Czy algorytmy równoległe C++17 są już zaimplementowane?

GCC 9 ma je, ale musisz zainstalować TBB osobno

Gcc 9 jest domyślną wersją i minimalną wymaganą wersją dla TBB TBB (Intel Thread Building Blocks) jest w 2019~U8-1, więc spełnia minimalne wymagania 2018

Więc możesz po prostu zrobić:

sudo apt install gcc libtbb-dev
g++ -ggdb3 -O3 -std=c++17 -Wall -Wextra -pedantic -o main.out main.cpp -ltbb
./main.out

I używać jako:

#include <execution>
#include <algorithm>

std::sort(std::execution::par_unseq, input.begin(), input.end());

Zob. również pełny zakres benchmarka poniżej.

GCC 9 i TBB 2018 są pierwszymi, które działają, jak wspomniano w Uwagach do wydania: https://gcc.gnu.org/gcc-9/changes.html

Parallel algorithms i <execution> (wymaga bloków budujących wątek 2018 lub nowszych).

Powiązane wątki:

• Jak zainstalować TBB ze źródła na Linuksie i sprawić, by działało
• problemy z połączeniem biblioteki INTEL TBB

Instalacja Ubuntu 18.04

Ubuntu 18.04 to trochę więcej zaangażowany:

• GCC 9 można uzyskać z godnego zaufania PPA , więc nie jest tak źle
• TBB jest w wersji 2017, która nie działa, i nie mogłem znaleźć godnego zaufania PPA dla niego. Kompilowanie ze źródła jest łatwe, ale nie ma celu instalacji, co jest denerwujące...

Oto w pełni zautomatyzowane testowane polecenia Dla Ubuntu 18.04:

# Install GCC 9
sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test
sudo apt-get update
sudo apt-get install gcc-9 g++-9

# Compile libtbb from source.
sudo apt-get build-dep libtbb-dev
git clone https://github.com/intel/tbb
cd tbb
git checkout 2019_U9
make -j `nproc`
TBB="$(pwd)"
TBB_RELEASE="${TBB}/build/linux_intel64_gcc_cc7.4.0_libc2.27_kernel4.15.0_release"

# Use them to compile our test program.
g++-9 -ggdb3 -O3 -std=c++17 -Wall -Wextra -pedantic -I "${TBB}/include" -L 
"${TBB_RELEASE}" -Wl,-rpath,"${TBB_RELEASE}" -o main.out main.cpp -ltbb
./main.out

Analiza programu testowego

Przetestowałem z tym programem, który porównuje prędkość sortowania równoległego i seryjnego.

Main.cpp

#include <algorithm>
#include <cassert>
#include <chrono>
#include <execution>
#include <random>
#include <iostream>
#include <vector>

int main(int argc, char **argv) {
    using clk = std::chrono::high_resolution_clock;
    decltype(clk::now()) start, end;
    std::vector<unsigned long long> input_parallel, input_serial;
    unsigned int seed;
    unsigned long long n;

    // CLI arguments;
    std::uniform_int_distribution<uint64_t> zero_ull_max(0);
    if (argc > 1) {
        n = std::strtoll(argv[1], NULL, 0);
    } else {
        n = 10;
    }
    if (argc > 2) {
        seed = std::stoi(argv[2]);
    } else {
        seed = std::random_device()();
    }

    std::mt19937 prng(seed);
    for (unsigned long long i = 0; i < n; ++i) {
        input_parallel.push_back(zero_ull_max(prng));
    }
    input_serial = input_parallel;

    // Sort and time parallel.
    start = clk::now();
    std::sort(std::execution::par_unseq, input_parallel.begin(), input_parallel.end());
    end = clk::now();
    std::cout << "parallel " << std::chrono::duration<float>(end - start).count() << " s" << std::endl;

