C++ 同時プログラミングにおける今後の開発トレンドと最先端のテクノロジーについて教えてください。

C++ 同時プログラミングの将来のトレンドには、さまざまなマシンでメモリを共有できる分散メモリ モデル、さまざまな種類の処理ユニットを利用してパフォーマンスを向上させる効率的な並列アルゴリズムを提供する並列アルゴリズム ライブラリが含まれます。具体的には、C++20 では分散メモリ プログラミングをサポートする std::execution ライブラリと std::experimental::distributed ライブラリが導入され、C++23 には基本的な並列アルゴリズムを提供する std::Parallel ライブラリと C++ AMP が含まれることが期待されています。ライブラリはヘテロジニアス コンピューティングに利用できます。実際の戦闘では、行列乗算の並列化のケースで並列プログラミングの応用例を示します。

C++ 同時プログラミングにおける今後の開発トレンドと最先端のテクノロジー

分散メモリ モデル

分散メモリ モデル (DSM) により、複数の異なるマシン間でメモリを共有できるため、分散アプリケーション開発が簡素化されます。 C++20 では、分散メモリ プログラミングの実験的サポートを提供する std::execution ライブラリと std::experimental::distributed ライブラリが導入されました。

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

並列アルゴリズム ライブラリ🎜🎜🎜並列アルゴリズム ライブラリは、並列プログラミングを簡素化できる効率的な並列アルゴリズムのセットを提供します。 C++23 標準ライブラリには、並列アルゴリズムの基本セットを提供する std::Parallel と呼ばれる新しいライブラリが含まれる予定です。 🎜🎜🎜ヘテロジニアス コンピューティング🎜🎜🎜ヘテロジニアス コンピューティングでは、CPU や GPU などのさまざまな種類の処理ユニットを利用してパフォーマンスを向上させます。 C++ AMP (Accelerated Parallel Mode) ライブラリを使用して、異種システム上で実行される並列アプリケーションを開発できます。 🎜🎜🎜実際のケース: 行列の並列乗算🎜🎜rrreee🎜 この例では、matrix_multiplication 関数は std::execution::par を使用して行列の外側の部分を乗算します。レイヤーループはパフォーマンスを向上させるために並列化されます。 🎜

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