Parallel


浅谈并发与并行(二)

上文讲解了.NET中的采用Task可以实现任务的并行。除了任务的并行之外,还有数据的并行。和任务的并行不同,数据的并行是指并行的源头不是算法的代码,而是算法操作的数据的本身,TPL (Task Parallel Library)中提供了几个数据并行的API. 一 数据的并行 1.1 Parallel.For和Parallel.ForEach for 和foreach语句也适合进行并行化。实际上,随着并行计算的流行,对这种循环遍历进行并行化也有过很多种尝试。这些方法包括对在编程语言进行扩充等,比如C++里面的OpenMP标准。C#并行类库(Task Parallel Library, TPL)通过提供一些API实现了数据并行化功能,这就是Parallel.For和Parallel.ForEach方法,分别对应平常用到的for和foreach。 回到上文中的遍历数 …

Concurrent Parallel Interlock Lock-free Programming .NET Performance Optimizing

浅谈并发与并行(一)

一、引言 前天在GitHub上看到一幅图,问如何向五岁的小孩讲解并发和并行。然后有人以这幅图做答: 这幅图有点儿意思,用咖啡机的比喻来形容并发和并行,从中最直接的体会是,并发是有状态的,某一线程同时执行一个任务,完了才能进行到下一个,而并行是无状态的。 近些年,计算机的处理能力成指数能力增长。处理能力也越来越快,以前的一些工作站现在都可以移植到笔记本电脑或者手持设备上。但是近几年,由于处理器的处理速度已经达到了极限,所以处理器开始向多核方向发展,而提高程序性能的一个最简单的方式之一就是充分利用多核处理器的计算资源。但要编写利用多核处理器处理的程序并不那么简单。所以一些函数是编程语言,如F#,Scala,Erlang等又开始流行起来,因为他们带来的不可变性,递归思想等在一定程度上简化了并行和并发编程。 本文和下文从任务并行和数据并行两个方面,简要讨论 …

Concurrent Parallel QuickSort .NET

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