Question

我正在尝试TBB的英特尔图表流程。我对结果非常满意，我发现产品令人惊叹，具有无限的可能性。然而，我遇到了一个我修复的pb，但我并不满意。 pb如下。

   message
A ----------\       tuple<message,message>             WHATEVER
   message   join ------------------------- C------------------------
B ----------/

当我们想要同步并避免传播 n 次消息（及其值）时，将应用此模式。英特尔提供了一个例子，它解释了pb（以及解决方案 - Intel example）。我的pb是构造的tupple和使用静态方法的图的构造。它是完全静态的，特别是如果连接节点的输入边缘（{1}}的数量）是变量。

TBB图流的大师是否知道一种动态方法＆＃34;这个pb？

最佳，

添 [编辑我的代码真实的pb]

我能做到：

input_port<i>

我做不到：

std::vector<tbb::flow::function_node<std::size_t, message>> vec_node;

for (int i(0) ; i < 3 ;++i)
        nodes_cont_.emplace_back(my_amazing_function_to_create_node(g_));

tbb::flow::make_edge(vec_node[0], tbb::flow::input_port<0>

tbb::flow::make_edge(vec_node[1], tbb::flow::input_port<1>(node_join_));
tbb::flow::make_edge(vec_node[2], tbb::flow::input_port<2>(node_join_));

由于＆＃34;元组＆＃34;和＆＃34; tbb :: flow :: input_port＆＃34;功能。

Answer 1

join节点上的端口数是静态的（在编译时确定。）如果要为一个输出提供变量数量的输入，则需要能够指示哪个＆＃34;端口＆＃ 34;消息传来，以及它的价值。

TBB有一种变体类型，它封装了端口号和值（它是indexer_node的输出。）如果您使用该类型（定义{{1}}，但不要实例化它，你可以使用节点的indexer_node作为::output_type的输入类型（它可能有多个输出，但只能有一个输出），并让函数multifunction_node的主体决定何时输出正确数量，然后您可以在输入时存储值，并在multifunction_node看到＆＃34;正确＆＃34;输入数量，它可以构造一个输出值并将其转发给它的后继者。

图表如下：

我看到的一个问题是您必须定义multifunction_node的输出类型。这也是一个静态声明，尽管变量元组可能就是你所需要的。

编辑：

让我们做一些简化的假设：

虽然在编译时不知道multifunction_node，但它在运行时是已知且不变的。放宽此约束将需要为每条消息传递一些额外的数据。
虽然您使用的是N，但我认为这是因为tuple的输出是join_nodes（我试图添加向量作为一个特例，但我不是＆＃39} ; t认为这是一个选项。）我假设你在向量中的所有tuple都与输出具有相同的类型。这样我们就可以避免使用变体类型。
我们传递的数据并不是特别大（复制构造并不是非常昂贵。）放宽这个约束需要更加谨慎地访问每个节点中的数据。
有一些东西可以唯一地定义一起出现的消息。例如，如果您将数据的只读缓冲区传递给向量中的每个function_nodes，那么该缓冲区的地址就是让我们知道哪些消息放在一起的部分。

我在TBB工作已经有几年了，所以可能会有一些我不知道的事情，但我可以给你一个草图。

图表如下：

（我实际上勾勒出了标签匹配连接的结构，因为它听起来就像你想要的那样。）

构造function_node的向量时，每个function_nodes都必须知道它的索引是什么。通常，这意味着向量是指向function_body的指针，并且每个节点都以索引作为其参数之一构建。

我假设function_nodes输出类似于缓冲区。该缓冲区传递给向量中的每个source_node's，每个function_node的输出类型为

缓冲区地址
节点向量中的function_node的索引
其他神奇的善良

function_node是完成大部分工作的地方。它有

multifuncton_node的向量，由hash_maps索引索引，并带有缓冲区地址的键，包含各种缓冲区的每个function_node的结果。
带有缓冲区地址密钥的function_node，包含为该缓冲区接收的nuber元素的计数。当它达到N时，你有所有的输入。

当hash_map收到消息时，

将数据添加到multifunction_node，其中i是hash_map[i][key]索引（在输入消息中），key是缓冲区地址
增加function_node。如果现在是hash_count[key]，那么
构造结果值的向量，将每个结果值拉出该哈希表。
如果您构建它，则转发该值，否则只返回。

对于如何传递和存储数据存在一些问题，以及如果希望重复使用值，如何清理元素，但这是基本草图。

Answer 2

如果您在编译时为特定程序知道N，但是想要以通用方式实现图形以供在不同程序中使用的库，则BOOST_PP是小N的选项。

我实现了一个图，该图在连接最慢的节点输出continue_msg之后生成continue_msg。为此，我需要多个N缓冲节点，并将它们连接到具有N个相同类型（tbb :: flow :: continue_msg）端口的连接节点。

基本上，以下代码可以实现您想要的

for(int i(0); i < vec_node.size(); ++i)
    tbb::flow::make_edge(vec_node[i], tbb::flow::input_port<i>(node_join_));

...但是使用预编译器通过正确的make_edge调用“写”多行，但最多不超过N（对于N

    #include "boost/preprocessor/repetition/repeat_from_to.hpp"
    #include "boost/preprocessor/repetition/repeat.hpp"
    #include "boost/preprocessor/arithmetic/inc.hpp"

    ...

    #define MY_JOIN_NODE_VARIADIC_MAX 8
    #define MY_FUNC_IMPL(z, n, unused) tbb::flow::make_edge(vec_node[##n], tbb::flow::input_port<##n>(joinNode));
    #define MY_MAKE_IMPL(z, n, unused)                                  \
    template <size_t N, typename TJoinNode> void                        \
    makeAllEdges (TJoinNode& joinNode,                                  \
                     typename std::enable_if< N == n >::type * = 0)     \
    {                                                                   \
        BOOST_PP_REPEAT(n, MY_FUNC_IMPL, unused)                          \
    }
    BOOST_PP_REPEAT_FROM_TO(0, BOOST_PP_INC(MY_JOIN_NODE_VARIADIC_MAX), MY_MAKE_IMPL, unused)
    #undef MY_MAKE_IMPL
    #undef MY_FUNC_IMPL
    #undef MY_JOIN_NODE_VARIADIC_MAX

此代码是函数定义。然后可以调用“ makeAllEdges”。（请注意，在此示例中，我假设makeAllEdges是一个类方法，而vec_node是该类的成员，并且在makeAllEdges的场景中也是如此。）

join_node graph flow construction

2 个答案: