ITK多线程加速filter

企业开发 2023-04-07 09:57:52 阅读次数: 0

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1. ITK多线程简介

1.1~1.3部分主要是翻译自以下内容：

ITK的Guide book：https://itk.org/ItkSoftwareGuide.pdf，Part II Architecture->SYSTEM OVERVIEW->3.2.7 Multi-Threading

1.1 平台多线程

1.1.1 基本内容

  • ITK的多线程是通过一个高层的抽象设计解决的，这个方法提供遍历的多线程，同时隐藏了ITK所支持的不同系统的线程实施的复杂性（比如：linux的多线程，windows的多线程，包括不同cpu的多线程等）
  • 例如：itk::PlatformMultiThreader这个类直接使用平台特定的语法来执行多线程，例如：Unix类系统的pthread_create方法（创建线程的函数）
  • 而itk::TBBMultiThreader这个线程类则使用了Intel的TBB库来实现多线程，这个库进行了多线程间的动态负载均衡
  • 所有的multi-threader都继承自itk::MultiThreaderBase类

在ITK的itk::MultiThreaderBase 类页面中，可以看到有以下继承关系
在这里插入图片描述
可以看到，这里另外有两个类是itk::PoolMultiThreader和itk::TBBMultiThreader 。

另外，在itk::MultiThreaderBase类中，

其实关于Threader的枚举值，有：Platform、First、Pool、TBB、Last和Unknown这6种。

namespace itk
 {
    
      
 class MultiThreaderBaseEnums
 {
    
    
 public:
   enum class Threader : int8_t
   {
    
    
     Platform = 0,
     First = Platform,
     Pool,
     TBB,
     Last = TBB,
     Unknown = -1
   };

可以看到，

  • First就是Platform，默认第一种就是调用每个系统特定的多线程
  • TBB就是Last
  • Pool
  • 所以实际上就只有3种，Platform，Pool和TBB（后两个需要进行额外coding，所以继承了MultiThreaderBase类）
using ThreaderEnum = MultiThreaderBaseEnums::Threader;
 #if !defined(ITK_LEGACY_REMOVE)
   using ThreaderType = ThreaderEnum;
   static constexpr ThreaderEnum Platform = ThreaderEnum::Platform;
   static constexpr ThreaderEnum First = ThreaderEnum::First;
   static constexpr ThreaderEnum Pool = ThreaderEnum::Pool;
   static constexpr ThreaderEnum TBB = ThreaderEnum::TBB;
   static constexpr ThreaderEnum Last = ThreaderEnum::Last;
   static constexpr ThreaderEnum Unknown = ThreaderEnum::Unknown;

1.1.2 Intel的TBB

ITK对TBB的支持，详见：itk::TBBMultiThreader Class Reference

关于TBB(线程构建模块（Thread Building Blocks，简称TBB）是Intel公司开发的并行编程开发的工具)，可以参考：

OpenMP(就是omp)是和TBB同类型的工具，可以看看

1.2 典型例子（执行原理）

多线程通常是在算法执行阶段使用，

例如：对于类itk::ImageSource（大部分图像处理filter的父类），其中的GenerateData()方法如下：

this->GetMultiThreader()->template ParallelizeImageRegion<OutputImageDimension>(
	this->GetOutput()->GetRequestedRegion(),
	[this](const OutputImageRegionType & outputRegionForThread)
	{
    
     this->DynamicThreadedGenerateData(outputRegionForThread); }, this);

这个例子里，

  • 每个线程都会触发衍生类（itk::ImageSource的子类）的DynamicThreadedGenerateData方法
    （例如：itk::ThresholdImageFilter中就有DynamicThreadedGenerateData方法，注意，不是所有的Filter都支持这个方法的）
  • ParallelizeImageRegion方法用来将图像分成不重叠的不同区域，用于写操作。
  • itk::ImageSource的GenerateData()方法将this指针传给ParallelizeImageRegion，这样ParallelizeImageRegion方法就可以更新region处理后的filter的进度了。

对于某个filter，如果其可以线程化，

  • 则它的父类会有1个GenerateData()方法，这个方法里会分配输出数据缓冲，生成多个线程，同时为每个线程调用DynamicThreadedGenerateData()方法，
  • 每个filter自己要实现DynamicThreadedGenerateData()方法，父类实现GenerateData()方法

如果一个filter执行过程中会涉及一些串行操作，那么除了在BeforeThreadedGenerateData()方法中完成初始化，在AfterThreadedGenerateData()完成析构操作之外，可以在自己的GenerateData()方法中并行多个方法

