동시성 런타임 개요

이 문서에서는 동시성 런타임에 대한 개요를 제공합니다. 또한 동시성 런타임의 이점, 사용할 시기, 구성 요소가 서로 상호 작용하는 방식과 운영 체제 및 애플리케이션과 상호 작용하는 방식에 대해 설명합니다.

섹션

이 문서는 다음 섹션으로 구성됩니다.

• 동시성 런타임 구현 기록

• 동시성을 위한 런타임이 중요한 이유

• 아키텍처

• C++ 람다 식

• R요구 사항

동시성 런타임 구현 기록

Visual Studio 2010부터 2013까지 동시성 런타임은 msvcr120.dll을 통해 msvcr100.dll 내에 통합되었습니다. Visual Studio 2015에서 UCRT 리팩터링이 발생했을 때 해당 DLL은 다음 세 부분으로 리팩터링되었습니다.

• ucrtbase.dll – C API, Windows 10에서 배송되고 Windows 업데이트 통해 하위 수준 서비스

• vcruntime140.dll – Visual Studio를 통해 제공되는 컴파일러 지원 함수 및 EH 런타임

• concrt140.dll – Visual Studio를 통해 제공되는 동시성 런타임입니다. 병렬 컨테이너 및 알고리즘(예: concurrency::parallel_for.)에 필요합니다. 또한 WINDOWS XP에는 조건 변수가 없으므로 STL은 동기화 기본 형식에 전원을 공급하기 위해 Windows XP의 이 DLL이 필요합니다.

Visual Studio 2015 이상에서는 동시성 런타임 작업 Scheduler가 더 이상 ppltasks.h에 있는 작업 클래스 및 관련 형식에 대한 Scheduler가 아닙니다. 이제 이러한 형식에서는 성능 향상 및 Windows 동기화 기본 형식과의 상호 운용성을 위해 Windows 스레드 풀을 사용합니다.

동시성을 위한 런타임이 중요한 이유

동시성 런타임은 동시에 실행되는 애플리케이션 및 애플리케이션 구성 요소에 통일성 및 예측 가능성을 제공합니다. 동시성 런타임의 이점의 두 가지 예는 협조적 작업 예약 및 협조적 차단입니다.

동시성 런타임에서는 작업 가로채기 알고리즘을 구현하는 협조적 작업 스케줄러를 사용하여 컴퓨팅 리소스 간에 작업을 효율적으로 분산시킵니다. 예를 들어 두 스레드가 동일한 런타임에서 관리되는 애플리케이션을 살펴보겠습니다. 한 스레드가 예약된 작업을 완료하면 다른 스레드에서 작업을 오프로드할 수 있습니다. 이 메커니즘은 애플리케이션의 전체 작업을 분산시킵니다.

또한 동시성 런타임은 협조적 차단을 사용하여 리소스에 대한 액세스를 동기화하는 동기화 기본 형식을 제공합니다. 예를 들어 공유 리소스에 단독으로 액세스해야 하는 작업을 살펴보겠습니다. 협조적으로 차단하면 첫 번째 작업에서 리소스를 기다리는 동안 런타임에서 나머지 퀀텀을 사용하여 다른 작업을 수행할 수 있습니다. 이 메커니즘을 통해 컴퓨팅 리소스의 최대 사용량이 증가합니다.

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아키텍처

동시성 런타임은 PPL(병렬 패턴 라이브러리), 비동기 에이전트 라이브러리, 작업 스케줄러 및 리소스 관리자의 네 가지 구성 요소로 구분됩니다. 이러한 구성 요소는 운영 체제와 애플리케이션 사이에 있습니다. 다음 그림에서는 동시성 런타임 구성 요소가 운영 체제 및 애플리케이션 사이에서 상호 작용하는 방식을 보여 줍니다.

