C++实现并行化计算

一、超级计算机与并行化计算

超级计算机的作用在于能够以非常高效的方式处理非常大量的数据，优化超级计算机效能的关键在于并行化计算。
通过并行化计算，可以将一项任务分解成若干个子任务，然后分配给多个处理器去完成，从而提升整体效率。

C++作为高性能计算的编程语言，自带线程库和STL算法库，使得其非常适合用于并行化计算。
C++的线程库可以便捷地开启、管理和同步并行线程；而STL算法库中提供了各种数值算法，从而加速了数值计算的执行。

下面我们以压缩图片为例，来演示如何使用C++实现并行化计算。

#include 
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#include 
#include 
#include 
#include 

using namespace std;

void compress(string &filename, string &outputFilename) {
    // 压缩图片的代码
}

int main() {
    // 文件名和输出文件名列表
    vector filenames = {
        "img1.jpg", "img2.jpg", "img3.jpg", "img4.jpg"
    };
    vector outputFilenames = {
        "img1_compressed.jpg", "img2_compressed.jpg", "img3_compressed.jpg", "img4_compressed.jpg"
    };

    // 创建异步任务容器
    vector<future> tasks;

    // 启动异步任务，压缩图片
    for (int i = 0; i < filenames.size(); i++) {
        tasks.push_back(async(launch::async, compress, ref(filenames[i]), ref(outputFilenames[i])));
    }

    // 等待所有异步任务执行完成
    for (auto &task : tasks) {
        task.get();
    }

    return 0;
}

二、多线程优化算法

C++的线程库可以帮助开发者轻松地创建、同步、销毁线程，来实现并行操作。
另外，对于某些计算intensive的任务，我们也可以使用多线程来进行优化。具体来讲，我们可以将任务划分成较小的子任务，然后将每个子任务分配到不同的线程中执行。通过这种方式，可以大大地提高程序的速度和效能。

下面以计算矩阵乘法为例，来演示如何使用多线程进行优化。
这里我们假设有两个矩阵A、B，我们需要计算它们的乘积。我们可以将计算分解成多个子任务（例如按行或按列分解），
然后使用多线程分别执行每个子任务，从而加速计算过程。

#include 
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#include 
#include 
#include 
#include 

using namespace std;

void multiply(int startRow, int endRow, vector<vector> &matrixA, vector<vector> &matrixB, vector<vector> &result) {
    // 计算矩阵乘法的代码
}

vector<vector> parallelMultiply(vector<vector> &matrixA, vector<vector> &matrixB) {
    vector<vector> result(matrixA.size(), vector(matrixB[0].size(), 0));
    vector threads;

    // 计算矩阵乘法
    for (int i = 0; i < matrixA.size(); i += 10) {
        threads.push_back(thread(multiply, i, i + 10, ref(matrixA), ref(matrixB), ref(result)));
    }

    // 等待所有线程执行完成
    for (auto &threadObject : threads) {
        threadObject.join();
    }

    return result;
}

int main() {
    vector<vector> matrixA = {{1, 2, 3}, {4, 5, 6}};
    vector<vector> matrixB = {{1, 4}, {2, 5}, {3, 6}};

    // 计算矩阵乘法
    vector<vector> result = parallelMultiply(matrixA, matrixB);

    // 打印结果
    for (int i = 0; i < result.size(); i++) {
        for (int j = 0; j < result[0].size(); j++) {
            cout << result[i][j] << " ";
        }
        cout << endl;
    }

    return 0;
}

三、并行化STL算法

STL算法库中提供了各种数值算法，从而加速了数值计算的执行。而C++的线程库可以帮助我们轻松地并行化STL算法。
例如，当我们需要对一个巨大的文件进行排序时，可以使用parallel_sort来并行化排序过程，从而加速排序的执行。

下面为演示如何使用parallel_sort进行并行化排序。

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

using namespace std;

const int kNumRecords = 10000000;

void sortedWrite() {
    ofstream fout("sorted.txt");
    for (int i = 0; i < kNumRecords; i++) {
        fout << i << " " << kNumRecords - i << endl;
    }
}

void parallelSort() {
    ifstream fin("sorted.txt");
    vector<pair> records;
    for (int i = 0; i > key >> value;
        records.push_back({key, value});
    }

    // 并行化排序
    parallel_sort(records.begin(), records.end());

    // 将排序后的结果写入文件
    ofstream fout("parallel_sorted.txt");
    for (auto &p : records) {
        fout << p.first << " " << p.second << endl;
    }
}

int main() {
    sortedWrite();

    auto startTime = chrono::high_resolution_clock::now();
    parallelSort();
    auto endTime = chrono::high_resolution_clock::now();

    cout << "parallel_sort took "
         << chrono::duration_cast(endTime - startTime).count()
         << " ms" << endl;

    return 0;
}

四、结论

C++作为高性能计算的编程语言，非常适合用于并行化计算。通过使用C++的线程库和STL算法库，我们可以轻松地并行化计算和优化计算。
如果你正在从事高性能计算领域的工作，那么C++一定是一个非常好的选择。