Rust 锈蚀的安全并行高斯消除

我正在尝试并行化高斯消去法的实现。我知道像人造丝这样的板条箱可能会使这更容易，但我的目标是使用基于mpsc:：channel的实现，所以我选择使用

下面是代码库的概述。有些特性是多余的，但是这段代码是从C移植的，所以我试图维护这个结构

传递的数据结构包含矩阵的大小（冗余）、矩阵、四个验证向量（用于确定正确性）和线程数：

pub struct Data {
    pub nsize: usize,
    pub matrix: Vec<Vec<f64>>,
    pub b: Vec<f64>,
    pub c: Vec<f64>,
    pub v: Vec<f64>,
    pub swap: Vec<u64>,
    pub num_threads: usize,
}

pivot（矩阵，索引）

函数会改变数据中的矩阵

我当前的并行高斯实现：

pub fn compute_gauss_p(data: Data) -> Data {
    let num_threads = data.num_threads;
    let pool = ThreadPool::new(data.num_threads);
    let nsize = data.nsize;
    let sdata = Arc::new(data);

    for i in 0..nsize {
        pivot(&mut *sdata, i); //compile error, as Arc does not implement DerefMut
        for n in 0..num_threads {
            let sdatacpy = Arc::clone(&sdata);
            pool.execute(move || {
                do_calc(sdatacpy, i + n);
            });
        }
        pool.join();
    }

    Arc::try_unwrap(sdata).unwrap()
}

fn do_calc（数据：Arc，i:usize）{//无法从Arc解除mut的防护
让我们一起旋转；
设num_threads=data.num_threads；
对于j in（i+1..data.matrix.len（））.step_by（num_threads）{
pivot_val=data.matrix[j][i]；
数据.矩阵[j][i]=0.0；
对于i+1..data.matrix.len（）中的k{
data.matrix[j][k]=pivot_val*data.matrix[i][k]；
}
data.b[j]=pivot_val*data.b[i]；
}
}

我曾考虑过使用互斥来独占矩阵，但这会使工作顺序化。 我的下一个想法是将矩阵视为互斥体的向量，每个互斥体包含一行。这将使我能够分配工作。矩阵将是：

Vec<Mutex<Vec<f64>>>

Vec

---

然而，我想知道这是否是正确的道路。我希望避免使用不安全的指针引用（我可以使用我的C版本），同时继续使用具有mpsc:：channel的范例（没有人造丝或其他不使用通道的库）。

这是我认为不安全代码是获得性能的唯一途径的领域之一。通常，矩阵以列主格式或行主格式实现为单个数组。使用数组的数组会导致内存不连续和性能降低。为了在这里构建有效的算法，您必须同时对数组的多个字段进行变异。互斥体数组是一种解决方案，但速度很慢，因为您可以在没有数据竞争的情况下构建算法，因此您会留下不安全的代码。另见：

fn do_calc(data: Arc<Data>, i: usize) { //cannot derefence mut from Arc
    let mut pivot_val;
    let num_threads = data.num_threads; 
    for j in (i + 1..data.matrix.len()).step_by(num_threads) {
        pivot_val = data.matrix[j][i];
        data.matrix[j][i] = 0.0;
        for k in i + 1..data.matrix.len() {
            data.matrix[j][k] -= pivot_val * data.matrix[i][k];
        }
        data.b[j] -= pivot_val * data.b[i];
    }
}

Vec<Mutex<Vec<f64>>>