TBB入门

获取TBB

TBB的官方网站在http://threadingbuildingblocks.org/，可以在它的Downloads页面里找到Commercial Aligned Release，最新版是tbb20_014，Windows上开发需要下载tbb20_014oss_src.tar.gz和tbb20_014oss_win.tar.gz。其它支持的平台有linux和mac。

将下载后的压缩包解压后，tbb20_014oss_win.tar.gz里有：

tbb20_20070927oss_win/

em64t/    # Intel Extended Memory 64 Technology (Intel EM64T) Processor

vc7.1/

bin/

lib/

vc8/

ia32/              # Intel IA-32 Processor

vc7.1/

bin/

lib/

vc8/

bin/

lib/

我的处理器是IA32架构的（Intel P4），所以使用ia32下的库文件即可。

tbb20_014oss_src.tar.gz里有用的主要是include/目录，下面有TBB用到的所有头文件，当然examples/目录下有很多TBB的示例，可供学习。

配置

在VC2005里，“工具”è“选项”里，设置VC++的包含文件和库文件，如下图：

示例

在VC2005里新建一个项目，输入如下代码，编译运行。

#include "stdafx.h"
#include "tbb/task_scheduler_init.h"
#include "tbb/blocked_range.h"
#include "tbb/parallel_for.h"

// 链接tbb_debug.lib
#pragma comment(lib, "tbb_debug.lib")

using namespace tbb;

// 对每个Item执行该操作
void Foo(float value)
{
    printf("%.2f ", value);
}

class ApplyFoo
{
    float * const my_a;
public:
    void operator () (const blocked_range<size_t> & r) const
    {
        float * a = my_a;
        for (size_t i = r.begin(); i != r.end(); ++ i)
            Foo(a[i]);
    }
    
    ApplyFoo(float a[]) : my_a(a) {}
};

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
    // 创建task scheduler
    // task_scheduler_init支持一个参数，以指定使用的线程数
    task_scheduler_init init;
    float a[100];
    for (int i = 0; i < 100; i ++)
        a[i] = (float)i;
    // TBB会把数组分成若干的block
    // 对block调用ApplyFoo这个functor
    parallel_for(blocked_range<size_t>(0, 100), ApplyFoo(a));
    return 0;
}

该示例创建一个大小为100的数组，利用TBB提供的parallel_for算法对该数组应用并行算法，对每个Item应用Foo函数。在运行时我们会看到有多个线程同时执行Foo，在多核平台上运行结果更明显。

通过这个例子我们可以发现用TBB可以很好地方便并行程序的编写，通过TBB提供的算法可以实现对并行概念的抽象。

TBB组成

TBB里的内容大致可以分为以下几类：

-          通用并行算法

o         这是TBB里最主要的一大部分，比如示例里的parallel_for就是这部分的一个算法

o         TBB提供了parallel_for，parallel_while，parallel_reduce等算法，应用于不同的并行算法场景

-          并发容器

o         这是对常见容器的线程安全版本的实现，同时考虑到performance的要求，提供了细粒度的锁机制，TBB2.0里提供的容器包括hash map，vector，queue。

-          任务调度器

o         提供了task机制的封装

-          同步原语

o         提供了原子操作、mutex、lock等同步原语的封装

-          内存分配

o       提供了对cache机制更友好的支持

它们之间的关系如下图：