Parallel.For – Czyli prosty sposób na zrównoleglenie.

Ogromna większość dzisiejszych procesorów posiada wiele rdzeni, co umożliwia działanie programu na wielu wątkach oraz przyspieszenie obliczeń.
Pętle, które posiadają dużą ilość kroków czasami, aż proszą się o to by zastosować przetwarzanie równoległe.

Oczywiście, zrównoleglenia można użyć tylko w przypadku gdy kolejne kroki pętli (oraz wyniki otrzymywane w pojedynczym kroku) są od siebie niezależne. W przeciwnym przypadku, równoległe obliczenia mogą okazać się niemożliwe do zrobienia, a ewentualny zysk – bardzo mały.

Te założenia w praktyce dość mocno ograniczają nam ilość przypadków, w których można zastosować zrónoleglenie. Jednak, są to problemy ogólnie z przetwarzaniem równoległym i nie będę się tutaj na ten temat rozpisywać.

Jednym z najprostszych sposobów zrównoleglenia obliczeń wykonywanych w pętli – jest skorzystanie z dobrodziejstw klasy Parallel, a dokładniej metod For i ForEach.

            var start = 0;
            var stop = 100;

            Parallel.For(start, stop, (i) =>
            {
                //Do something with: i
            });

Chyba nie da się prościej.
Funkcja przyjmowana przez metodę For (w tym przypadku wyrażenie lambda z jednym parametrem), może przyjmować dwa parametry.
Drugim jest obiekty typy ParallelLoopState, który może posłużyć do komunikacji pomiędzy iteracjami, oraz do przerwania wykonywania pętli.

            Parallel.For(start, stop, (i, loopState) =>
            {
                Console.WriteLine(i + " " + Thread.CurrentThread.ManagedThreadId);

                if (i.Equals(10))
                    loopState.Stop(); //or loopState.Break();

            });

Do przerwania obliczeń, mamy do wyboru, aż dwie metody – każda ma inne działanie.

Dzięki metodzie Parallel.ForEach możliwe jest, zrównoleglenie działań na obiektach kolekcji.

            Parallel.ForEach(new List<int>() { 0, 1, 2, 3 }, (i) =>
             {
                 Console.WriteLine(i);
             });

Jedną z największych, moim zdaniem, zalet używania Parallel.For oraz Parallel.ForEach jest taki, że liczba użytych wątków jest dobrana tak, aby maksymalnie wykorzystać sprzęt na jakim działa program, a tym samym zmaksymalizować zysk czasowy. Wszystko to dzieje się automagicznie 😉