방법: parallel_for 루프 작성

이 예제에서는 concurrency::parallel_for 두 매트릭스의 곱을 계산 합니다.

예제

다음 예제에서는 두 정방 매트릭스의 곱을 계산하는 matrix_multiply 함수를 보여 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;
      }
   }
}

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

// 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 외부 루프에서 수행하는 작업의 양이 충분하여 병렬 처리의 오버헤드로부터 이점을 얻을 수 있으므로 외부 루프만 병렬화합니다.내부 루프를 병렬화할 경우에는 병렬 처리의 오버헤드보다 내부 루프에서 수행하는 작업의 양이 적다는 것이 더 문제가 되므로 성능상의 이점을 얻을 수 없습니다.따라서 대부분의 시스템에서 동시성의 이점을 최대화하려면 외부 루프만 병렬화하는 것이 가장 좋은 방법입니다.

다음에 나오는 더 자세한 예제에서는 matrix_multiply 함수와 parallel_matrix_multiply 함수의 성능을 비교합니다.

// 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;
}

다음 샘플은 프로세서가 4개인 컴퓨터에 대한 출력입니다.

serial: 3853
parallel: 1311

코드 컴파일

코드를 컴파일하려면 복사한 다음 해당 Visual Studio 프로젝트에 붙여 넣거나 라는 파일에 붙여 병렬-매트릭스-multiply.cpp 및 다음 Visual Studio 명령 프롬프트 창에서 다음 명령을 실행 합니다.

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

참고 항목

참조

parallel_for 함수

개념

병렬 알고리즘