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我有一个使用 GPU 的多线程应用程序,它本质上是单线程的,以及我使用的实际 API,cv::gpu::FAST_GPU
, 当我尝试多线程使用它们时确实会崩溃,所以基本上我有:
static std::mutex s_FAST_GPU_mutex;
{
std::lock_guard<std::mutex> guard(s_FAST_GPU_mutex);
cv::gpu::FAST_GPU(/*params*/)(/*parameters*/);
}
现在,对代码进行基准测试显示 FAST_GPU()
单独比 CPU FAST()
更快,但在实际应用程序中,我的其他线程花费了很多等待锁的时间,因此整体吞吐量更差。
查看文档,然后 at this answer这似乎是可能的:
static std::mutex s_FAST_GPU_mutex;
static std::unique_lock<std::mutex> s_FAST_GPU_lock(s_FAST_GPU_mutex, std::defer_lock);
{
// Create an unlocked guard
std::lock_guard<decltype(s_FAST_GPU_lock)> guard(s_FAST_GPU_lock, std::defer_lock);
if (s_FAST_GPU_lock.try_lock())
{
cv::gpu::FAST_GPU(/*params*/)(/*parameters*/);
}
else
{
cv::FAST(/*parameters*/);
}
}
但是,这不会编译为 std::lock_guard
只接受 std::adopt_lock
。我该如何正确实现?
最佳答案
同时从多个线程访问unique_lock
实际上是不安全的。我不熟悉你问题的 opencv 部分,所以这个答案集中在互斥锁/锁的使用上。
static std::mutex s_FAST_GPU_mutex;
{
// Create a unique lock, attempting to acquire
std::unique_lock<std::mutex> guard(s_FAST_GPU_mutex, std::try_to_lock);
if (guard.owns_lock())
{
cv::gpu::FAST_GPU(/*params*/)(/*parameters*/);
guard.unlock(); // Or just let it go out of scope later
}
else
{
cv::FAST(/*parameters*/);
}
}
这尝试获取锁,如果成功,使用FAST_GPU
,然后释放锁。如果已经获得了锁,则进入第二个分支,调用 FAST
关于c++ - 有条件地获取 std::mutex,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/43083271/
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