C++實現並行化計算

一、超級計算機與並行化計算

超級計算機的作用在於能夠以非常高效的方式處理非常大量的數據，優化超級計算機效能的關鍵在於並行化計算。
通過並行化計算，可以將一項任務分解成若干個子任務，然後分配給多個處理器去完成，從而提升整體效率。

C++作為高性能計算的編程語言，自帶線程庫和STL演算法庫，使得其非常適合用於並行化計算。
C++的線程庫可以便捷地開啟、管理和同步並行線程；而STL演算法庫中提供了各種數值演算法，從而加速了數值計算的執行。

下面我們以壓縮圖片為例，來演示如何使用C++實現並行化計算。

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using namespace std;

void compress(string &filename, string &outputFilename) {
    // 壓縮圖片的代碼
}

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

    // 創建非同步任務容器
    vector<future> tasks;

    // 啟動非同步任務，壓縮圖片
    for (int i = 0; i < filenames.size(); i++) {
        tasks.push_back(async(launch::async, compress, ref(filenames[i]), ref(outputFilenames[i])));
    }

    // 等待所有非同步任務執行完成
    for (auto &task : tasks) {
        task.get();
    }

    return 0;
}

二、多線程優化演算法

C++的線程庫可以幫助開發者輕鬆地創建、同步、銷毀線程，來實現並行操作。
另外，對於某些計算intensive的任務，我們也可以使用多線程來進行優化。具體來講，我們可以將任務劃分成較小的子任務，然後將每個子任務分配到不同的線程中執行。通過這種方式，可以大大地提高程序的速度和效能。

下面以計算矩陣乘法為例，來演示如何使用多線程進行優化。
這裡我們假設有兩個矩陣A、B，我們需要計算它們的乘積。我們可以將計算分解成多個子任務（例如按行或按列分解），
然後使用多線程分別執行每個子任務，從而加速計算過程。

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using namespace std;

void multiply(int startRow, int endRow, vector<vector> &matrixA, vector<vector> &matrixB, vector<vector> &result) {
    // 計算矩陣乘法的代碼
}

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

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

    // 等待所有線程執行完成
    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}};

    // 計算矩陣乘法
    vector<vector> result = parallelMultiply(matrixA, matrixB);

    // 列印結果
    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、並行化STL演算法

STL演算法庫中提供了各種數值演算法，從而加速了數值計算的執行。而C++的線程庫可以幫助我們輕鬆地並行化STL演算法。
例如，當我們需要對一個巨大的文件進行排序時，可以使用parallel_sort來並行化排序過程，從而加速排序的執行。

下面為演示如何使用parallel_sort進行並行化排序。

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#include 
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#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});
    }

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

    // 將排序後的結果寫入文件
    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、結論

C++作為高性能計算的編程語言，非常適合用於並行化計算。通過使用C++的線程庫和STL演算法庫，我們可以輕鬆地並行化計算和優化計算。
如果你正在從事高性能計算領域的工作，那麼C++一定是一個非常好的選擇。