동시성 런타임 아키텍처

Important

작업 스케줄러 및 Resource Manager 구성 요소는 uWP(유니버설 Windows 플랫폼) 앱에서 사용할 수 없거나 ppltasks.h에서 작업 클래스 또는 기타 형식을 사용하는 경우 사용할 수 없습니다.

동시성 런타임은 매우 구성 가능하며, 즉 기존 기능을 결합하여 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다. 동시성 런타임은 하위 수준의 구성 요소에서 병렬 알고리즘과 같은 많은 기능을 작성합니다.

또한 동시성 런타임은 협조적 차단을 사용하여 리소스에 대한 액세스를 동기화하는 동기화 기본 형식을 제공합니다. 이러한 동기화 기본 형식에 대한 자세한 내용은 동기화 데이터 구조를 참조 하세요.

다음 섹션에서는 각 구성 요소에서 제공하는 기능 및 사용되는 경우에 대한 간략한 개요를 제공합니다.

병렬 패턴 라이브러리

PPL(병렬 패턴 라이브러리)은 세부적인 병렬 처리를 수행하기 위한 범용 컨테이너 및 알고리즘을 제공합니다. PPL을 사용하면 컴퓨팅 리소스에서 컬렉션 또는 데이터 집합에 계산을 분산하는 병렬 알고리즘을 제공하여 명령적 데이터 병렬 처리를 수행할 수 있습니다. 또한 여러 독립 작업을 컴퓨팅 리소스에 분산하는 작업 개체를 제공하여 작업 병렬 처리를 가능하게 합니다.

병렬 패턴 라이브러리는 병렬 실행의 이점을 활용할 수 있는 로컬 계산이 있는 경우에 사용합니다. 예를 들어 concurrency::p arallel_for 알고리즘을 사용하여 병렬로 작동하도록 기존 루프를 for 변환할 수 있습니다.

병렬 패턴 라이브러리에 대한 자세한 내용은 PPL(병렬 패턴 라이브러리)을 참조하세요.

비동기 에이전트 라이브러리

비동기 에이전트 라이브러리(또는 에이전트 라이브러리)는 거친 데이터 흐름 및 파이프라인 작업을 위한 행위자 기반 프로그래밍 모델과 메시지 전달 인터페이스를 모두 제공합니다. 비동기 에이전트를 사용하면 다른 구성 요소에서 데이터를 기다리는 동안 작업을 수행하여 대기 시간을 생산적으로 사용할 수 있습니다.

에이전트 라이브러리는 서로 비동기적으로 통신하는 여러 엔터티가 있는 경우에 사용합니다. 예를 들어 파일 또는 네트워크 연결에서 데이터를 읽은 다음 메시지 전달 인터페이스를 사용하여 해당 데이터를 다른 에이전트로 보내는 에이전트를 만들 수 있습니다.

에이전트 라이브러리에 대한 자세한 내용은 비동기 에이전트 라이브러리를 참조 하세요.

작업 Scheduler

작업 스케줄러는 런타임에 작업을 예약하고 조정합니다. 작업 스케줄러는 협조적이며 작업 가로채기 알고리즘을 사용하여 처리 리소스의 최대 사용량을 달성합니다.

동시성 런타임은 기본 스케줄러를 제공하므로 인프라 세부 정보를 관리할 필요가 없습니다. 그러나 애플리케이션의 품질 요구 사항을 충족하려면 고유한 일정 예약 정책을 제공하거나 특정 스케줄러를 특정 작업에 연결할 수도 있습니다.

작업 스케줄러에 대한 자세한 내용은 작업 스케줄러를 참조 하세요.

리소스 관리자

리소스 관리자의 역할은 프로세서 및 메모리와 같은 컴퓨팅 리소스를 관리하는 것입니다. 리소스 관리자는 가장 효과적일 수 있는 위치에 리소스를 할당함으로써 런타임에 변경되는 경우 작업에 응답합니다.

