有人在用TBB吗，效果如何？

[chang20080808]

有人在用TBB吗，效果如何？

[bigbigknife]

到目前为止，还没有人拿出TBB和OpenMP比较的实验数据。
希望在用TBB的同志们抓紧时间做个实验，尤其是intel_zhenyuwang同志，要加油啊！

[intel_iclifort]

TBB和OpenMP不是相互替代的关系

它们用来解决的是不同的并行问题. 需要根据实际情况进行取舍

[bigbigknife]

所以我们需要细节的东西，什么情况下用什么比较好？
光空谈泛泛的理论，就像落实贯彻科学发展观一样，对别人没有具体的实用价值。
你拿出一个具体的例子来，胜过重复这些众人皆知的二手理论一百倍。对吧？：）

[Quote=引用 5 楼 intel_iclifort 的回复:]
TBB和OpenMP不是相互替代的关系

它们用来解决的是不同的并行问题. 需要根据实际情况进行取舍
[/Quote]

[bigbigknife]

如果教授没有自己的提炼，直接照本宣科，怕是会被学生赶下讲台的。

[Quote=引用 8 楼 goldencode 的回复:]
引用 6 楼 bigbigknife 的回复:
所以我们需要细节的东西，什么情况下用什么比较好？
光空谈泛泛的理论，就像落实贯彻科学发展观一样，对别人没有具体的实用价值。
你拿出一个具体的例子来，胜过重复这些众人皆知的二手理论一百倍。对吧？：）

引用 5 楼 intel_iclifort 的回复:
TBB和OpenMP不是相互替代的关系

它们用来解决的是不同的并行问题. 需要根据实际情况进行取舍

科学发展观是人生观的一种,或者可以…
[/Quote]

[intel_zhenyuwang]

[Quote=引用 4 楼 bigbigknife 的回复:]
到目前为止，还没有人拿出TBB和OpenMP比较的实验数据。
希望在用TBB的同志们抓紧时间做个实验，尤其是intel_zhenyuwang同志，要加油啊！
[/Quote]

今天有点时间，给大家一个实验数据：(the performance results are similar from TBB and OpenMP. However there is no critical section in this example - unnecessary. TBB has other powerful functions)

距阵乘法原型：
// C = A x B
void SerialMatrixMultiply (float c[N][N], float a[N][N], float b[N][N]) {
for (size_t i = 0; i < N; ++i ) {
for (size_t j = 0; j < N; ++j ) {
float sum = 0;
for (size_t k = 0; k < N; ++k ) {
sum += a[i][k]*b[k][j];
}
c[i][j] = sum;
}
}
}

TBB code:
class ParallelMatrixMultiply {
float (*a)[N];
float (*b)[N];
float (*c)[N];

public:

// Can use default copy constructor and desctructor (no need to define them)


// Define constructor to initialize private variables passed in from ParallelMxM
ParallelMatrixMultiply (float (*_c)[N], float (*_a)[N], float (*_b)[N]) :
c(_c), a(_a), b(_b) {}

void operator() (tbb::blocked_range<size_t>& range) const {
for (size_t i = range.begin(); i < range.end(); ++i ) {
for( int j=0; j<N; ++j ) {
float sum = 0;
for( int k=0; k<N; ++k ) {
sum += a[i][k]*b[k][j];
}
c[i][j] = sum;
}
}
}
};

OpenMP code:
#include <omp.h>
void OpenMPMatrixMultiply (float c[N][N], float a[N][N], float b[N][N]) {
omp_set_num_threads(8);
for (int i = 0; i < N; ++i ) {
float sum = 0;
#pragma omp parallel for private (sum)
for (int j = 0; j < N; ++j ) {
for (int k = 0; k < N; ++k ) {
sum += a[i][k]*b[k][j];
}
c[i][j] = sum;
}
}

}

调用：
...
void original () {
tbb::tick_count before = tbb::tick_count::now ();
SerialMatrixMultiply (c, a, b);
tbb::tick_count after = tbb::tick_count::now ();
std::cout << "SerialMatrixMultiply: " << (after-before).seconds () << " seconds" << std::endl;
}

void tbb_advance () {
tbb::tick_count before = tbb::tick_count::now ();
parallel_for (tbb::blocked_range<size_t> (0, N), ParallelMatrixMultiply (c, a, b), tbb::auto_partitioner());
tbb::tick_count after = tbb::tick_count::now ();
std::cout << "TBBMatrixMultiply: " << (after-before).seconds () << " seconds" << std::endl;
}

void omp_advance () {
tbb::tick_count before = tbb::tick_count::now ();
OpenMPMatrixMultiply (c, a, b);
tbb::tick_count after = tbb::tick_count::now ();
std::cout << "OpenMPMatrixMultiply: " << (after-before).seconds () << " seconds" << std::endl;

}

int main (void) {
initialize (a, b);

tbb::task_scheduler_init tbb_init;

original ();
tbb_advance ();
omp_advance ();

return 0;
}

实验结果：
SerialMatrixMultiply: 4.75074 seconds
TBBMatrixMultiply: 2.80077 seconds
OpenMPMatrixMultiply: 2.75492 seconds

[bigbigknife]

It's beautiful!
:)

[Quote=引用 10 楼 intel_zhenyuwang 的回复:]
引用 4 楼 bigbigknife 的回复:
到目前为止，还没有人拿出TBB和OpenMP比较的实验数据。
希望在用TBB的同志们抓紧时间做个实验，尤其是intel_zhenyuwang同志，要加油啊！


今天有点时间，给大家一个实验数据：(the performance results are similar from TBB and OpenMP. However there is no critical section in this example - unnecessary. TBB has other powerful functions)

距阵乘法原型：
// C = A x B
…
[/Quote]

[goldencode]

简单地说OPENMP适合那些可以通过静态分析就能做的并行,例如有确定次数的FOR循环并且可以被拆分. 而TBB更加智能, 可以进行动态的分配,例如自动分解任务,并动态分配到各个线程上去. 显然TBB更强大, 但应用也必然要稍微复杂一点, OPENMP在适合的场景下可以拿来就用.

