concurrent_vector 在 parallel_for ( PPL ) 中不起作用答案

【问题标题】：concurrent_vector is not working inside parallel_for ( PPL )concurrent_vector 在 parallel_for ( PPL ) 中不起作用
【发布时间】：2013-02-23 13:26:14
【问题描述】：

下面有一个示例工作代码（parallel_for 使用并行模式库（ ppl ））。这里的主要问题是 sqr 存储的值在每次执行中都会发生变化，但它不应该是！

我使用进行随机访问，为什么它不起作用？

#include <iostream>
#include <ppl.h>
#include <concurrent_vector.h>

using namespace std;
using namespace concurrency;

const int a = 10, b = 30;

critical_section cs;

int main() {

    concurrent_vector< int > labels( a * b );

    concurrent_vector< int > sqr( 5 );

    // filling label vector
    for ( int y = 0; y < b; y++ ) {
        for ( int x = 0; x < a; x++ ) {

            if( x<2 && y>3 )
                labels[ a * y + x ] = 1;
            else if( x<30 && y<5 )
                labels[ a * y + x ] = 2;
            else if( x>5 && y>10 )
                labels[ a * y + x ] = 3;
            else if( x>2 && y>20 )
                labels[ a * y + x ] = 4;
        }
    }

    // printing
    for ( int y = 0; y < b; y++ ) {
        for ( int x = 0; x < a; x++ ) {

            cout << labels[ a * y + x ] << ", ";
        }
        cout << endl;
    }

    parallel_for ( 0, b, [ & ]( int y ) {
        for ( int x = 0; x < a; x++ ) {

            //cs.lock();  // when i used it's working but slow
            int i = labels[ a * y + x ];
            //cs.unlock();

            if ( i < 0 ) continue;

            sqr[ i ] ++;
        }
    } );

    for( int i=0; i<5; i++ )
        cout << sqr[i] << ", ";
    cout << "" << endl;

    system ("pause");

    return 0;
}

【问题讨论】：

"parallel_for 方法不保证任何特定的执行顺序。与顺序循环不同，一些较高值的索引可能在一些较低值的索引之前处理。" (msdn.microsoft.com/en-us/library/gg663527.aspx#sec2)。
ok，但是所有线程执行结束，结果必须相同。标签的计数（ 1, 2, 3 ）没有改变。在代码获得正确结果之前我错过了什么或应该做些什么？
我猜，如果使用锁解决了问题，那么你的假设是错误的。
你是正确的锁定正在工作，但它会杀死更大数组大小的并行性。所以，我正在寻找其他解决方案或观点

标签： c++ concurrency parallel-processing ppl parallel-for

【解决方案1】：

您没有使用任何与并发相关的并发向量功能。事实上，你可以用标准向量替换它，没有区别……显然， i 的值在内核的每次执行中重叠。绝对不能保证对向量的同一元素的并发写入是同步的。因此，您会得到随机结果 - 这只是非原子写入数据竞争的结果。

【讨论】：

【解决方案2】：

使用task_group::wait 方法应该更快（因为您不必每次都锁定/解锁）并且它可能会按您的预期工作。

此方法阻塞当前任务，直到另一个任务的任务小组已经完成了他们的工作。

参见 MSDN：Parallel Tasks。

更新：我已经运行了一些计时测试，似乎这不是一个解决方案（除了我的双核上的大数据输入都失败了）。这可能是 Intel 的 TBB 中“concurrent_vector 中的设计”的错误 - tbb::concurrent_vector returns wrong size

【讨论】：