Wie parallelisiert man ein 2D-Array in Java?

Question

Ich habe ein float [] [] von Pixeln eines Bildes, ich werde eine Operation für jedes Pixel dieses Bildes durchführen. Meine aktuelle Implementierung ist wie folgt:

float[][] pixels = image.pixels; 

for(x = 0; x < pixels[0].length; x++) { 

    for(y = 0; y < pixels.length; y++) { 

     //perform operation on pixel 

    } 

} 

Diese Implementierung ist sehr langsam, und ich möchte es durch Parallelisierung der for-Schleifen beschleunigen, wie würde ich mich über das tun dies?

Answer 1

Sie haben 2 Hauptoptionen.
1) Wäre Streams (Java8 +) wo je nachdem, was Sie in Ihren Operationen tun, die Parallelität ist für Sie getan, wie Sie einen Parallelstream verwenden können (NB: für kleine Datensätze gibt es einen Overhead im Zusammenhang damit & sequentiellen Streams kann tatsächlich eine vergleichbare Leistung liefern).

2) Alternativ können Sie die Parallelität selbst tun, indem Sie Threads verwenden und Unterabschnitte der Datensätze an verschiedene Threads delegieren. Wenn Sie leichtere Aufgaben ausführen, können Sie ForkJoin-Threads oder nur normale Threads verwenden.

Answer 2

Sie können Java 8 verwenden. Streams verwenden parallele Ausführungsoperationen, die schneller sind als die sequenzielle Ausführung mit nur einem einzigen Thread. Sie können also den folgenden Code verwenden, um eine Operation mit einer besseren Leistung auszuführen als eine verschachtelte for-Schleife.

Float[][] pixels = new Float[][]{{1f,2f,3f},{1f,2f,3f}}; 
    Float[][] pixelArray = Arrays.stream(pixels) 
          .map(arr -> Stream.of(arr).chooseWhatYouWantToDo()) 
          .toArray(Float[][]::new); 

Answer 3

Ändern der Reihenfolge der Iteration:

float[][] pixels = image.pixels; 

for(y = 0; y < pixels.length; y++) { 

    for(x = 0; x < pixels[y].length; x++) { 

     //perform operation on pixel 

    } 
} 

In dieser Art von Operationen, ein großer Prozentsatz der Zeit geht in Speicherzugriff. Wenn Sie das äußere Array in der inneren Schleife iterieren, ist der Speicherzugriff nicht sequenziell, was zu einer Menge Cache-Misses führt. Siehe z.B. Why does the order of the loops affect performance when iterating over a 2D array? für weitere Details.