  • 例如：在itk::CannyEdgeDetectionImageFilter的GenerateData()方法中
::GenerateData()
{
    
    
this->UpdateProgress(0.0f);
Superclass::AllocateOutputs();

// 简单的串行计算
this->UpdateProgress(0.01f);

ProgressTransformer progress1( 0.01f, 0.45f, this );
// 计算2阶方向导数
this->GetMultiThreader()->template ParallelizeImageRegion<TOutputImage::ImageDimension>(
this->GetOutput()->GetRequestedRegion(),
[this](const OutputImageRegionType & outputRegionForThread)
{
    
     this->ThreadedCompute2ndDerivative(outputRegionForThread); }
progress1.GetProcessObject());


ProgressTransformer progress2( 0.45f, 0.9f, this );
// 计算第二个导数的梯度
this->GetMultiThreader()->template ParallelizeImageRegion<TOutputImage::ImageDimension>(
this->GetOutput()->GetRequestedRegion(),
[this](const OutputImageRegionType & outputRegionForThread)
{
    
     this->ThreadedCompute2ndDerivativePos(outputRegionForThread); },
progress2.GetProcessObject());

// 更新进度100%
this->UpdateProgress(1.0f);
}
  • 当从GenerateData()中多次触发ParallelizeImageRegion时， this要么是空指针nullptr，要么是itk::ProgressTransformer对象，否则UpdateProgress会从0%更新到100%多次。
  • 虽然程序不至于崩溃，但是这样的代码没有明确的意义，执行很confused。
  • 因此，如果要自定义filter，那么可以自己评估一下GenerateData()中每个部分的执行，构建传递合适的itk::ProgressTransformer对象进度。

1.3 5.X版本之后的变动

ITK 5.0对多线程机制进行了重构，以前是itk::MultiThreader，现在添加成为了类的层次结构

  • itk::PlatformMultiThreader这个类是对之前的旧类MultipleMethodExecute 的一个轻量化洁净版本。
  • SpawnThread方法被丢弃了（deprecated），不过其中很多东西都移到了itk::MultiThreaderBase中
  • 需要使用多线程的类应该通过MultiThreader接口，来让调用库的用户可以在运行时灵活选择，同时为适应不同系统的multi-threader提供了良好的可扩展性
  • 保留了向后兼容的ThreadedGenerateData(Region, ThreadId)方法签名（这个函数的接口和名称没改过），以便已知线程数的filters进行调用。
    • 方法签名（method signature），方法名和形参列表共同组成方法签名（就是函数头）。
    • 要使用这个签名，则filter需要在进行Update()之前，需要触发this->DynamicMultiThreadingOff()，由调用者或者是pieline的下游filter调用。最好的触发this->DynamicMultiThreadingOff()的位置，是filter的构造器里（初始化的时候触发）
  • 在image filters和其他ProcessObject的子类中，
    • SetNumberOfWorkUnits方法用来控制并行的程度，当NumberOfWorkUnits数量大于线程数时，可以进行负载均衡。在开发者想要限制线程（threads）数量的大部分地方，应该使用更改work units的方法来进行
    • itk::MultiThreaderBase的MaximumNumberOfThreads不应该改变，除非时测试性能、可伸缩性以及分析，或者是调试代码的时候。
  • ITK中关于线程安全的共识是：访问一个类的不同实例（包括方法）都是线程安全的操作；在不同线程里调用同一个实例是不安全的（应该避免）

更多实现层面的了解，可以参考github上的文档：Multithreading refactored

可以在这个页面搜索”SetNumberOfWorkUnits“

1.4 ITK多线程整体认识

1.4部分主要来自ITK官方文档：Threading

1.4.1 基本内容

ITK在设计的时候，就考虑了在多处理器环境下运行。

  • ITK的很多filters都是多线程的
  • 当一个多线程的filter执行时，会自动在共享内存配置的多处理器中划分工作，称为Filter Level Multithreading（过滤器级别的多线程）
    • 例如下面的动图：
    • 多个CPU（处理器）在共享内存中，自动把输入划分到不同处理器中执行，然后再把不同处理器的结果合并，即：过滤器级别的多线程
  • 使用ITK构建的应用，也可以管理自己执行的线程。例如：一个应用可以使用1个线程来处理数据，使用另一个线程处理用户界面，这称为Application Level Multithreading（应用级别的多线程）

