索引方式（字节方式？）锁定/原子添加到 std::vector 或 Eigen::Array 中？

Question

我需要计算然后将值添加到 Eigen::ArrayXd （双精度数组）。因为这个操作需要很长时间，所以我把这个工作分成了多个线程。由于问题的性质，大多数时候线程会添加到彼此不同的索引。 （通常，与整个数组相比，该问题相对稀疏）

但是，这引发了多个线程尝试同时添加到同一索引的明显问题。

我知道有两种方法可以处理这个问题：

• 为每个线程提供最终特征数组的自己的副本，并对它们求和 一起。这对性能有好处，但可以使用令人难以置信的 大量的内存来解决我的问题。 （几千兆字节是很有可能的）
• 给每个线程一个更紧凑的结构（就像一个 std::unordered_map) 仅包含索引 进行了手术。这使用的内存少得多，但开销 最后的加法是如此之大，以至于最终几乎完全无效 多线程的改进。

第一种方法的示例如下：

  unsigned numThreads = std::thread::hardware_concurrency();

  std::vector<Eigen::ArrayXd> threadData( numThreads );
  std::vector<std::thread> threads( numThreads );

  // This spools up new threads to perform the calculation
  if ( numThreads == 1 ) {
    threadData[0] = Eigen::ArrayXd::Zero( solutionArray.size() );
    calculateThread( 0, 1, threadData[0] );

    solutionArray += threadData[0];
  } else {
    // Start the threads
    for ( unsigned i = 0; i < numThreads; i++ ) {
      threadData[i] = Eigen::ArrayXd::Zero( solutionArray.size() );
      threads[i] = std::thread( &My_class::calculate,
        this,
        i,
        numThreads,
        std::ref( threadData[i] ) );
    }

    // Wait for all threads to finish
    for ( unsigned i = 0; i < numThreads; i++ ) {
      threads[i].join();
      const Eigen::ArrayXd &threadSol = threadData[i];

      // Add this thread's results into the final solution array
      solutionArray += threadSol;
    }
  }

这两种方法都不理想。有没有某种方法可以按字节锁定 std::vector 或 Eigen::ArrayXd ，以便多个线程可以访问并添加到数组中，而不会产生大量内存开销或缓慢的组合步骤？这样，唯一浪费的时间就是每当它们达到相同的索引时，这种情况相当罕见。

我询问 std::vector 因为将其转换为 Eigen 数组相对简单，所以如果没有 Eigen 等效项，我可以这样做。