Zukünftige Entwicklungstrends und Spitzentechnologien in der gleichzeitigen C++-Programmierung?

Zukünftige Trends in der gleichzeitigen C++-Programmierung umfassen verteilte Speichermodelle, die die gemeinsame Nutzung von Speicher auf verschiedenen Maschinen ermöglichen; Konkret führt C++20 die Bibliotheken std::execution und std::experimental::distributed ein, um verteilte Speicherprogrammierung zu unterstützen. C++23 wird voraussichtlich die Bibliothek std::parallel zur Bereitstellung grundlegender paralleler Algorithmen und den C++ AMP enthalten Für heterogenes Computing steht eine Bibliothek zur Verfügung. Im tatsächlichen Kampf demonstriert der Parallelisierungsfall der Matrixmultiplikation die Anwendung der parallelen Programmierung.

Zukünftige Entwicklungstrends und Spitzentechnologien in der C++-Parallelprogrammierung

Distributed Memory Model

Das Distributed Memory Model (DSM) ermöglicht die gemeinsame Nutzung von Speicher auf mehreren verschiedenen Maschinen und vereinfacht so die Entwicklung verteilter Anwendungen . C++20 führte die Bibliotheken std::execution und std::experimental::distributed ein, die experimentelle Unterstützung für die verteilte Speicherprogrammierung bieten. std::execution 和 std::experimental::distributed 库，它们提供了分布式内存编程的实验性支持。

并行算法库

并行算法库提供了一组高效的并行算法，可以简化并行编程。C++23 标准库预计将包括一个名为 std::parallel 的新库，它将提供基本的并行算法集合。

异构计算

异构计算利用不同类型的处理单元，如 CPU 和 GPU，来提高性能。C++ AMP (加速并行模式) 库可用于开发在异构系统上运行的并行应用程序。

实战案例：并行矩阵相乘

#include <execution>
#include <algorithm>

std::vector<std::vector<int>> matrix_multiplication(
    const std::vector<std::vector<int>>& matrix_a, 
    const std::vector<std::vector<int>>& matrix_b) {
  const auto rows_a = matrix_a.size();
  const auto cols_a = matrix_a[0].size();
  const auto cols_b = matrix_b[0].size();

  std::vector<std::vector<int>> result(rows_a, std::vector<int>(cols_b));

  std::transform(std::execution::par, matrix_a.begin(), matrix_a.end(), matrix_b.begin(), result.begin(), 
    [](const std::vector<int>& row_a, const std::vector<int>& row_b) {
      std::vector<int> result_row(row_b.size());
      
      for (size_t col = 0; col < row_b.size(); ++col) {
        for (size_t k = 0; k < row_a.size(); ++k) {
          result_row[col] += row_a[k] * row_b[k];
        }
      }

      return result_row;
    }
  );

  return result;
}

在这个示例中，matrix_multiplication 函数使用 std::execution::par

🎜Bibliothek für parallele Algorithmen🎜🎜🎜Die Bibliothek für parallele Algorithmen bietet eine Reihe effizienter paralleler Algorithmen, die die parallele Programmierung vereinfachen können. Es wird erwartet, dass die C++23-Standardbibliothek eine neue Bibliothek namens std::parallel enthält, die einen grundlegenden Satz paralleler Algorithmen bereitstellt. 🎜🎜🎜Heterogenes Computing🎜🎜🎜Heterogenes Computing nutzt verschiedene Arten von Verarbeitungseinheiten wie CPUs und GPUs, um die Leistung zu verbessern. Mit der C++ AMP-Bibliothek (Accelerated Parallel Mode) können parallele Anwendungen entwickelt werden, die auf heterogenen Systemen laufen. 🎜🎜🎜Praktischer Fall: Parallele Matrixmultiplikation🎜🎜rrreee🎜In diesem Beispiel verwendet die Funktion matrix_multiplication std::execution::par, um den äußeren Teil der Matrix zu multiplizieren Layer-Schleifen werden parallelisiert, um die Leistung zu verbessern. 🎜

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