1.4.2 过滤器级别的多线程（Filter Level Multithreading）

  • 如果希望一个filter支持多线程，那么与普通单线程需要实现GenerateData()方法不同，其需要提供ThreadedGenerateData()方法的实现
  • filter的父类会产生多个线程（通常和系统中处理器的数量匹配），会调用每个线程中的ThreadedGenerateData()方法，来指定输出中每个线程负责生成的部分。
  • 例如：对于一个有两个处理器（可以开两个线程）的计算机来说，则一个图像处理filter可以产生两个线程，每个处理线程负责生成结果的一半，同时每个线程只能写输出图像中对应的那部分。
  • 注意：entire输入和entire输出图像（指的是GenerateData() 方法可得的图像，可以查看Streaming部分的讨论）在每次ThreadedGenerateData()方法的调用中都是可得的。
  • 每个线程都可以读取输入图像的所有部分，但是每个线程只能在自己被规定好的输出图像的部分进行写操作。
  • 输出图像在内存中占用一个连续的块，所有的处理线程都可以使用这个内存。每个线程都被分配了自己要在输出中负责生成的那部分像素，所有的线程都可以向这个内存块进行写入，但是每个线程只能写设置好的那部分像素

1.4.3 内存管理（Memory Management）

  • GenerateData()方法用于输出块数据的分配，对于图像处理filter来说，相当于对输出图像对象上调用Allocate()。
  • 如果一个filter是多线程的，那么它不需要提供GenerateData()方法，但是需要提供ThreadedGenerateData()方法。这个filter的父类的GenerateData()方法会对输出块数据进行分配，并为每个线程调用ThreadedGenerateData() 方法
  • 如果一个filter不是多线程的，那么它必须提供自己的GenerateData()方法，自己分配输出块数据（比如：对一个输出图像对象调用Allocate()方法）

1.5 GenerateData()和ThreadedGenerateData()、DynamicThreadedGenerateData()

1.5.1 GenerateData()

GenerateData()函数的说明文档

  • 每个图像处理filter都有自己的GenerateData()函数。主要作用是：通过多线程来把图像处理分成多个部分
  • 缓冲区在这个方法里进行分配。
  • 接下来调用ThreadedGenerateData()方法（如果提供了的话）。
  • 然后会生成很多线程，每个线程都会调用DynamicThreadedGenerateData()方法
  • 当所有线程都完成处理后，调用AfterThreadedGenerateData()方法（如果提供了的话）
  • 如果一个图像处理filter不能被线程化，则这个filter需要提供GenerateData()实现，用于分配输出缓冲区，
  • 如果一个图像处理filter可以被线程化，那么就不应该提供GenerateData，而是提供DynamicThreadedGenerateData()

1.5.2 ThreadedGenerateData()和DynamicThreadedGenerateData()

这两个函数其实作用是类似的，属于历史遗留问题。在1.3部分 5.X版本之后的变动中，提到了：

  • 保留了向后兼容的ThreadedGenerateData(Region, ThreadId)方法签名（这个函数的接口和名称没改过），以便已知线程数的filters进行调用。
  • 即ThreadedGenerateData和DynamicThreadedGenerateData的区别仅在于：前者已知线程数，后者需要动态确认线程数
    可以看到，这两个函数的函数头，前者需要传入线程id参数，后者不需要。
    ThreadedGenerateData()
template<typename TOutputImage>
virtual void itk::ImageSource< TOutputImage >::ThreadedGenerateData	(const OutputImageRegionType & 	region,
																	 ThreadIdType threadId )	

DynamicThreadedGenerateData()
template<typename TOutputImage>
virtual void itk::ImageSource< TOutputImage >::DynamicThreadedGenerateData(const OutputImageRegionType & outputRegionForThread	)

ThreadedGenerateData()的说明文档 和DynamicThreadedGenerateData的说明文档 ，内容基本一样，看其中一个就行

  • 如果一个图像处理filter可以作为多线程实施，那么这个filter需要提供ThreadedGenerateData() 或者DynamicThreadedGenerateData()的实现。
    • 由这个图像filter的父类对输出图像进行划分，产生多个线程，在每个线程中调用(Dynamic)ThreadedGenerateData()。
    • 生成线程之前，会调用BeforeThreadedGenerateData()
    • 当所有线程处理完成后，会调用AfterThreadedGenerateData()方法
  • 如果一个图像处理filter不支持线程化，则这个filter需要实现GenerateData()方法而不是(Dynamic)ThreadedGenerateData()。
    • 如果实现了GenerateData()，那么这个filter就会对输出数据进行分配
    • 如果一个filter实现的是 (Dynamic)ThreadedGenerateData()，则输出的内存分配是由其父类自动进行，每个线程的(Dynamic)ThreadedGenerateData()方法只会生成outputThreadRegion参数明确的那部分输出，是无法对输出的其他部分内容进行写操作的（其他部分是其他线程负责的）

