Intel_Threading_Building_Blocksとは？わかりやすく解説

Threading Building Blocks
開発元	インテル
最新版	2022.0.0 / 2024年11月1日 (3か月前)
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
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
	テンプレートを表示

インテルスレッディング・ビルディング・ブロック (Intel® Threading Building Blocks, TBB) は、インテルが公開しているマルチスレッド対応のC++テンプレートライブラリである。マルチCPU・マルチコアCPUなどを搭載したコンピュータ上でアプリケーションを効率よく動作させることができる。

商用版とオープンソースソフトウェア版があり、オープンソース版は無償でダウンロードが可能である。バージョン4.4系列まではGPLv2^[3]だったが、バージョン2017からはApache License 2.0となった^[4]。

様々なプラットフォーム上で動作する（クロスプラットフォーム）。

概要

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。

主なクラス

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

脚注

[脚注の使い方]

外部リンク

oneAPI Threading Building Blocks (oneTBB) — oneTBB documentation（公式HP、英語）

[1] “Releases · oneapi-src/oneTBB”. GitHub. 2025年2月2日閲覧。

[github_system_requirements-2] TBB/SYSTEM_REQUIREMENTS.md at master · oneapi-src/oneTBB

[3] -src/oneTBB at 4.4.6

[4] -src/oneTBB at 2017

[5] インテル® Parallel Studio XE 評価ガイド - インテル® TBB による効率良いスレッド化

[6] Intel(R) Threading Building Blocks - Release Notes Version 2018

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

表話編歴並列計算
総論	クラウドコンピューティンググリッド・コンピューティング高性能計算コンピュータ・クラスター分散コンピューティング
並列レベル	タスクデータビット命令
スレッド	スーパースレッディング（英語版）ハードウェアマルチスレッディング同時マルチスレッディングハイパースレッディング SIMT
理論	アムダールの法則グスタフソンの法則コスト効率性（英語版） Karp-Flatt metric（英語版） Parallel slowdown（英語版） Speedup（英語版）
要素	スレッドファイバープロセス PRAM Instruction window（英語版）
調整	キャッシュコヒーレンシ同期バリアマルチプロセッシングメモリコヒーレンスキャッシュ無効化 Application checkpointing（英語版）
プログラミング	スレッド (コンピュータ) 並列プログラミングモデル Implicit（英語版） Explicit（英語版）並行性フリンの分類 SISD SIMD MISD MIMD SPMD（英語版） Lock-freeとWait-freeアルゴリズム
ハードウェア	スーパーコンピュータスーパースカラーベクトル計算機マルチプロセッシング対称型非対称型（英語版）マルチコアメモリ NUMA COMA（英語版）分散型（英語版）共有型分散共有型 MPP Beowulf
API	Ateji PX（英語版） Boostスレッド C++ AMP Charm++（英語版） Cilk（英語版） Coarray Fortran（英語版） CUDA Dryad（英語版） Global Arrays（英語版） Intel Cilk Plus（英語版） Intel Threading Building Blocks MPI OpenACC OpenCL OpenHMPP（英語版） OpenMP PVM POSIXスレッド UPC
問題	Embarrassingly parallel（英語版） Grand Challenge（英語版） Software lockout（英語版）
並行計算カテゴリ:並行計算カテゴリ:並列コンピューティング

Intel_Threading_Building_Blocksとは？わかりやすく解説