[goldencode]

[Quote=引用 6 楼 bigbigknife 的回复:]
所以我们需要细节的东西，什么情况下用什么比较好？
光空谈泛泛的理论，就像落实贯彻科学发展观一样，对别人没有具体的实用价值。
你拿出一个具体的例子来，胜过重复这些众人皆知的二手理论一百倍。对吧？：）

引用 5 楼 intel_iclifort 的回复:
TBB和OpenMP不是相互替代的关系

它们用来解决的是不同的并行问题. 需要根据实际情况进行取舍
[/Quote]
科学发展观是人生观的一种,或者可以是人生观的重要组成部分, 人生观对一个人不能说不重要和实用价值吧.
就我来说TBB和OPENMP也是最近才关注的,不能说是众人皆知吧,而且理论还分一手的和二手的?世界上绝大多数的教授讲授的恐怕都是二手理论吧. 哈哈哈.

[goldencode]

[Quote=引用 9 楼 bigbigknife 的回复:]
如果教授没有自己的提炼，直接照本宣科，怕是会被学生赶下讲台的。

引用 8 楼 goldencode 的回复:
引用 6 楼 bigbigknife 的回复:
所以我们需要细节的东西，什么情况下用什么比较好？
光空谈泛泛的理论，就像落实贯彻科学发展观一样，对别人没有具体的实用价值。
你拿出一个具体的例子来，胜过重复这些众人皆知的二手理论一百倍。对吧？：）

引用 5 楼 intel_iclifort 的回复:
TBB和OpenMP不是相互替代的关系
…
[/Quote]
某个讲万有引力这个"二手"理论的教授,经过他自己的提炼,万有引力就变成他自己的"一手"理论了. 既然是提炼则是更高层次的概括,看来水平必在牛顿之上.看来这个"一手"理论大概没有几个人能讲了哈哈哈.

[goldencode]

实际上,还是那句话,这两个的应用场景是很不一样的.
TBB一个非常强大的功能是动态的线程负载平衡. 它自动为每个核创建一个线程,并保证每个线程都满负荷运行.当一个线程空闲时会自动从别的线程"偷"任务来执行,这些都是TBB自动完成的. 而OPENMP根本没有这样的功能. 这怎么比较呢.

[goldencode]

就象是一个是桔子一个是苹果,别人说它们是不同的不好比较,但有人说别老是说这些"众人皆知的二手理论",我要的就是具体的比较数据!@#$!@$#%%^...
:)

[GaoYang]

个人感觉TBB的思路有点类似于MPI，是在运行时用了个模板来把任务分配到多个线程中执行的，好处在于粒度可以自己控制，不至于像OpenMP一样只能以原子级分配。又不是MPI那样在不同的进程之间交换数据，比较适用于单台计算机多内核的场景。水平有限，错了别鄙视我 ^_^

我平时一般只做4k*4k之内的图像处理，感觉速度倒是差不太多，可能是运算量还不够，体现不出来，赫赫。

[soft2hard]

OPENMP处理象图象这种任务比较容易划分的任务比较合适.
TBB处理些复杂数据的工作比较方便. 感觉是这样.

[GaoYang]

怎么和楼上的感觉相反……

[quanbuzic]

有人在用TBB吗，效果如何？

[intel_zhenyuwang]

图像计算我不懂。我有一个例子在ISN ,是比较WinThread,OpenMP,TBB的计算Pi的方法. TBB的结果稍好一些。

[Waiting4you]

对比线程API，OpenMP和TBB

[intel_iclifort]

[Quote=引用 21 楼 wanglei5695312 的回复:]
什么时候用OpenMP,什么时候用MPI,什么时候用TBB,怎么样的问题规模下，应该用怎么样多的线程个数，确实是个问题???
[/Quote]

简单地说，有原来的串行代码，通过ＯｐｅｎＭＰ引入并行；ＴＢＢ更适合Ｃ＋＋或者创建新的并行应用

而在物理上分布式的多机环境，ＭＰＩ可能是最合适的选择


线程个数，一般应该和系统中的总核数（=单个ＣＰＵ内核数＊ＣＰＵ数）相等，如果应用的并行算法设计没什么大问题

[intel_iclifort]

[Quote=引用 22 楼 intel_iclifort 的回复:]

有原来的串行代码，通过ＯｐｅｎＭＰ引入并行
[/Quote]

目前ＯｐｅｎＭＰ支持Ｃ／Ｃ＋＋和Ｆｏｒｔｒａｎ

[wanglei5695312]

什么时候用OpenMP,什么时候用MPI,什么时候用TBB,怎么样的问题规模下，应该用怎么样多的线程个数，确实是个问题???