DynamicThreadedGenerateData()是没有threadId参数的ThreadedGenerateData()方法的一个新的变体，推荐优先使用这个方法，同时这个方法也是默认调用的方法。

  • 作用是：根据当前点多处理器负载，将请求的区域划分为多个部分，来获得更好的负载均衡。
  • 过去的非动态版本，即 ThreadedGenerateData()函数头包含threadId参数，需要被划分的数量是提前知道的，
    • 如果想使用ThreadedGenerateData方法，需要在派生类的构造函数中通过调用 this->DynamicMultiThreadingOff()来激活。
    • 适用于以下场景：当多线程算法需要预分配一些数据（数据的大小取决于分块的数量，这里的分块，英语上表述是：pieces /chunks/work units，或者不太正确的描述成threads），、
    • 只有PlatformMultiThreader 可以保证每个块在自己专属的线程中进行处理。Pool and TBB multi-threaders这两种会自己维护一个线程池（通常等于处理器核的数量）来处理块，可能会造成单个线程被用来处理多个块。

2. 支持多线程加速的Filter（开发者须知）

MultiThreaded Filters页面，这里记录的就是ITK已经实现好的支持多线程的Filter

2.1 基础内容

首先要知道哪些Filter是支持多线程的，并不是所有的Filter都支持多线程，如果不支持，调用

someFilter->SetNumberOfWorkUnits()
someFilter->SetMaximumNumberOfThreads()

其实是没有意义的。

上面说过 itk::ThresholdImageFilter中就有DynamicThreadedGenerateData方法，即支持多线程
在这里插入图片描述

  • 可以看到这样的分类，点击MultiThreaded Filters，跳转到MultiThreaded Filters页面，这里记录的就是ITK已经实现好的支持多线程的Filter
  • 常用的itk::MultiScaleHessianBasedMeasureImageFilter，这个类的页面搜索thread就什么都搜不到，所以filter能否多线程其实与其实现的原理有关，对于这个filter来说，可能大部分都是串行操作？？？
  • 常用的itk::OtsuMultipleThresholdsImageFilter，是支持多线程的，itk::OtsuMultipleThresholdsImageFilter的文档。这个页面可以搜到GenerateData()函数，所以这其实是个父类

2.2 父类和子类示例

在GenerateData()函数的说明文档、ThreadedGenerateData()的说明文档 和DynamicThreadedGenerateData的说明文档 中，都有类似下面的内容。

Reimplemented in itk::MRIBiasFieldCorrectionFilter< TInputImage, TOutputImage, TMaskImage >, ....

但是不难发现，DynamicThreadedGenerateData的说明文档 中的内容，和多线程的filter列表：MultiThreaded Filters中并不完全一致。

以MultiThreaded Filters中的itk::XorImageFilter为例，

2.3 SetNumberOfWorkUnits和SetMaximumNumberOfThreads

参考github上的文档：Multithreading refactored可知：

  • Get/SetGlobalMaximumNumberOfThreads()和GlobalDefaultNumberOfThreads()现在位于itk::MultiThreaderBase中。
    但是要注意，这几个函数仍然可以保留在itk::PlatformMultiThreader中

    itk::MultiThreaderBase的文档页面包含以下相关的函数：

    # Public Member Functions
virtual void 	SetMaximumNumberOfThreads (ThreadIdType numberOfThreads)
virtual ThreadIdType 	GetMaximumNumberOfThreads () const
virtual void 	SetNumberOfWorkUnits (ThreadIdType numberOfWorkUnits) 
virtual ThreadIdType 	GetNumberOfWorkUnits () const

# Static Public Member Functions
static void 	SetGlobalMaximumNumberOfThreads (ThreadIdType val)
static ThreadIdType 	GetGlobalMaximumNumberOfThreads ()
static void 	SetGlobalDefaultNumberOfThreads (ThreadIdType val)
static ThreadIdType 	GetGlobalDefaultNumberOfThreads ()

  • GetGlobalDefaultNumberOfThreadsByPlatform()方法已经从itk::ThreadPool移动到了itk::MultiThreaderBase中

  • 对于图像filters和其他itk::ProcessObject的派生类来说，SetNumberOfThreads已经改名为SetNumberOfWorkUnits.

