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方法: parallel_for ループを記述する

  • [アーティクル]

この例では、concurrency::parallel_for を使用して 2 つの行列の積を計算する方法を示します。

例: 2 つの行列の積を計算する

2 つの正方行列の積を計算する matrix_multiply 関数を次の例に示します。

// Computes the product of two square matrices.
void matrix_multiply(double** m1, double** m2, double** result, size_t size)
{
   for (size_t i = 0; i < size; i++) 
   {
      for (size_t j = 0; j < size; j++)
      {
         double temp = 0;
         for (int k = 0; k < size; k++)
         {
            temp += m1[i][k] * m2[k][j];
         }
         result[i][j] = temp;
      }
   }
}

例: 行列を並列で計算する

parallel_matrix_multiply アルゴリズムを使用して外側のループを並列実行する parallel_for 関数を次の例に示します。

// Computes the product of two square matrices in parallel.
void parallel_matrix_multiply(double** m1, double** m2, double** result, size_t size)
{
   parallel_for (size_t(0), size, [&](size_t i)
   {
      for (size_t j = 0; j < size; j++)
      {
         double temp = 0;
         for (int k = 0; k < size; k++)
         {
            temp += m1[i][k] * m2[k][j];
         }
         result[i][j] = temp;
      }
   });
}

この例では外側のループを並列化していますが、これは、外側のループでは多くの処理が行われるので、並列処理のオーバーヘッドを削減する効果があるためです。 内側のループを並列化した場合は、パフォーマンス上の利点はあまりありません。これは、内側のループではあまり多くの処理が行われないので、並列処理のオーバーヘッドを抑えることができないためです。 このため、大部分のシステムでは、外側のループだけをコンカレンシーすることで、最大限の効果を得ることができると言えます。

例: 完成した parallel_for ループのコード サンプル

matrix_multiply 関数と parallel_matrix_multiply 関数のパフォーマンスを比較するコード例全体を次に示します。

// parallel-matrix-multiply.cpp
// compile with: /EHsc
#include <windows.h>
#include <ppl.h>
#include <iostream>
#include <random>

using namespace concurrency;
using namespace std;

// Calls the provided work function and returns the number of milliseconds 
// that it takes to call that function.
template <class Function>
__int64 time_call(Function&& f)
{
   __int64 begin = GetTickCount();
   f();
   return GetTickCount() - begin;
}

// Creates a square matrix with the given number of rows and columns.
double** create_matrix(size_t size);

// Frees the memory that was allocated for the given square matrix.
void destroy_matrix(double** m, size_t size);

// Initializes the given square matrix with values that are generated
// by the given generator function.
template <class Generator>
double** initialize_matrix(double** m, size_t size, Generator& gen);

// Computes the product of two square matrices.
void matrix_multiply(double** m1, double** m2, double** result, size_t size)
{
   for (size_t i = 0; i < size; i++) 
   {
      for (size_t j = 0; j < size; j++)
      {
         double temp = 0;
         for (int k = 0; k < size; k++)
         {
            temp += m1[i][k] * m2[k][j];
         }
         result[i][j] = temp;
      }
   }
}

// Computes the product of two square matrices in parallel.
void parallel_matrix_multiply(double** m1, double** m2, double** result, size_t size)
{
   parallel_for (size_t(0), size, [&](size_t i)
   {
      for (size_t j = 0; j < size; j++)
      {
         double temp = 0;
         for (int k = 0; k < size; k++)
         {
            temp += m1[i][k] * m2[k][j];
         }
         result[i][j] = temp;
      }
   });
}

int wmain()
{
   // The number of rows and columns in each matrix.
   // TODO: Change this value to experiment with serial 
   // versus parallel performance. 
   const size_t size = 750;

   // Create a random number generator.
   mt19937 gen(42);

   // Create and initialize the input matrices and the matrix that
   // holds the result.
   double** m1 = initialize_matrix(create_matrix(size), size, gen);
   double** m2 = initialize_matrix(create_matrix(size), size, gen);
   double** result = create_matrix(size);

   // Print to the console the time it takes to multiply the 
   // matrices serially.
   wcout << L"serial: " << time_call([&] {
      matrix_multiply(m1, m2, result, size);
   }) << endl;

   // Print to the console the time it takes to multiply the 
   // matrices in parallel.
   wcout << L"parallel: " << time_call([&] {
      parallel_matrix_multiply(m1, m2, result, size);
   }) << endl;

   // Free the memory that was allocated for the matrices.
   destroy_matrix(m1, size);
   destroy_matrix(m2, size);
   destroy_matrix(result, size);
}

// Creates a square matrix with the given number of rows and columns.
double** create_matrix(size_t size)
{
   double** m = new double*[size];
   for (size_t i = 0; i < size; ++i)
   {
      m[i] = new double[size];
   }
   return m;
}

// Frees the memory that was allocated for the given square matrix.
void destroy_matrix(double** m, size_t size)
{
   for (size_t i = 0; i < size; ++i)
   {
      delete[] m[i];
   }
   delete m;
}

// Initializes the given square matrix with values that are generated
// by the given generator function.
template <class Generator>
double** initialize_matrix(double** m, size_t size, Generator& gen)
{
   for (size_t i = 0; i < size; ++i)
   {
      for (size_t j = 0; j < size; ++j)
      {
         m[i][j] = static_cast<double>(gen());
      }
   }
   return m;
}

4 つのプロセッサを備えたコンピューターを使用したときのサンプル出力を次に示します。

serial: 3853
parallel: 1311

コードのコンパイル

このコードをコンパイルするには、コードをコピーし、Visual Studio プロジェクトに貼り付けるか、parallel-matrix-multiply.cpp という名前のファイルに貼り付けてから、Visual Studio のコマンド プロンプト ウィンドウで次のコマンドを実行します。

cl.exe /EHsc parallel-matrix-multiply.cpp

関連項目

並列アルゴリズム
parallel_for関数