Une introduction aux bibliothèques et outils modernes de programmation simultanée en C++ ?

La programmation simultanée C++ moderne fournit une variété de bibliothèques et d'outils pour simplifier l'utilisation du traitement multicœur : Bibliothèque de threads standard C++ (STL) : std::thread, std::mutex, std::condition_variableOpenMP : directives (#pragma) et fonctions , simplifiée Programmation parallèle en mémoire partagée Boost bibliothèque de concurrence : boost::thread, boost::atomic, boost::lockfree Cas pratique : Utiliser STL pour créer une multiplication de matrice de calcul parallèle multithread Utiliser les instructions OpenMP pour paralléliser automatiquement la boucle interne pour réaliser une matrice multiplication

Introduction aux bibliothèques et outils modernes pour la programmation simultanée en C++

Dans le développement de logiciels modernes, la programmation simultanée est cruciale, permettant aux programmeurs de créer des applications pouvant tirer parti des processeurs multicœurs. C++ fournit une série de bibliothèques et d'outils pour simplifier la programmation simultanée. Cet article présente ces bibliothèques et outils modernes et montre comment les utiliser à travers des exemples pratiques.

1. Bibliothèque de threads standard C++ (STL)

STL fait partie de la bibliothèque standard C++, qui fournit un ensemble de classes et de fonctions de thread qui permettent aux développeurs de créer et de gérer des threads. Les classes principales incluent :

• std::thread : représente un thread qui peut exécuter des fonctions. std::thread：表示一个可执行函数的线程。
• std::mutex：控制对共享资源的访问。
• std::condition_variable：用于同步线程。

2. OpenMP

OpenMP 是一个跨平台的 API，用于 C/C++ 和 Fortran 程序的共享内存并行编程。它提供指令和运行时函数，简化了并行编程。一些常用的 OpenMP 指令包括：

• #pragma omp parallel：创建并行区域。
• #pragma omp for：用并行循环并行化循环。
• #pragma omp critical：确保代码区域由一个线程独占执行。

3. Boost 并发库

Boost 是一个跨平台的 C++ 库集合，它提供了并发编程的额外功能。主要组件包括：

• boost::thread：提供线程同步和管理功能。
• boost::atomic：支持对原子变量的线程安全操作。
• boost::lockfree
std::mutex : Contrôlez l'accès aux ressources partagées.

std::condition_variable : utilisé pour synchroniser les threads.

2. OpenMP

OpenMP est une API multiplateforme pour la programmation parallèle en mémoire partagée de programmes C/C++ et Fortran. Il fournit des instructions et des fonctions d'exécution qui simplifient la programmation parallèle. Certaines directives OpenMP couramment utilisées incluent : 🎜🎜🎜#pragma omp parallel : Créer une région parallèle. 🎜🎜#pragma omp for : Paralléliser une boucle avec une boucle parallèle. 🎜🎜#pragma omp critique : Assurez-vous que la zone de code est exécutée exclusivement par un seul thread. 🎜🎜🎜🎜3. Bibliothèque Boost Concurrency 🎜🎜🎜Boost est une collection de bibliothèques C++ multiplateformes qui fournissent des fonctionnalités supplémentaires pour la programmation simultanée. Les principaux composants incluent : 🎜🎜🎜boost::thread : fournit des fonctions de synchronisation et de gestion des threads. 🎜🎜boost::atomic : prend en charge les opérations thread-safe sur les variables atomiques. 🎜🎜boost::lockfree : fournit des structures de données sans verrouillage. 🎜🎜🎜🎜Cas pratique : Multiplication matricielle parallèle🎜🎜🎜Pour démontrer l'utilisation de ces bibliothèques et outils, nous considérons un exemple de multiplication matricielle parallèle. Le code est le suivant : 🎜

// 使用 STL
void matrix_multiplication_stl(const double* A, const double* B, double* C,
                               int rows, int cols) {
  std::vector<std::thread> threads;
  for (int i = 0; i < rows; ++i) {
    threads.emplace_back([A, B, C, i, cols]() {
      for (int j = 0; j < cols; ++j) {
        double sum = 0;
        for (int k = 0; k < cols; ++k) {
          sum += A[i * cols + k] * B[k * cols + j];
        }
        C[i * cols + j] = sum;
      }
    });
  }
  for (auto& thread : threads) {
    thread.join();
  }
}

// 使用 OpenMP
void matrix_multiplication_openmp(const double* A, const double* B, double* C,
                                  int rows, int cols) {
#pragma omp parallel for
  for (int i = 0; i < rows; ++i) {
    for (int j = 0; j < cols; ++j) {
      double sum = 0;
      for (int k = 0; k < cols; ++k) {
        sum += A[i * cols + k] * B[k * cols + j];
      }
      C[i * cols + j] = sum;
    }
  }
}

🎜Ces deux fonctions implémentent la multiplication matricielle parallèle en utilisant respectivement STL et OpenMP. Lors de l'utilisation d'OpenMP, la boucle interne est automatiquement parallélisée. 🎜

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