C 语言任务并行

任务并行是一种并行计算技术，它将一个给定的程序分解成多个相互独立且可以并发执行的任务。所有这些任务都执行一个特定的操作，这个操作可能同时涉及不同的数据集；这些操作将有助于提高应用程序的效率。而数据并行则指同一任务对不同数据块执行相同的操作，任务并行也涉及将工作分解为逻辑任务，尽管这些任务可能需要处理相同的数据，也可能不需要。

在当今多核处理器的背景下，任务并行已成为提高应用程序性能的强大范例之一。开发人员可以通过同时执行多个任务的能力获得巨大收益，从而缩短完成时间，这些任务在计算上紧密相关且空间上不相关。例如，在 Web 服务器中，处理多个客户端请求可以看作是同时发生的不同任务。同样，用于音频、视频建模和用户输入的的多媒体应用程序将进程视为离散任务。

任务并行不仅仅关乎时间，还关乎所有资源的有效利用。它确保系统中所有核心或处理器都能得到最优利用，避免出现一些处理器空闲而其他处理器不堪重负的情况。这种工作负载分配提高了整体系统吞吐量和响应能力。

C 语言中的并行编程

C 编程语言以其高效、低级和可移植性而闻名。然而，它不直接支持并行编程的构造。为了在 C 中构建并行性，用户依赖于第三方库，这些库是 OpenMP、POSIX Threads (Pthreads) 和 C11 Threads 等 C 扩展产生的。

为什么选择 C 作为并行编程语言？

它仍然是系统编程、嵌入式系统应用和对性能有要求的应用程序的首选。因为它能直接与硬件交互，所以对于设计高性能并行系统非常有用。然而，通过任务并行的视角，当前硬件技术（如多核和多线程）的潜在优势可以被开发人员充分发掘。

虽然 C 缺乏原生的并行编程构造，但一些成熟的库和标准简化了并行任务的实现。

• OpenMP：一个详尽的并行调用接口，可以解决创建任务和协调其结果的挑战。
• POSIX Threads (Pthreads)：一个轻量级的封装库，能够对线程的创建和销毁进行细粒度控制。
• C11 Threads：在 C11 标准中实现，这个轻量级的线程 API 具有高度可移植性，并且与 Pthreads 相比编程复杂度更低。

所有这些工具在使用场景、优点和缺点方面都彼此不同。OpenMP 最初设计用于程序员希望以一种直接的方式，以很少的麻烦在程序中引入一些并行性。因此，通常会包含 OpenMP 头文件，然后程序员会假定线程正在以最优方式进行。然后，对于希望对线程管理进行最佳控制的程序员来说，Pthreads 是理想的选择。然而，我们还没有完全探索 OpenMP 在任务并行中的应用。

OpenMP 可定义为 Open Multi-Processing，是一个用于共享内存并发计算的编程接口。借助它，开发人员可以通过编译指令、运行时函数和环境变量轻松开始使用任务并行技术。OpenMP 最大的优势在于易于实现；向现有代码添加并行性只需要开发人员添加几行代码。

OpenMP 将执行调度分为任务，并控制在并行区域中将这些任务调度到线程。任务实际上是程序中一个可调用的独立工作，OpenMP 运行时会根据可用的系统资源在特定时间启动一个线程来执行它。因此，OpenMP 简化了线程管理，并且不局限于拥有丰富多线程知识的经验丰富的程序员。

在 C 语言任务并行编程中使用 OpenMP 的好处

• 易于使用：通过指令，OpenMP 使任务并行这种重要的并行性更容易实现。它允许开发人员在代码中指定并行区域和任务，而无需深入研究线程的创建和管理问题。
• 自动负载均衡：OpenMP 部分或全部地划分微任务，并动态地将任务映射到可用的系统线程，以最大化利用可用线程。它还消除了开发人员调度任务分发的需要，从而节省了开发时间和天数。
• 可扩展性：OpenMP 旨在能够很好地在多核系统以及随着需要而增加的核心数量和计算节点上运行。因此，它非常适合性能需求可变的应用程序。
• 同步机制：OpenMP 包含用于同步任务的内置指令，例如强制依赖任务。

C 语言任务并行化的实际用例

任务并行的这种方法适用于许多领域和行业，以提高其生产力和效率。以下是一些关键的实际应用：

1. Web 服务器

现代 Web 服务器通过任务并行来同时满足多个客户端请求。对于网页检索或表单数据处理等每个请求，都可以将一个请求视为一个任务并分配给自己的线程。这种方法有助于最大限度地减少延迟并提高吞吐量，而对流量的增加却很小或根本没有。

2. 视频处理

在多媒体应用程序中，视频编码、解码和过滤等任务可以并行执行。例如，将视频分割成多个片段，然后在不同线程上同时处理每个片段，将极大地加速压缩和编辑等操作。

3. 科学模拟

在科学计算中，通常需要同时进行大量的实验或模拟。例如，天气建模或分子行为模拟——这些都被分解为子任务，在这些子任务中，数据被准备用于特定区域或特定分子，然后并行求解。

4. 游戏和图形渲染

任务并行通过将诸如照明、纹理映射和物理计算等特定任务分配给不同的线程来驱动实时图形渲染。这提高了游戏性能，并允许在短时间内流畅显示高质量图像。

5. 数据分析和机器学习

大数据处理包含预处理、提取处理和训练，所有这些都可以并行化。例如，在学习过程中，数据可以被分成多个部分，并且所有部分可以同时处理。

6. 物联网和嵌入式系统

许多创新，如智能设备或物联网系统，本质上是基于任务并行来实现并行处理的。例如，智能恒温器可以同时扫描温度传感器、分析数据并与互联网交互。

通过使用任务并行，这些用例能够实现高性能、可扩展性和响应能力，从而成为现代软件系统的一部分。

代码：使用 POSIX Threads 实现任务并行

输出

A factorial of 5 is 120
A Factorial of 7 is 5040
A factorial of 10 is 3628800
Factorial of 12 is 479001600
All tasks completed.

结论

总之，C 语言中任务的重叠带来了更高的效率，因为可以将独立任务分配给 Web 页面、游戏和模拟等不同区域的线程或处理器。开发人员可以使用这些实现来使他们的应用程序更具可扩展性，例如 POSIX Threads、OpenMP 和 C11 threads。然而，要将其应用于现代高性能计算环境，需要进行精细调整、逐步同步或调试。