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我正在尝试使用 OpenMP 并行我的程序，有时我觉得我走到了死胡同。

我想在我在类中定义（和初始化）的函数成员中共享变量。如果我理解正确，则不可能对类#pragma omp parallel shared(foo)的数据成员（例如int，boost::multi_array和std::vector）进行处理。例如：在类中的向量数据成员上使用 push_back()。更新 a 的值boost::multi_array。

我的问题是 OpenMP 是否适合它，或者我应该使用 boost::thread 还是 tbb？或其他...什么支持 C++ API

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谁能推荐关于英特尔线程库以及如何使用它的好书？

我正在使用 TBB concurrent_bounded_queue，因为这个类允许我们使用 pop，如果没有可用的元素，它会被阻止。队列的默认大小是多少？我也读过一本书，而不是使用 concurrent_bounded_queue 使用 parallel_while 或管道，这些将如何帮助我们代替 concurrent_bounded 队列？谁能举例说明如何使用paralle_while或管道在两个线程之间同步共享数据？

谢谢！

为什么英特尔线程构建模块 (TBB)parallel_for的开销如此之大？根据第 3.2.2 节Automatic ChunkingTutorial.pdf大约半毫秒。这是教程中的一个尝试：

注意：通常一个循环需要至少一百万个时钟周期才能使 parallel_for 提高其性能。例如，在 2 GHz 处理器上花费至少 500 微秒的循环可能会受益于 parallel_for。

从我目前所读到的内容来看，TBB 在内部使用线程池（工作线程池）模式，它通过最初只产生工作线程一次（花费数百微秒）来防止这种糟糕的开销。

那么什么是花时间呢？使用互斥锁的数据同步不是那么慢吗？此外，TBB 不使用无锁数据结构进行同步吗？

我正在尝试创建一个小的 ffmpeg “hack”，它可以并行执行 yadif 过滤器。

我想我已经找到了一个解决方案，但是它只能有一个并发实例。这是因为“scalable_yadif_context”是函数“scalable_yadif_filter_line1”的局部变量，它替换了原始的yadif“filter_line”函数。我可以使“scalable_yadif_context”线程成为本地线程，但是由于经常调用此函数，因此开销会很大。

关于如何解决这个问题的任何想法？

我创建了一个极其丑陋的解决方案，最多可用于 18 个并发实例。

我正在以下位置浏览条件变量文章

http://software.intel.com/en-us/blogs/2010/10/01/condition-variable-support-in-intel-threading-building-blocks/

我的理解是我们使用条件变量来等待事件。我有以下问题

1. 为什么我们在使用条件变量时在这里使用互斥锁？
2. 在while循环中的消费者（）函数中，我们正在使用互斥锁并在条件下等待，如果消费者已经使用了互斥锁，生产者函数如何锁定它，它如何通知它不是死锁？
3. unique_lock 与 scoped_lock 有何不同？

感谢您帮助澄清我的问题。

我想在 C++ 中使用 TBB 线程并想使用“tbb_thread”API。

例如，我在类中有静态函数，如下所示

我想使用 tbb_thread API 来生成一个带有“ThreadRoutineFunction”的线程，该线程在上面的类中定义。我如何使用 tbb_thread API 来实现这一点。请注意，我必须将指针传递给线程例程函数。谁能给我一个简单的例子如何做到这一点？

我在 OpenMP、TBB 和 OpenCL 中实现了一些正常的循环应用程序。在所有这些应用程序中，当我只在 CPU 上运行 OpeCL 而没有在内核中进行特定优化时，OpeCL 的性能也比其他应用程序好得多。OpenMP 和 TBB 也提供了良好的性能，但远低于 OpenCL，这可能是什么原因，因为它们都是 CPU 专用框架，并且应该至少提供与 OpenMP/TBB 相等的性能。

我的第二个担忧是，当涉及到 OpenMP 和 TBB 时，OpenMP 在我的实现中总是比 TBB 性能更好，因为我不是那么专家，所以我没有调整它以获得非常好的优化。OpenMP 在性能上通常比 TBB 更好是有原因的吗？因为我认为他们都甚至 OpenCL 也在低级别使用相同类型的线程池......任何专家意见？谢谢

在我的新应用程序中，我可以灵活地决定将库用于多线程。到目前为止，我使用的是 pthread。现在想探索跨平台库。我在 TBB 和 Boost 上归零。我不明白 TBB 比 Boost 有什么好处。我试图找出 TBB 相对于 Boost 的优势：TBB Excerpts for wiki “相反，该库通过允许将操作视为“任务”来抽象对多个处理器的访问，这些操作由库的运行动态分配给各个内核- “

但是线程库甚至需要担心线程分配给内核。这不是操作系统的工作吗？那么使用 TBB 而不是 Boost 的真正好处是什么？

我是openCV的新手，我尝试遵循一些教程。一切正常，直到我包括在内：opencv2/imgproc/imgproc.hpp 并使用了 filter2D 函数。启动程序时出现以下错误：

“程序无法启动，因为您的计算机中缺少 tbb_debug.dll。”

在互联网上，我发现此错误与 32 位和 64 位版本的 dll 有关。

我正在使用 64 位版本的 windows 并在 VS2010 中创建了一个 32 位控制台应用程序，该应用程序使用了 32 位版本的 openCV dll。当我启动程序“dependency walker”时，我可以看到我的程序使用了所有系统 dll 的 64 位版本（在 C:\windows\system32....）。只有opencv的dll是32位的。

依赖步行者的截图：

谢谢