리소스 관리자는 컴퓨팅 리소스에 대해 추상화 역할을 하며 주로 작업 Scheduler와 상호 작용합니다. 리소스 관리자를 사용하여 라이브러리 및 애플리케이션의 성능을 세밀하게 조정할 수 있지만 일반적으로 병렬 패턴 라이브러리, 에이전트 라이브러리 및 작업 스케줄러에서 제공하는 기능을 사용합니다. 이러한 라이브러리는 리소스 관리자를 사용하여 작업이 변경될 때 리소스를 동적으로 다시 분산시킵니다.

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C++ 람다 식

동시성 런타임에 의해 정의되는 많은 형식 및 알고리즘은 C++ 템플릿으로 구현됩니다. 이러한 형식 및 알고리즘의 일부는 작업을 수행하는 루틴을 매개 변수로 사용합니다. 이러한 매개 변수는 람다 함수, 함수 개체 또는 함수 포인터일 수 있습니다. 이러한 엔터티를 작업 함수 또는 작업 루틴이라고도 합니다.

람다 식은 중요한 새 Visual C++ 언어 기능으로 병렬 처리를 위한 작업 함수를 정의하는 간단한 방법을 제공합니다. 함수 개체 및 함수 포인터를 사용하면 기존 코드에서 동시성 런타임을 사용할 수 있습니다. 그러나 제공되는 안전성 및 생산성 이점으로 인해 새 코드를 작성하는 경우에는 람다 식을 사용하는 것이 좋습니다.

다음 예제에서는 concurrency::p arallel_for_each 알고리즘에 대한 여러 호출에서 람다 함수, 함수 개체 및 함수 포인터의 구문을 비교합니다. 각 호출 parallel_for_each 은 다른 기술을 사용하여 std::array 개체에 있는 각 요소의 제곱을 계산합니다.

// comparing-work-functions.cpp
// compile with: /EHsc
#include <ppl.h>
#include <array>
#include <iostream>

using namespace concurrency;
using namespace std;

// Function object (functor) class that computes the square of its input.
template<class Ty>
class SquareFunctor
{
public:
   void operator()(Ty& n) const
   {
      n *= n;
   }
};

// Function that computes the square of its input.
template<class Ty>
void square_function(Ty& n)
{
   n *= n;
}

int wmain()
{
   // Create an array object that contains 5 values.
   array<int, 5> values = { 1, 2, 3, 4, 5 };

   // Use a lambda function, a function object, and a function pointer to 
   // compute the square of each element of the array in parallel.

   // Use a lambda function to square each element.
   parallel_for_each(begin(values), end(values), [](int& n){n *= n;});

   // Use a function object (functor) to square each element.
   parallel_for_each(begin(values), end(values), SquareFunctor<int>());

   // Use a function pointer to square each element.
   parallel_for_each(begin(values), end(values), &square_function<int>);

   // Print each element of the array to the console.
   for_each(begin(values), end(values), [](int& n) { 
      wcout << n << endl;
   });
}

출력

1
256
6561
65536
390625

C++의 람다 함수에 대한 자세한 내용은 람다 식을 참조 하세요.

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요구 사항

다음 표에서는 동시성 런타임의 각 구성 요소와 연관된 헤더 파일을 보여 줍니다.

구성 요소	Header Files
PPL(병렬 패턴 라이브러리)	ppl.h concurrent_queue.h concurrent_vector.h
비동기 에이전트 라이브러리	agents.h
작업 Scheduler	concrt.h
리소스 관리자	concrtrm.h

동시성 런타임은 동시성 네임스페이스에 선언됩니다. (이 네임스페이스의 별칭인 동시성을 사용할 수도 있습니다.) 네임스페이 concurrency::details 스는 동시성 런타임 프레임워크를 지원하며 코드에서 직접 사용할 수 없습니다.

동시성 런타임은 CRT(C 런타임 라이브러리)의 일부로 제공됩니다. CRT를 사용하는 애플리케이션을 빌드하는 방법에 대한 자세한 내용은 CRT 라이브러리 기능을 참조 하세요.

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