我的问题非常简单，希望也有一个很好的答案：当我有一个构造的Eigen::MatrixXd矩阵时，我可以使用多个线程同时填充矩阵中的行（如果我可以保证没有行被同时写入），或者我必须在每个线程中创建临时行对象，然后将它们作为reduce操作复制（呃......）到矩阵中？
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虽然从不同的线程写入相同的地址可能是线程安全的，因为Eigen::MatrixXd是列主存储，你可能会破坏缓存（基本上，它是＆＃39;虚假分享）。创建临时行主矩阵然后将其复制到列主矩阵可能会更快。
或者（以及更好的IMO），您可以将现有矩阵中的列视为行（确保维度已切换/匹配），然后执行m.transposeInPlace()。根据矩阵形状和对齐方式，这可能比m = m.transpose().eval()更有效。
也可以 使用线程＆＃39;如果矩阵足够大并且ID基于零并且是连续的（例如，使用OMP或类似的，而不是例如std::thread而不跟踪自己的不同ID，则为ID）。
这还需要填充矩阵，以便行数是高速缓存行大小的倍数，并且每列从对齐的内存块开始。
假设高速缓存行是64字节。如果你处理整数倍的块，那么你可以避免错误共享，因为每个线程只触及它自己的＆＃34;缓存行。如果你能做到这一点，那就不应该有额外的临时或副本/交换。