tbb专题

并行编程实战——TBB的安装

一、安装前的准备在并行编程中，intel TBB还是一个比较强大的框架。可能对大多数数的开发者来说它还是比较陌生的，因为一般很少有公司会直接用到并行框架的水平。比之于OpenMP之类的比较容易直接使用的相关并行库，intel TBB还是一个相对来说比较难的框架。这不光在于开发过程，也因为它的安装过程。早期的intel TBB安装还是比较复杂的，但随着技术的升级和系统版本的迭代，到现在基本已经

C++ tbb::concurrent_hash_map怎么用

Intel TBB 提供高并发的容器类，Windows或者Linux线程能使用这些容器类或者和基于task编程相结合(TBB)。 concurrent_hash_map<Key,T,HashCompare>是一个hash表，允许并行访问，表是一个从Key到类型T的映射，类型HashCompare定义怎样hash一个Key和怎样比较2个Key。 concurrent_hash_map i

C++ tbb 并发容器适用场景 concurrent_set concurrent_map concurrent_queue

比如 tbb::concurrent_set is a class template that represents an unordered sequence of unique elements. It supports concurrent insertion, lookup and traversal, but does not support concurrent erasure.

ubuntu无法添加PPA的解决办法；TBB安装问题。Gcc安装问题

Ubuntu 安装 tbb 走过的坑。Ubuntu下安装slam的一些算法，但是依赖与tbb，为了安装tbb，需要依赖gcc-9。为了安装gcc，走了以下的坑。安装gcc-9和g++-9需要依赖ppa sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test sudo apt-get update sudo apt-get install g

报错“计算机丢失tbb_debug.dll”问题解决办法

关于winXP和win7,vs2010,opencv2.3,运行程序，报错“计算机丢失tbb_debug.dll”问题解决办法一、建议下载INTELTBB3.0 http://www.threadingbuildingblocks.org/... ss_win.zip 检查..\\Intel TBB 3.0\bin\ia32\vc10是否已经被加入到环境变量(我的电脑-属性-环境变量)PATH

《OpenCV编译》八、安装TBB(Threading Building Blocks)

1、TBB安装只需要配置环境变量即可； 2、下载TBB包(如tbb2019_20181010_win.zip)，地址：http://www.threadingbuildingblocks.org 3、解压到一个文件夹，如：C:\CodeTools\tbb2019_20181010_win 4、配置环境变量；先将解压路径添加到系统变量中的“Path”中： 5、再在系统变量中

编译生成tbb动态库并用cmake链接

本文关于基于github源码编译tbb生成动态库，并在cmake中使用步骤一：编译tbb并生成shared library 在github下载项目源码 git clone git@github.com:oneapi-src/oneTBB.gitcd oneTBBmkdir build && cd build 开始编译参考： Alex Reinking cmake -G Ni

解析Lambda双通证经济模型，TBB与LAMB如何珠联璧合？

文小玲儿出品耳朵财经 BTC已经诞生十年，尽管其价格波动大，上个月价格还是上万美金，这个月就跌至八千多美金，但它依旧是数字货币中的一枝独秀。由于其价格坚挺，BTC挖矿市场热度不减，其矿池与矿场遍布在各地环境和电价适宜之处。由此衍生出算力的抢夺也一直是热点，谁的算力大，挖矿收益就越高。有了算力挖矿，自然也有存力挖矿，甚至相对算力挖矿，有众多区块链大佬认为2019年将会是存力挖矿元年

linux下安装tbb

不废话了，操作如下： 1）到官方网站下载最新的TBB源程序。 http://www.threadingbuildingblocks.org/ver.php?fid=142 2）建立安装目录，这个目录就是用来装TBB库的，当然我们得先在目录里编译TBB源程序。比如： /opt/tbb/ 3）将下载的文件解压到2.2文件夹中，切换到2.2文件夹: cd /opt/tbb

Intel TBB 开发指南 6 Graph Application Categories

原文大多数流程图属于以下两类之一：数据流图。在这种类型的图中，数据沿着图的边缘传递。节点接收、转换然后传递数据消息。依赖图。在这种类型的图中，节点操作的数据直接通过共享内存获取，不沿边传递。 Data Flow Graph 在数据流图中，节点是发送和接收数据消息的计算。一些节点可能只发送消息，其他节点可能只接收消息，而其他节点可能会发送消息以响应它们接收到的消息。在下面的数据

