Delphi的并行计算TParallel.For

现在多数设备、计算机都有多个CPU单元，即使是手机也是多核的。但要在开发中使用多核的优势，却需要一些技巧，花费时间编写额外的代码。好了，现在可以使用Delphi做并行编程了。

在Delphi、C++ Builder和RAD Studio XE7中，有一个简化并行运行任务的库，叫做并行编程库。

并行编程库在System.Threading单元中，其中提供了很多有用的特性，可方便的应用在已有项目和新项目中。提供了大量便利的重载函数，可同时支持C++和Object Pascal。

这些特性包括易用的针对循环的并行运算，以及对运行任务、join任务（等待其他线程完成）、等待一组任务等操作提供支持的大量高级特性。支持这些功能的是一个自我管理的线程池（基于CPU数量）。

为了演示使用并行库的简易程度，有人编写一个计算质数的范例。

function IsPrime (N: Integer): Boolean;
var
   Test: Integer;
begin
   Result := True;
   for Test := 2 to N - 1 do
     if (N mod Test) = 0 then
   begin
     Result := False;
     break; {jump out of the for loop}
   end;
end;
//获取从1到X的质数个数的典型算法是顺序的循环检查其中的每个数，将总数记录在一个变量中（这里是一个整数Tot）。
const
Max = 50000; // 50K
for I := 1 to Max do
begin
   if IsPrime (I) then
     Inc (Tot);
end;
////使用新的并行库，可把for循环用类函数TParallel.For替代，并传递一个匿名方法。
//另外为避免多线程冲突，可以调用TInterlocked.Increment。
TParallel.For(1, Max, procedure (I: Integer)
begin
   if IsPrime (I) then
     TInterlocked.Increment (Tot);
end;

有哪些改进?

使用System.Diagnostics单元的TStopWatch类可以方便的获取每种循环的运行时间。即使在2核虚拟机中运行，标准循环用时415ms，而并行只需192ms。在Mac上时间从382ms降到90ms。

最让人喜爱的地方是，作为语言和框架的一部分，可非常容易的加入到现有代码中。

在开发原生代码的时候可以利用多核设备（包括移动设备）的优势。然而，在移动设备上过多运行多线程会消耗更多电量。

Samples

其他并行编程库的范例可见Delphi和C++自带的Conways游戏范例：

C:\Users\Public\Documents\Embarcadero\Studio\15.0\Samples\Object Pascal\RTL\Parallel Library

C:\Users\Public\Documents\Embarcadero\Studio\15.0\Samples\CPP\RTL\Parallel Library

不知道你感觉怎么样，我已经使用并行库将我的旧程序提速了，编程快乐。
 

来源：CSDN

作者：zxm8513

链接：https://blog.csdn.net/zxm8513/article/details/104717631