OS X 中的并行 STL 算法答案

【问题标题】：Parallel STL algorithms in OS XOS X 中的并行 STL 算法
【发布时间】：2011-11-17 19:18:21
【问题描述】：

我致力于转换现有程序以利用 STL 的一些并行功能。

具体来说，我重写了一个大循环来使用 std::accumulate。它运行良好。

现在，我想让累积操作并行运行。

我看到的 GCC 文档概述了两个具体步骤。

添加编译器标志似乎并没有改变任何东西。执行时间是一样的，监控系统时看不到多核使用的迹象。

添加并行/算法标头时出现错误。我认为它将包含在最新版本的 gcc (4.7) 中。

所以，有几个问题：

欢迎提出任何建议。

谢谢！

【问题讨论】：

有趣，我不知道这个。这个页面没有回答你的问题吗？：gcc.gnu.org/onlinedocs/libstdc++/manual/bk01pt12ch31s03.html
OS X 的 gcc 来自 Xcode 是 4.2，而不是 4.7。（或者你可以使用clang，但我不知道libc++是否有并行算法）
肯尼，你是对的。但是，我也使用 Cmake 生成传统的 make 文件，然后使用 gcc 4.7 编译它们（从命令行）。仍然没有并行性的证据。
@ergosys。那是我正在关注的确切页面，它引发了我的两个问题。不包含在我的机器上，并且“全局”并行化标志似乎没有做任何事情。
你怎么知道makefiles运行的是gcc 4.7？在从命令行编译的“hello world”程序中尝试#include ，以确保至少可以正常工作。我目前没有 Mac，但这适用于 linux 上的 4.6.1，所以 4.7 也应该安装这些头文件。如果 mac 安装类似于 linux，则需要使用 g++-4.7 hello.cpp 之类的东西进行编译。我的猜测是 cmake 未配置为执行此操作，而是使用随 xcode 安装的 gcc。

【解决方案1】：

见http://threadingbuildingblocks.org/

如果您只对 STL 算法进行并行化，您通常会对结果感到失望。这些算法通常仅在处理非常大的数据集（例如 N > 1000 万）时才开始显示出可扩展性优势。

TBB（和其他类似的）在更高层次上工作，专注于整体算法设计，而不仅仅是叶函数（如 std::accumulate()）。

【讨论】：

【解决方案2】：

【讨论】：

六年后，我有同样的问题：C++17（几乎）在这里，我在 N4618 中看到“并行算法”的措辞，但我不知道如何使用它们但在任何主要和/或免费的啤酒编译器上。我不知道它们是否没有实现，或者我只是还没有发挥出-Ds 的魔力。
你可以看这里：github.com/KhronosGroup/SyclParallelSTL 或 github.com/intel/parallelstl 但我注意到 par 算法真的很慢，比顺序算法慢