Intel Threading Building Blocks 2018

인텔 스레딩 빌딩 블록: 병렬 프로그래밍을 위한 최고의 솔루션

효율적인 병렬 프로그래밍을 달성하는 데 도움이 되는 강력한 도구를 찾고 계십니까? 인텔 스레딩 빌딩 블록(TBB)만 있으면 됩니다. 이 개발자 도구는 공유 메모리 병렬 프로그래밍 및 노드 내 분산 메모리 프로그래밍을 제공하도록 설계되어 코드를 최적화하고 성능을 향상시키려는 개발자에게 이상적인 솔루션입니다.

일반 병렬 알고리즘, 동시 컨테이너, 확장 가능한 메모리 할당자, 작업 가로채기 작업 스케줄러 및 저수준 동기화 프리미티브를 포함한 광범위한 기능을 갖춘 Intel TBB는 작업 기반 병렬 처리를 위한 궁극적인 솔루션입니다. 그리고 가장 좋은 점은? 특별한 컴파일러 지원이 필요하지 않습니다. Intel 아키텍처에서 작업하든 ARM 또는 Power Architecture를 사용하든 이 라이브러리 전용 솔루션을 여러 아키텍처로 쉽게 포팅할 수 있습니다.

그렇다면 정확히 인텔 TBB가 강력한 도구가 된 이유는 무엇입니까? 몇 가지 주요 기능을 자세히 살펴보겠습니다.

일반 병렬 알고리즘

Intel TBB의 가장 중요한 기능 중 하나는 일반 병렬 알고리즘 모음입니다. 이러한 알고리즘은 모든 데이터 유형과 함께 작동하도록 설계되었으며 다양한 응용 프로그램에서 사용할 수 있습니다. 배열 또는 연결된 목록으로 작업하든, 데이터 구조를 정렬 또는 검색하든, 복잡한 수학 계산을 수행하든 이러한 알고리즘은 멀티 코어 프로세서의 성능을 활용하여 최대 성능을 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

동시 컨테이너

Intel TBB의 또 다른 주요 기능은 동시 컨테이너 모음입니다. 이러한 컨테이너는 성능 저하 없이 공유 데이터 구조에 대한 스레드 안전 액세스를 제공하도록 설계되었습니다. 이러한 컨테이너를 마음대로 사용하면 경쟁 조건이나 교착 상태에 대한 걱정 없이 다중 스레드 환경에서 복잡한 데이터 구조를 쉽게 관리할 수 있습니다.

확장 가능한 메모리 할당자

메모리 할당은 병렬 프로그래밍과 관련하여 많은 개발자가 어려움을 겪는 영역 중 하나입니다. 다행스럽게도 Intel TBB에는 멀티스레드 환경에서 메모리를 쉽게 할당 및 할당 해제할 수 있는 확장 가능한 메모리 할당자가 포함되어 있습니다. 이 할당자는 잠금 해제 기술을 사용하여 스레드 간의 경합을 최소화하면서 최대 성능을 보장합니다.

작업을 훔치는 작업 스케줄러

작업 예약은 병렬 프로그래밍과 관련하여 많은 개발자가 어려움을 겪는 또 다른 영역입니다. 다행스럽게도 Intel TBB에는 부하 분산 문제에 대한 걱정 없이 여러 스레드에서 작업을 쉽게 예약할 수 있는 작업 도용 작업 스케줄러가 포함되어 있습니다. 이 스케줄러는 다른 스레드가 유휴 상태가 되면 작업을 훔쳐 스레드 간의 워크로드 균형을 자동으로 조정합니다.

저수준 동기화 프리미티브

마지막으로 인텔 TBB에는 멀티스레드 환경에서 공유 리소스에 대한 액세스를 쉽게 동기화할 수 있는 저수준 동기화 프리미티브 모음이 포함되어 있습니다. 이러한 프리미티브에는 뮤텍스(독점 액세스용), 조건 변수(신호용) 및 원자적 작업(잠금 없는 동기화용)이 포함됩니다.

요약하자면:

인텔 스레딩 빌딩 블록은 개발자에게 효율적인 공유 메모리 병렬 프로그래밍 및 노드 내 분산 메모리 프로그래밍을 위한 올인원 솔루션을 제공합니다.

모든 데이터 유형과 호환되는 일반 병렬 알고리즘을 제공합니다.

스레드 안전 액세스를 허용하는 동시 컨테이너가 있습니다.

확장 가능한 메모리 할당자는 멀티스레드 환경에서도 최적의 할당/할당 해제를 보장합니다.

작업을 가로채는 작업 스케줄러는 서로 다른 스레드 간에 워크로드의 균형을 자동으로 조정하는 데 도움이 됩니다.

낮은 수준의 동기화 프리미티브를 사용하면 액세스 동기화가 더 쉬워집니다.

데스크톱 또는 모바일 장치용 소프트웨어를 개발하든 상관없습니다. 애플리케이션에 고성능 컴퓨팅 기능이 필요한지 여부 프로젝트에 과학 시뮬레이션이 포함되어 있든 재무 모델링이 포함되어 있든, 필요가 무엇이든 멀티코어 프로세서의 효율적인 사용이 중요하다면 이 강력한 개발자 도구인 Intel Threading Building Blocks를 사용해 보십시오!