并行类不提供任何加速

本文关键字：任何 加速 并行 | 更新日期: 2023-09-27 18:34:07

我正在尝试创建一种方法，该方法将过滤掉低于给定灰度阈值的所有像素(例如，下面的所有像素都是黑色的，上面的所有像素都是白色的(。该方法有效，但并不像我感觉的那么快。

我决定使用 Parallel 类，但无论我设置什么MaxDegreeOfParallelism我都没有得到任何速度优势。我也在位图上执行一些其他操作，无论MaxDegreeOfParallelism是什么，操作的总时间始终在 170 毫秒左右。调试时，执行此过滤本身所需的时间约为 160 毫秒，因此我认为总体差异会很明显。

我使用的是 i7 处理器、4 个物理内核、8 个逻辑内核。

代码：

Color black = System.Drawing.Color.FromArgb(0, 0, 0);
Color white = System.Drawing.Color.FromArgb(255, 255, 255);
int lowerBound = (int)((float)lowerBoundPercent * 255.0 / 100.0);
int upperBound = (int)((float)upperBoundPercent * 255.0 / 100.0);
int[][] border = new int[8][];
for (int i=0;i<8;i++)
{
    border[i] = new int[] { i*height/8, (i+1)*height/8-1};
}
Parallel.For(0, 8, new ParallelOptions { MaxDegreeOfParallelism = 8 }, i =>
    {
        for (int k = 0; k < width; k++)
        {
            for (int j = border[i][0]; j <= border[i][1]; j++)
            {
                Color pixelColor;
                int grayscaleValue;
                pixelColor = color[k][j];
                grayscaleValue = (pixelColor.R + pixelColor.G + pixelColor.B) / 3;
                if (grayscaleValue >= lowerBound && grayscaleValue <= upperBound)
                    color[k][j] = white;
                else
                    color[k][j] = black;
            }
        }
    });

color[][] 是一个锯齿状的System.Drawing.Color数组。

问题是：这正常吗？如果没有，我该怎么做才能更改它？

编辑：

像素提取：

Color[][] color;
color = new Color[bitmap.Width][];
for (int i = 0; i < bitmap.Width; i++)
{
    color[i] = new Color[bitmap.Height];
    for (int j = 0; j < bitmap.Height; j++)
    {
        color[i][j] = bitmap.GetOriginalPixel(i, j);
    }
}
位图

是我自己的类位图的一个实例：

public class Bitmap
{
    System.Drawing.Bitmap processed;
    //...
    public Color GetOriginalPixel(int x, int y) { return processed.GetPixel(x, y); }
    //...
}

并行类不提供任何加速

为了回答你关于为什么你的并行方法没有更快的主要问题，Parralel.For只从一个线程开始，然后添加更多的头，因为它检测到更多的线程可能有利于加快要做的工作，请注意并行选项是最大并行度，而不仅仅是并行度。很简单，循环的迭代次数不足以使其启动足够的线程以使其有效，您需要减少每次迭代的工作。

尝试通过循环宽度而不是 8 个高度块来为并行操作提供更多工作。

Color black = System.Drawing.Color.FromArgb(0, 0, 0);
Color white = System.Drawing.Color.FromArgb(255, 255, 255);
int lowerBound = (int)((float)lowerBoundPercent * 255.0 / 100.0) * 3;
int upperBound = (int)((float)upperBoundPercent * 255.0 / 100.0) * 3;
Parallel.For(0, width, k =>
    {
        for (int j = 0; j < height; j++)
        {
                Color pixelColor;
                int grayscaleValue;
                pixelColor = color[k][j];
                grayscaleValue = (pixelColor.R + pixelColor.G + pixelColor.B);
                if (grayscaleValue >= lowerBound && grayscaleValue <= upperBound)
                    color[k][j] = white;
                else
                    color[k][j] = black;
        }
    });

我不会同时做宽度和高度，那么你可能会遇到相反的问题，即没有给每次迭代足够的工作。

我强烈建议您下载并阅读并行编程模式，在讨论您应该付出多少工作时，它会进入这个确切的示例Parallel.For。查看从 C# 版本第 26 页底部开始的">非常小的循环体"和">太细粒度，太紧缩颗粒"反模式，以查看您遇到的确切问题。

此外，我会考虑使用LockBits来读取像素数据，而不是像我们在评论中讨论的那样使用GetPixel和SetPixel。

使用LockBits，我设法将时间从每帧 ~165 毫秒缩短到 ~55 毫秒。然后，我继续做更多的研究，并将LockBits与不安全上下文中的指针操作和 Parallel.For 循环相结合。生成的代码：

位图类：

public class Bitmap
{
    System.Drawing.Bitmap processed;
    public System.Drawing.Bitmap Processed { get { return processed; } set { processed = value; } }
    // ...
}

方法：

int lowerBound = 3*(int)((float)lowerBoundPercent * 255.0 / 100.0);
int upperBound = 3*(int)((float)upperBoundPercent * 255.0 / 100.0);
System.Drawing.Bitmap bp = bitmap.Processed;
int width = bitmap.Width;
int height = bitmap.Height;
Rectangle rect = new Rectangle(0, 0, width, height);
System.Drawing.Imaging.BitmapData bpData = bp.LockBits(rect, System.Drawing.Imaging.ImageLockMode.ReadWrite, bp.PixelFormat);
unsafe
{
    byte* s0 = (byte*)bpData.Scan0.ToPointer();
    int stride = bpData.Stride;
    Parallel.For(0, height, y1 =>
    {
        int posY = y1 * stride;
        byte* cpp = s0 + posY;
        for (int x =0; x<width; x++)
        {
            int total = cpp[0] + cpp[1] + cpp[2];
            if (total >= lowerBound && total <= upperBound)
            {
                cpp[0] = 255;
                cpp[1] = 255;
                cpp[2] = 255;
                cpp[3] = 255;
            }
            else
            {
                cpp[0] = 0;
                cpp[1] = 0;
                cpp[2] = 0;
                cpp[3] = 255;
            }
            cpp += 4;
        }
    });
}
bp.UnlockBits(bpData);

在Parallel.For循环中使用这种工作分工，代码在 1-5 毫秒内执行，这意味着大约 70 倍的速度！

我尝试将循环的块增大 4 倍和 8 倍，时间范围仍然是 1-5 毫秒，所以我不会讨论。无论如何，循环足够快。

非常感谢您的回答，斯科特，并感谢大家在评论中的投入。

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