Linux-Magazin In Zockerhänden (Vorschau)

Programmieren
www.linux-magazin.de TBB 3.0 05/2011
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Abbildung 3: Beim Sudoku müssen alle Felder mit
Zahlen von 1 bis 9 belegt werden. Eine Ziffer darf in
Reihe, Spalte und Block nur einmal vorkommen.
Zeiger übergibt. Da die TBB-Bibliothek
nach Ende der »execute«-Methode die
Task automatisch löscht, ist es allerdings
unmöglich, Ergebnisse der Kind- an die
Eltern-Task zu übergeben. Daher erhält
die Kind-Task einen Zeiger auf eine Speicherstelle,
in die das Ergebnis einzutragen
ist. Da die Eltern-Task während der
Ausführung der Kinder pausiert, ist sichergestellt,
dass kein anderer auf diese
Speicherstelle zugreift.
Wie arbeitet nun die »execute()«-Methode?
Der Aufruf »nextfree()« liefert das
nächste freie Feld zurück. Anschließend
testet eine Schleife für alle Zahlen zwischen
1 und 9, ob diese als Kandidat
für das Feld in Frage kommen. Für jeden
ermittelten Kandidaten erzeugt das
Programm eine neue Kind-Task und
speichert diese in einer Liste. Der Aufruf
»spawn_and_wait_for_all()« startet
die Kinder-Tasks und pausiert die auf-
rufende Eltern-Task. Wenn alle Kinder
sich zurückgemeldet haben, werden die
Ergebnisse eingesammelt.
Listing 5 enthält das Hauptprogramm.
Die Wurzel-Task erzeugt rekursiv sehr
viele Kinder-Tasks. Den Rest erledigt die
TBB-Bibliothek und verteilt diese Task-
Objekte auf die einzelnen Threads. Der
Entwickler ist vom Programmieren mit
Threads und tückischen Problemen wie
etwa Deadlocks befreit.
Abbildung 4 zeigt die Skalierung des parallelen
Lösers auf einer Hexacore-CPU für
ein Sudoku. Je mehr Cores zum Einsatz
kommen, umso schneller ist das Sudoku
gelöst. Die lineare Kurve zeigt die maximal
mögliche Beschleunigung. Bei sechs
Kernen ist die tatsächlich messbare aber
wegen des steigenden Verwaltungsaufwands
nur knapp fünffach.
Parallele Datenstrukturen
Die TBB versprechen eine Reihe von Containerklassen,
die im Gegensatz zur STL
verbindlich Thread-safe sind. Allerdings
ist das nicht ganz korrekt: Um beurteilen
zu können, ob eine Klasse gegen einen
gleichzeitigen Zugriff mehrerer Threads
geschützt ist, muss man jede einzelne
Methode der Klasse betrachten. Dabei
wird deutlich, dass die Containerklassen
der TBB nur Thread-sicher in Hinblick
auf bestimmte Methoden sind. Beispielsweise
sollte der Aufruf des Konstruktors
oder Destruktors immer nur durch einen
einzigen Thread erfolgen.
Der »concurrent_vector« verhält sich
Thread- safe, wenn ein neues Element mit
Speed-Up
Anzahl der Rechenkerne
Real
Linear
Abbildung 4: Theoretisch steigt die Performance
linear mit der Zahl der Kerne, doch in der Praxis
fordert der Verwaltungsaufwand seinen Teil.
»push_back()« angehängt wird. Paralleler
Zugriff mit dem »[]«-Operator auf ein
Element im Vektor ist möglich, aber nicht
Thread- safe, das ist Sache des Entwicklers.
Elemente lassen sich aus der Datenstruktur
im Gegensatz zum STL-Pendant
nicht einmal mehr entfernen.
Einzig der Container »concurrent_hash_
map« bietet die Möglichkeit, den gleichzeitigen
Zugriff auf ein einzelnes Element
zu verhindern. Hierzu gibt es Accessor-
Objekte, also intelligente Zeiger auf ein
Element in der Hashtabelle. Solange ein
Zeiger existiert, dürfen andere Threads
nicht auf das referenzierte Element zugreifen
und werden suspendiert.
Das Beispiel in Listing 6 zeigt die parallele
Berechnung des Histogramms eines
Grauwertbildes. Die Methode »insert()«
fügt ein neues Element in die Hashtabelle
ein, wenn dieses noch nicht existiert.
Gleichzeitig wird ein Zugriffselement »a«
Listing 5: Hauptprogramm
01 #include
02 #include
03 using namespace std;
04
05 #include "tbb/task_scheduler_init.h"
06 #include "tbb/tick_count.h"
07 using namespace tbb;
08
09 #include "sudoku.h"
10 #include "SudokuTask.h"
11
12 int main(int argc, char* argv[]) {
13 cout print();
20
21 unsigned long subtasks=0;
22 SudokuTask* root=new(task::allocate_root())
SudokuTask(puzzle,&subtasks);
23
24 tick_count t0=tick_count::now();
25 task::spawn_root_and_wait(*root);
26 tick_count t1=tick_count::now();
27
28 cout