    • 在itk::ProcessObject Class Reference，可以看到SetNumberOfWorkUnits方法的说明：设置执行时的work units的数量（把输出分成几块，一般和处理器数量对应）

  • 对于itk::MultiThreaderBase 及其派生类, SetNumberOfThreads被分成了SetMaximumNumberOfThreads和SetNumberOfWorkUnits， 在itk::MultiThreaderBase，可以看到这两个方法的说明

    • SetMaximumNumberOfThreads()：设置要使用的线程数量，是个大于1的整数，调用的时候也要确认一下是不是可以接受这个设置。
    • SetNumberOfWorkUnits()：设置要创建的work units数量，是个大于1的整数，所以调用时要确认是否可以负荷这个数量

  • 当NumberOfWorkUnits 大于线程数时，可以进行负载均衡。

    • 以前常见的innerFilter->SetNumberOfThreads(1)，现在可以改成innerFilter->SetNumberOfWorkUnits(1)。即：之前用线程(threads)操作的地方，现在都换成工作单元(work units)

  • 如果要保证你的写的类（一般都是自己写filter）和旧的代码兼容，即编译ITK的时候开启了ITKV4_COMPATIBILITY，则需要在filter的构造器里进行this->DynamicMultiThreadingOn()

  • 变量 ITK_MAX_THREADS 和ITK_DEFAULT_THREAD_ID现在都位于 itk:: namespace中，使用下面的方法可以向后兼容：

      using itk::ITK_MAX_THREADS;
  using itk::ITK_DEFAULT_THREAD_ID;

2.4 Demo

2.4.1 代码和实验

另外，比较关注和Hessian相关的内容

做了个简单的实验，其中关于线程和数据分块用到的代码如下：

#include <itkMultiThreaderBase.h>

itk::MultiThreaderBase::SetGlobalDefaultUseThreadPool(true);
itk::MultiThreaderBase::SetGlobalDefaultNumberOfThreads(32);
// 本机（Windows 10）8核，逻辑CPU 16，最多可以支持16个线程，所以这里设置32其实没有意义
// 不设置的话，默认就是本机支持的全部线程数量

yourFilter->SetNumberOfWorkUnits(1);
// 设置输入的图像要分成的块数，一般要和线程数对应，不设置的话，默认是4倍的线程数

// 可以先去搜一下 这个filter是不是继承了itk::ProcessObject，可以在   Public Member Functions inherited from itk::ProcessObject这里面找找，是不是有`SetNumberOfWorkUnits`这个函数

std::cout<<"Default GlobalDefaultNumberOfThreads is :"<<itk::MultiThreaderBase::GetGlobalDefaultNumberOfThreads()<<std::endl;
std::cout<<"objectnessFilter Work Units num: "<< objectnessFilter->GetNumberOfWorkUnits()<<std::endl;

时间统计：

16.0792879  
""" 默认程序里不加上面这些设置代码 """
[14.6647972, 14.2902138,  15.678211,  14.7281133,  14.1761234,  14.4348833,  14.2341834,  14.5651432,  15.0468122,  16.6349639,  13.5964487,  13.5063107,  14.4932562,  13.9727078,  14.1482695,  13.6999142,  14.4058869,  15.0797446] 
""" SetGlobalDefaultNumberOfThreads保持在16以上，SetNumberOfWorkUnits保持在8以上，结果都差不多，和不加这些设置的时间差不多"""

[19.2044184,  18.9394968]
""" SetGlobalDefaultNumberOfThreads保持16，SetNumberOfWorkUnits减小为4，时间明显多了3s"""

[33.6664439,  35.5176676]
"""SetGlobalDefaultNumberOfThreads保持16，SetNumberOfWorkUnits减小为1，时间增加就相当明显了"""

为了帮助调试程序，想知道当前程序真正调用的线程数量，可以看看：

参考：

2.4.2 结论

和discourse：More Threading issue这个讨论的结果差不多：

  • ITK在创建线程池时，会使用系统的最大线程数
  • 同时，默认数据分块（work units）的数量是线程数×4

所以即便代码里什么都不加，其实ITK已经调用了当前系统默认的多线程了。

  • 如果希望进一步提速，可能要去看看TBB等专门的库吧

3. 自己写的filter支持多线程

TBD

可以看看 ITK的BarCamp （可以理解为一种技术分享会）的文档记录：Write Multi-Threaded Code

参考：

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转载自blog.csdn.net/Castlehe/article/details/128813340
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