Intel TBB 开发指南 4 Parallelizing Complex Loops

原文你可以仅使用并行化简单循环部分中的构造成功地并行化许多应用程序。但是，某些情况需要其他并行模式。本节描述了对其中一些替代模式的支持。 Cook Until Done: parallel_for_each 对于某些循环，迭代空间的结束是事先不知道的，或者循环体可能会在循环退出之前添加更多的迭代要做。你可以使用模板类 oneapi::tbb::parallel_for_each 处理

Opencv(C++)学习 TBB与OPENMP的加速效果实验与ARM上的实践(二)

在上一篇文章中，我们成功验证了Intel Threading Building Blocks (TBB) 与 OpenMP 在多线程并行处理方面的加速潜力。为了更深入地理解这些技术在实际应用场景中的效能提升，接下来我们将目光转向目标开发板环境，进一步探究这两种框架在嵌入式系统上的实际加速效果。一、OPENMP加速效果测试在探讨OPENMP对性能提升的影响时，我们首先遇到了一个有趣的插曲。通常情

Opencv(C++)学习 TBB与OPENMP的加速效果实验与ARM上的实践

背景：在某个嵌入式上的图像处理项目功能开发告一段落，进入性能优化阶段。尝试从多线程上对图像处理过程进行加速。经过初步调研后，可以从OPENMP，TBB这两块进行加速，当前项目中有些算法已采用多线程加速，这次主要是对比以上两个加速模块与多线程加速效果的对比。现在PC上实验，然后再移植相关库。环境准备：WIN11 ,VS2022 ,Debug 64 1、编译OPENCV。经测试，编译过程是否选择

TBB:concurrent_queue 高性能的奥秘

这里可以看到图，懒得上传到MSN了http://ladefense.spaces.live.com/blog/cns!CB45984FA784EC2C!709.entry/请转载者保留作者全部信息/TBB:concurrent_queue 高性能的奥秘在如今的多线程开发的滚滚浪潮中，线程安全会是一个充满正面色彩的广告语，还是一个隐含性能低下令人不安的信息？众所周知，STL库所提供的容器均不能

Intel TBB::Pipeline，按序处理数据

在上一篇文章(TBB:pipeline,软件流水线的威力)最后提出了几个问题，我们逐个来看看TBB::Pipeline是怎么解决的。为什么Pipeline可以保证数据执行的顺序?既然TBB归根到底是通过多线程执行任务，为什么不会在读入先后两个字符串后，后读入的字符串先被下一个task处理?Pipeline里是不是有一个类似于FIFO 先进先出队列之类的东西？之前曾经

参观过工厂装配线的人一定对流水线这个名字不陌生，半成品在皮带机上流过一系列的流水线节点，每个节点以自己的方式进一步装配，然后传给下一节点。现代的高性能CPU均采用了这种流水线设计，将计算任务分为取指，译码，执行，访存，反馈等几个阶段。采用流水线设计的最大优点就是增加了系统吞吐量，例如，当第一条指令处于执行阶段的时候，译码单元可以在翻译第二条指令，而取指单元则可以去加载第三条指令。甚至，在某些节点还

TBB并行编程2 _ 性能测试，任务域

性能测试： #include <tbb/tick_count.h>#define TICK(x) auto bench_##x = tbb::tick_count::now();#define TOCK(x) std::cout << #x ": " << (tbb::tick_count::now() - bench_##x).seconds() << "s" << std::endl;#

OpenCV2.3.1运行程序报错“计算机丢失tbb_debug.dll”

http://www.opencv.org.cn/forum/viewtopic.php?p=52223 是一个非常简单的小程序，就是“学习opencv”那本书上的一个小例子，我把程序抄下来运行看看的，出现了问题，程序如下。编译无错，运行的时候跳出弹框“无法启动此程序，因为计算机中丢失tbb_debug.dll。尝试重新安装此程序以解决此问题”。不知道如何解决？系统环境以及程

Ubuntu 16.04系统中使用GCC 9.1及Intel TBB库运行C++17 STL并行算法库

严正声明：本文系作者davidhopper原创，未经许可，不得转载。 C++17标准的最引人入胜之处就是STL并行算法库。如下述代码auto_parallel.cpp所示，仅仅在原有的STL算法中添加一个处理策略参数std::execution::par，就可以让其具备并行计算的能力： #include <algorithm>#include <execution>#include <io

windows TBB的使用

windows TBB的使用 1. Install with GUI 1. Install with GUI To install oneTBB using GUI, complete the following steps: Go to the Download page.Select the preferred installer Online installer has

centos7终端无图形界面安装tbb

1、官网下载tbb： https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/articles/tool/oneapi-standalone-components.html#onetbb 2、终端执行： ./l_tbb_oneapi_p_2021.10.0.49543_offline.sh -a --cli 3、cd /opt/intel/one