방법: parallel_for 루프 작성

아티클
10/12/2023

이 예제에서는 concurrency::p arallel_for를 사용하여 두 행렬의 곱을 계산하는 방법을 보여 줍니다.

예: 두 행렬의 곱 계산

다음 예제에서는 두 개의 제곱 행렬의 곱을 계산하는 함수를 보여 matrix_multiply 줍니다.

// 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;
      }
   }
}

예: 행렬을 병렬로 곱하기

다음 예제에서는 알고리즘을 parallel_matrix_multiply 사용하여 외부 루프를 parallel_for 병렬로 수행하는 함수를 보여줍니다.

// 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;
      }
   });
}

이 예제에서는 병렬 처리에 대한 오버헤드를 활용할 수 있는 충분한 작업을 수행하기 때문에 외부 루프를 병렬 처리합니다. 내부 루프를 병렬화하는 경우 내부 루프가 수행하는 적은 양의 작업이 병렬 처리에 대한 오버헤드를 극복하지 못하기 때문에 성능이 향상되지 않습니다. 따라서 외부 루프만 병렬 처리하는 것이 대부분의 시스템에서 동시성의 이점을 극대화하는 가장 좋은 방법입니다.

예: 완료된 parallel_for 루프 코드 샘플

다음은 함수의 성능과 함수의 matrix_multiply 성능을 비교하는 보다 완전한 예제입니다 parallel_matrix_multiply .

// 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;
}

프로세서가 4개인 컴퓨터의 샘플 출력은 다음과 같습니다.

serial: 3853
parallel: 1311

코드 컴파일

코드를 컴파일하려면 코드를 복사한 다음 Visual Studio 프로젝트에 붙여넣거나 이름이 지정된 parallel-matrix-multiply.cpp 파일에 붙여넣은 다음 Visual Studio 명령 프롬프트 창에서 다음 명령을 실행합니다.

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

참고 항목

병렬 알고리즘
parallel_for 함수

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