Hacktoberfest 2026: những issue maintainer đã đánh dấu cho tháng Mười, đang mở và phù hợp người mới. Xem issue Hacktoberfest

[ConditionalEuclideanClustering::segment] std::(multi)thread (only) 21-46% faster on non organzied clouds, much faster appearantly on organized clouds

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#5,710 29 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Maintainer thường phản hồi trong vòng 4 ngày

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
5/5
Thời gian dự kiến
Hơn một tuần
Mức phù hợp với người mới
20/100
Loại issue
Tính năng
Độ rõ ràng
Cần làm rõ
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
cpp
Lĩnh vực
computer-vision, performance

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu với ConditionalEuclideanClustering::segment và xem xét triển khai đa luồng trên nhánh fork attemptConditionalEuclideanMT. Tái hiện bốn thiết lập benchmark được mô tả trong issue và so sánh các cách tiếp cận về luồng; issue không xác định một thay đổi cụ thể được chấp nhận hay tiêu chí hoàn thành.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

status: triage

I have implemented a std multithread version of ConditionalEuclideanClustering::segment and called it
void
segmentMT (IndicesClusters &clusters, const size_t threadNumber=2);
on my fork branch attemptConditionalEuclideanMT
on my PC it improves of only 21-38% the time to produce the results using 3 or 4 threads
12th Gen Intel(R) Core(TM) i7-12700 2.10 GHz
20 Logical CPUs - 32.0 GB
Windows 10 Pro

Setting1:
cloud is dense and NOT organized and has 2 million points XYZRGB
so the search used is pcl::search::OrganizedNeighbor
which takes 350 msec just to execute searcher_->setInputCloud
11 clusters are segmented

5 threads: 2.1-2.3 sexc
4 threads: 1.9-2.2 sec
3 threads: 1.8-2 sec
2 threads: 2.1 sec
1 thread: 2.4sec
21% improvement

Setting2:
cloud is dense and NOT organized and has 300 000 points XYZRGB
3 threads: 268-295 msec
1 thread: 420msec
4 clusters are found
32% improvement

Setting3:
cloud is NOT dense and NOT organized and has 485 000 points XYZRGB
3 threads: 480-500 msec
1 thread: 790msec
1 clusters is found
38% improvement

Setting 4: like Setting 1 but running on a different computer, a laptop less stable (less reliable for benchmark) because with heavy sw running in background:
4 threads: 2.9-3.4 sec
1 thread: 5.6-6.1 sec
46% improvement

I am still investigating the reasons for this limited improvement. On a first analysis the main reason could be that the algorithm is intinsecally not much parallelizable. I can split in parallel the growing of the clusters by splitting the point sequence in subsequences, but then at the end I have to reconnect the clusters that have grown separately in different threads ( I record the connections to be made at the end)

you can check I have quite optimized the critical scetions using also shared_mutexes

still I think it would be an interesting alternative to openMP or CUDA also for other tools/features that like this one do not look feasible for openMP or CUDA

I have tried 3 versions one with a searcher for each thread, one with a unique searcher prpeared by the main thread and one with a unique searcher prepared by the first launched thread. The latter would be faster but once in a while it gets much slower, probably because I had to implement it with a std::condition_variable that when triggered probably it slows down the thread pool. So in the end I opted for the 2nd solution (no std::condition_variable)

Ngôn ngữ chính
C++
Star
11.2k
Fork
4.7k
Merge trung bình
5 ngày 8 giờ
Pull request đã merge (30 ngày)
10

Chuẩn bị môi trường

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của PointCloudLibrary/pcl

Tất cả issue của PointCloudLibrary/pcl

Issue tương tự

Thêm issue về C++

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.