    // Sort and time serial.
    start = clk::now();
    std::sort(std::execution::seq, input_serial.begin(), input_serial.end());
    end = clk::now();
    std::cout << "serial " << std::chrono::duration<float>(end - start).count() << " s" << std::endl;

    assert(input_parallel == input_serial);
}

Na Ubuntu 19.10, Lenovo ThinkPad P51 laptop z procesorem: procesor Intel Core i7-7820HQ (4 rdzenie / 8 wątków, podstawa 2.90 GHz, 8 MB pamięci podręcznej), RAM: 2x Samsung M471a2k43bb1-CRC (2x 16gib, 2400 Mbps) typowe wyjście dla wejścia z 100 milionami liczb do posortowania:

./main.out 100000000

Było:

parallel 2.00886 s
serial 9.37583 s

Więc Wersja równoległa była około 4,5 razy szybsza! Zobacz także: co oznaczają terminy "CPU bound" i " I / O bound" wredny?

Możemy potwierdzić, że proces generuje wątki za pomocą strace:

strace -f -s999 -v ./main.out 100000000 |& grep -E 'clone'

Który pokazuje kilka linii typu:

[pid 25774] clone(strace: Process 25788 attached
[pid 25774] <... clone resumed> child_stack=0x7fd8c57f4fb0, flags=CLONE_VM|CLONE_FS|CLONE_FILES|CLONE_SIGHAND|CLONE_THREAD|CLONE_SYSVSEM|CLONE_SETTLS|CLONE_PARENT_SETTID|CLONE_CHILD_CLEARTID, parent_tidptr=0x7fd8c57f59d0, tls=0x7fd8c57f5700, child_tidptr=0x7fd8c57f59d0) = 25788

Ponadto, jeśli skomentuję wersję seryjną i uruchamiam z:

time ./main.out 100000000

Dostaję:

real    0m5.135s
user    0m17.824s
sys     0m0.902s

Który potwierdza ponownie, że algorytm był równoległy od czasu rzeczywistego i daje wyobrażenie o tym, jak skutecznie może być równoległy w moim systemie (około 3,5 x dla 8 Rdzeni).

Błąd wiadomości

Google, zindeksuj to proszę.

Jeśli nie masz zainstalowanego tbb, błąd jest następujący:

In file included from /usr/include/c++/9/pstl/parallel_backend.h:14,
                 from /usr/include/c++/9/pstl/algorithm_impl.h:25,
                 from /usr/include/c++/9/pstl/glue_execution_defs.h:52,
                 from /usr/include/c++/9/execution:32,
                 from parallel_sort.cpp:4:
/usr/include/c++/9/pstl/parallel_backend_tbb.h:19:10: fatal error: tbb/blocked_range.h: No such file or directory
   19 | #include <tbb/blocked_range.h>
      |          ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
compilation terminated.

Widzimy więc, że <execution> zależy od odinstalowanego komponentu TBB.

Jeśli TBB jest za stary, np. domyślny Ubuntu 18.04, to nie działa z:

#error Intel(R) Threading Building Blocks 2018 is required; older versions are not supported.

Intel wydał równoległą bibliotekę STL zgodną ze standardem C++17:

• https://github.com/intel/parallelstl

Jest to połączenie w GCC .

Gcc nie implementuje jeszcze paralelizmu TS (zobacz https://gcc.gnu.org/onlinedocs/libstdc++ / manual / status.html#status. iso.2017)

Jednak libstdc++ (z gcc) ma tryb eksperymentalny dla niektórych równoważnych algorytmów równoległych. Zobacz https://gcc.gnu.org/onlinedocs/libstdc++/manual/parallel_mode.html

Getting it to work:

Każde użycie funkcji równoległych wymaga dodatkowego kompilatora i wsparcie runtime, w szczególności wsparcie dla OpenMP. Dodawanie tego wsparcia nie jest to trudne: wystarczy skompilować aplikację z flagą kompilatora - fopenmp. Spowoduje to połączenie w libgomp, Bibliotece uruchomieniowej GNU Offloading i Multi Processing, której obecność jest obowiązkowa.

Przykład kodu

#include <vector>
#include <parallel/algorithm>

int main()
{
  std::vector<int> v(100);

  // ...

  // Explicitly force a call to parallel sort.
  __gnu_parallel::sort(v.begin(), v.end());
  return 0;
}