java - 'parallelizing' 我的 for 循环是正确的选择吗？ (没有 JNI/OPENMP)

Question

编辑:“Z Boson”、“Chiron”和“Mattias F”给出的答案可能正是我所需要的。但是，我不知道 OPENMP 和 JNI 所需要的任何 C 或 C++。 OpenCL 确实有可用的现有第三方 Java API，但我不知道 GPU 的效率如何满足我的需求。我在这里找到了一个有趣的解决方案:Parallelizing a for loop ，但这会减少我的计算时间几个小时吗？

我最终将实现 C++ 方法，但现在我需要一个快速修复。还有其他建议吗？

<小时/>

我遇到一个问题，我需要对 n 个元素的所有 2^n 组合迭代一系列操作，其代码可以在这里找到:https://stackoverflow.com/questions/26577172/brute-force-optimally-deleting-2s-from-a-random-matrix-how-can-i-make-it-fas .

在我弄清楚随机矩阵背后的数学原理之前，我希望尽可能地优化当前流程，因为即使在通过命令行将 Java JVM(热点)配置为高吞吐量之后，遍历 n = 24 也需要几个小时。因此，如果我要在所有四个 CPU 核心上实现多处理/并行计算，这会大大缩短完成时间吗？

我问这个问题是因为我对多处理/线程及其实现一无所知，而且我只是在学习 Java 入门类(class)的第一学期。如果不明智的话，我不想浪费时间学习这个。具体来说，在这种情况下(根据我迄今为止在 S.O. 上读到的内容)，我将提交至少“n”批作业，其中每个批最多包含 n 中某些 x 的“x < n”元素的所有组合。建议？

Answer 1

我建议使用JNI和OPENMP来构建一个简单的并行环境，因为VM机制无论如何都比不上 native 代码速度(如 C/C++)。

JNI 是一个 Java 功能，它使您能够在 Java 中调用 C 过程。

openmp(omp) 是一个 C/C++ 库，它使并行计算变得非常简单。

而且，JNI 是一个非常重要的 Java 特性，这并不是什么坏建议。

对于 jni，请访问

http://www3.ntu.edu.sg/home/ehchua/programming/java/JavaNativeInterface.html http://docs.oracle.com/javase/1.5.0/docs/guide/jni/spec/jniTOC.html

有关 omp pdf 文档，请访问

http://www.openmp.org/mp-documents/OpenMP4.0.0.pdf

最后，您的实现可能如下所示:

calcu.java

calcu.h

calcu.c

计算.java:

//If this is a function in your class
public native float calculate(some parameters...);  //without implementation in java

计算.h:

//generated by "javah" command automatically
//some thing above ommitted
JNIEXPORT float JNICALL Java_test_calculate(JNIEnv *, jclass, jbyteArray, jbyteArray);
// has this function declared in c automatically

计算.c:

#include "calcu.h"
#include "omp.h"
//implement the java native call here
JNIEXPORT float JNICALL Java_test_calculate(JNIEnv *, jclass, jbyteArray, jbyteArray)
{
    ...some code;    
    /*Here for example, we use a omp compile command for parallel loop*/    
    #pragma omp parallel for
    for(...)
    {}       //this for will be automatically executed using parallel computing
}

此外，上述任务也可以在eclipse java项目中完成。您可以在 eclipse 中将 java 项目转换为 C/C++ Make-file 项目，并使用 gcc/g++ 构建链进行 jni。这将减轻您在终端中输入的大量工作。

====================================CUTCUTCUTCUTCUT============== =======================

对于那些不希望自己的 Java 代码被 C/C++ 搞乱的人，以下建议可能会有用:

据我所知，IBM.Cor 推出了一种名为“Threads洪水”的编码模式。该策略的核心思想是在可并行过程中创建尽可能多的线程，以达到VM native 任务调度性能的极限。

演示应如下所示:

import java.lang.*;
import java.util.regex.*;
import java.util.*;

public class test{

    public test()
    {
        super();
    }
    public static void main(String[] arg)
    {
          ResultJoin rj=new ResultJoin();
          for(int i=0;i<10;i++)
          {
            Task t=new Task(1.0*i,2.0*i);
            new Emmitable(rj,t).start();
          }
          System.out.println(rj.getReuslt());
          return;
    }
}

interface TaskInterface
{
    public double calcu();
}

interface ResultInterface
{
    public void pushResult(double dat);
    public double getReuslt();
}


class Emmitable extends Thread
{
    private ResultInterface result=null;
    private TaskInterface task=null;

    public Emmitable(ResultInterface rj,TaskInterface tsk)
    {result=rj;task=tsk;}

    public void run()
    {
        result.pushResult(task.calcu());
    }

}
class ResultJoin implements ResultInterface
{
    private double sum=0;
    public ResultJoin()
    {}
    public synchronized void pushResult(double i)
    {
        sum+=i;
    }
    public synchronized double getReuslt()
    {
        double result=sum;
        return sum;
    }
}

class Task implements TaskInterface
{
    private double a;
    private double b;
    public Task(double na,double nb)
    {
        a=na;b=nb;
    }
    public double calcu()
    {
        return 1.0*a*b;
    }
}

代码的直观效果是设置一堆“On Fly”线程并将它们的结果收集到一个地方。

什么时候使用这种模式比较好？

当你的每个并行结构都非常复杂时(不是像“sum+=i”这样的东西)，这种模式将提供相当大的性能。

但是，如果您的并行任务像“sum=sum+i*j”一样简单，那么直接执行它而不进行任何并行实际上更好。因为，在微观范围内，“new Object().start()”比您的几行简单任务花费的时间要长得多。