Intel Threading Building Blocks

Threading Building Blocks
開発元	インテル

最新版	2022.0.0 / 2024年11月1日 (4か月前) (2024-11-01)^[1]
リポジトリ	github.com/oneapi-src/oneTBB
プログラミング言語	C++
対応OS	Windows, Linux, macOS, Android^[2]
種別	ライブラリ、フレームワーク
ライセンス	デュアルライセンス: 商用 / オープンソース (Apache License 2.0)
公式サイト	www.threadingbuildingblocks.org software.intel.com/en-us/intel-tbb
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マルチCPU・マルチコアCPUを搭載したコンピュータ上でCPUリソースを効率よく利用することが目的であり、シングルCPU・シングルコアCPUでは性能向上は期待できない（スレッド切り替えのオーバーヘッドで逆にパフォーマンスが低下する可能性もある）。

公式に動作サポートされているハードウェアはIntel製のx86系プロセッサファミリーおよび互換プロセッサである。また公式に動作サポートされているオペレーティングシステム (OS) はWindows、Linux、macOS、Androidであり、それぞれのOSで実行させるために必要な外部ライブラリが別途提供される。Intelによらないコミュニティサポートのプラットフォームとしては、ARMアーキテクチャやFreeBSDなども含まれる^[2]。

過去にはSolarisやXbox 360などへの対応も行われていた^[5]。

TBBバージョン2018 Update 4のリリースノート^[6]には、サポート環境に関して以下のように記載されている。

ハードウェア（推奨）
- Microsoft Windows
  - Intel Coreプロセッサーファミリー
  - Intel Xeonプロセッサーファミリー
  - Intel Xeon Phiプロセッサーファミリー
- Linux
  - Intel Coreプロセッサーファミリー
  - Intel Xeonプロセッサーファミリー
  - Intel Xeon Phiプロセッサーファミリー
- OS X
  - Intel Coreプロセッサーファミリー
- Android
  - Intel Atomプロセッサーファミリー

ハードウェア（サポート）
- Intel Pentium 4プロセッサーファミリー
- Intel Xeon Phiコプロセッサー
- Intel Atomプロセッサーファミリー
- 非インテルの上記互換プロセッサー

サポートされるOS
- Microsoft Windows
  - Microsoft Windows 10
  - Microsoft Windows 8.1
  - Microsoft Windows 7 SP1
  - Microsoft Windows Server 2012 R2
  - Microsoft Windows Server 2008 R2 SP1
  - Windows Embedded 8.1, 10
- Linux
  - CentOS 7.1
  - Debian 8, 9
  - Fedora 24, 25, 26
  - Intel Cluster Ready（英語版）
  - Red Hat Enterprise Linux 6, 7
  - SUSE Linux Enterprise Server 11, 12
  - Ubuntu 14.04 LTS, 16.04 LTS, 17.04
  - WindRiver Linux 8, 9
  - Yocto 2.2, 2.3
- OS X* , macOS*
  - OS X 10.10, 10.11
  - macOS 10.12, 10.13
- Android
  - Android 5.x, 6.x, 7.x, 8.x

サポートされるコンパイラー
- Intel C++ Compiler 16, 17, 18
- Microsoft Visual C++ 12.0 (Microsoft Visual Studio 2013、Windows専用)
- Microsoft Visual C++ 14.0 (Microsoft Visual Studio 2015、Windows専用)
- Microsoft Visual C++ 14.1 (Microsoft Visual Studio 2017、Windows専用)
- Microsoft Windows SDK for Windows 8.1
- Microsoft Windows SDK for Windows 10
- サポートされるLinuxとともに提供・サポートされる標準のGCCバージョン
  - GNU Compilers (gcc) 4.1 - 7.1
    - GNU C Library (glibc) 2.4 - 2.19
- Xcode 6.3 - 9.1
- Android NDK r10e - r16

サポートされる解析ツール
- Intel(R) VTune(TM) Amplifier XE 2017, 2018.
- Intel(R) Inspector XE 2017, 2018.
- Intel(R) Advisor XE 2017, 2018.

リリースノートで必要条件とされているシステムよりグレードの低いシステムでTBBを実行した結果については特に明示されていないが、Pentium III・Celeron Mなどでも正常動作が確認されている例がある^[要出典]。

ライブラリの構成は

タスクスケジューラ (Task Scheduler)
並列処理アルゴリズム
スレッドセーフなコンテナ
ミューテックスなどの同期プリミティブ
スレッドセーフなアロケータ
パフォーマンス測定用クラス

この内、タスクスケジューラおよびアロケータはTBBをサポートするクラスなので一般に開発者が使うことは少ない。

並列処理アルゴリズムはタスクスケジューラによって処理を分割してリソースに割り当てる。その為、コンテナやミューテックスなどを利用するときはタスクスケジューラの初期化は不要である。
また細分化する際の目安となるグレインサイズをプログラマが指定することも、TBBのランタイムライブラリが自動的に設定するようにすることも可能である。

タスクスケジューラ
- task_sheduler_initクラス
並列処理アルゴリズム (Generic Parallel Algorithms)
- parallel_forクラス　ループ間で依存性がない単純なループの並列処理
- parallel_reduceクラス　指定した範囲をより小さな範囲に再帰的に分割し並列処理
- parallel_scanクラス　並列プリフィックスを計算
- parallel_whileクラス　不明領域、動的領域変更を伴う独立したループ操作
- parallel_sortクラス　並列処理でソートを行う
- pipelineクラス　パイプライン処理
コンテナクラス
- concurrent_hash_mapクラス　STLのmapクラスをスレッドセーフにしたもの
- concurrent_queueクラス　STLのqueueクラスをスレッドセーフにしたもの
- concurrent_vectorクラス　STLのvectorクラスをスレッドセーフにしたもの
アシスタントクラス
- blocked_rangeクラス　線形範囲を示すクラス　アルゴリズムやコンテナ走査に使用される
- blocked_range2dクラス　2次元範囲を示すクラス　blocked_rangeクラスと同様にアルゴリズムやコンテナ走査に使用される
- simple_partitionerクラス　範囲を限界まで再帰的に細分化するようグレインサイズを設定する　blocked_range/blocked_range2dクラスと共に使用される
- auto_partitionerクラス　タスクスケジューラの挙動を元に最適なグレインサイズを設定する　blocked_range/blocked_range2dクラスと共に使用される
同期プリミティブ
- atomicクラス　アトミック操作を行う
- spin_mutexクラス　スピンロックを使うミューテックス
- spin_rw_mutexクラス　複数のスレッドからアクセス可能なspin_mutex
- queuing_mutexクラス　スケーラブルなミューテックス
- queuing_rw_mutexクラス　複数のスレッドからアクセス可能なqueuing_mutex
- mutexクラス　OSのミューテックスと同様なミューテックス
パフォーマンス測定
- tick_countクラス　時間取得

Intel Threading Building Blocks

概要

主なクラス

脚注

関連項目

外部リンク

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