Parallélisme de données (bibliothèque parallèle de tâches)

Le parallélisme des données fait référence aux scénarios dans lesquels la même opération est exécutée de manière simultanée (autrement dit, en parallèle) sur les éléments d’un tableau ou d’une collection source. Dans les opérations en parallèle de données, la collection source est partitionnée afin que plusieurs threads puissent fonctionner simultanément sur des segments différents.

La bibliothèque parallèle de tâches prend en charge le parallélisme des données via la classe System.Threading.Tasks.Parallel. Cette classe fournit des implémentations parallèles, fondées sur une méthode, des boucles for et foreach (For et For Each en Visual Basic). Vous écrivez la logique de boucle d'une boucle Parallel.For ou Parallel.ForEach de la même manière que pour une boucle séquentielle. Vous n’avez pas à créer de threads ou d’éléments de travail de file d’attente. Dans les boucles simples, vous n'avez pas besoin d'acquérir de verrous. La bibliothèque parallèle de tâches gère tous les travaux de bas niveau pour vous. Pour des informations détaillées sur l’utilisation de Parallel.For et de Parallel.ForEach, téléchargez le document Modèles de programmation parallèle : comprendre et appliquer les modèles parallèles avec .NET Framework 4. L'exemple de code suivant montre une boucle foreach simple et son équivalent parallèle.

// Sequential version
foreach (var item in sourceCollection)
{
    Process(item);
}

// Parallel equivalent
Parallel.ForEach(sourceCollection, item => Process(item));

' Sequential version        
For Each item In sourceCollection
    Process(item)
Next

' Parallel equivalent
Parallel.ForEach(sourceCollection, Sub(item) Process(item))

Quand une boucle parallèle s'exécute, la bibliothèque parallèle de tâches partitionne la source de données afin que la boucle puisse s'exécuter simultanément sur plusieurs parties. En arrière-plan, le planificateur de tâches partitionne la tâche en fonction des ressources système et de la charge de travail. Quand cela lui est possible, le planificateur redistribue le travail entre plusieurs threads et processeurs si la charge de travail est déséquilibrée.

Les méthodes Parallel.For et Parallel.ForEach ont plusieurs surcharges qui vous permettent d'arrêter ou de quitter l'exécution d'une boucle, de surveiller l'état de la boucle sur d'autres threads, de maintenir l'état local de thread, de finaliser des objets locaux de thread, de contrôler le degré d'accès concurrentiel, etc. Les types d'assistance qui permettent ces fonctionnalités incluent ParallelLoopState, ParallelOptions, ParallelLoopResult, CancellationToken et CancellationTokenSource.

Pour plus d’informations, consultez Patterns for Parallel Programming: Understanding and Applying Parallel Patterns with the .NET Framework 4.

Le parallélisme des données avec syntaxe déclarative ou de requête est pris en charge par PLINQ. Pour plus d’informations, consultez PLINQ (Parallel LINQ).

Rubriques connexes

Voir aussi

• Programmation parallèle