread = false; // false in all threads
_mainThread = true; // now true in main thread, bu
浏览 0提问于2017-04-21得票数 0
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“任务”本地存储
c++、multithreading、tbb
假设我有以下代码
tbb::enumerable_thread_specific<std::set<int>> tls;
tbb::parallel_for(0, n, [&] (int i) {
auto &traversedVisited = tls.local();
// do a bfs using traversedVisited
});
假设没有，bfs部件中也发生了其他parallel_for (避免了task_isolation文档中提到的问题)。我知道tls变量将提供线程本地存储，因此在同一线程上生成的parallel_for任
浏览 2提问于2021-11-18得票数 1
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主线程以后能加入TBB竞技场组吗？
multithreading、tbb、tbb-flow-graph
比如说，有一个主线程部署TBB来生成额外的工作线程，如下面的代码片段所示。
主线程继续其业务，而不等待竞技场组完成。但是，主线程可能恰好在工作线程之前完成。
因此，合乎逻辑的问题是:是否有可能实现主线程到竞技场组的晚连接，并使用它的时钟来帮助完成其余的工作？是否有任何基于TBB的等效解决方案来实现此场景？
tbb::task_group group;
tbb::task_arena arena(nthreads, 1);
tbb::task_scheduler_init init(nthreads);
arena.enqueue( [&]
{
group.run( [&am
浏览 1提问于2018-02-23得票数 0
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线程构建块:死锁，因为所有线程都用完了
c++、multithreading、c++11、deadlock、tbb
在Intel线程构建块框架中，如何确保所有线程都不忙等待其他线程完成。
例如，考虑以下代码，
#include <tbb/tbb.h>
#include <vector>
#include <cstdlib>
#include <future>
#include <iostream>
std::future<bool> run_something(std::function<bool(bool)> func, bool b) {
auto task = std::make_shared<std::p
浏览 2提问于2015-07-24得票数 6
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1回答
限制tbb中的线程数
tbb
我正在使用tbb::parallel_invoke并行运行两个函数。此外，第一个函数使用tbb::parallel_for作为其算法。我希望将tbb::parallel_invoke使用的线程数限制为2，这样tbb::parallel_for就可以使用其余的线程。我不太确定如何使用tbb::task_arena或任何其他构造来实现这一点。
浏览 93提问于2019-07-01得票数 0
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