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Tendances de développement futures et technologies de pointe en programmation simultanée C++ ?

王林
Libérer: 2024-06-05 19:02:12
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Les tendances futures de la programmation simultanée C++ incluent des modèles de mémoire distribuée qui permettent de partager la mémoire sur différentes machines ; des bibliothèques d'algorithmes parallèles qui fournissent des algorithmes parallèles efficaces qui utilisent différents types d'unités de traitement pour améliorer les performances. Plus précisément, C++20 introduit les bibliothèques std::execution et std::experimental::distributed pour prendre en charge la programmation de mémoire distribuée, C++23 devrait inclure la bibliothèque std::parallel pour fournir des algorithmes parallèles de base, et l'AMP C++ La bibliothèque est disponible pour le calcul hétérogène. En combat réel, le cas de parallélisation de la multiplication matricielle démontre l'application de la programmation parallèle.

C++ 并发编程中未来发展趋势和前沿技术?

Tendances futures de développement et technologies de pointe dans la programmation simultanée C++

Modèle de mémoire distribuée

Le modèle de mémoire distribuée (DSM) permet de partager la mémoire entre plusieurs machines différentes, simplifiant ainsi le développement d'applications distribuées. . C++20 a introduit les bibliothèques std::execution et std::experimental::distributed, qui fournissent une prise en charge expérimentale pour la programmation en mémoire distribuée. std::executionstd::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;
}
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在这个示例中,matrix_multiplication 函数使用 std::execution::par

🎜Bibliothèque d'algorithmes parallèles🎜🎜🎜La bibliothèque d'algorithmes parallèles fournit un ensemble d'algorithmes parallèles efficaces qui peuvent simplifier la programmation parallèle. La bibliothèque standard C++23 devrait inclure une nouvelle bibliothèque appelée std::parallel qui fournira un ensemble de base d'algorithmes parallèles. 🎜🎜🎜Informatique hétérogène🎜🎜🎜L'informatique hétérogène utilise différents types d'unités de traitement, telles que les CPU et les GPU, pour améliorer les performances. La bibliothèque C++ AMP (Accelerated Parallel Mode) peut être utilisée pour développer des applications parallèles qui s'exécutent sur des systèmes hétérogènes. 🎜🎜🎜Cas pratique : Multiplication matricielle parallèle🎜🎜rrreee🎜Dans cet exemple, la fonction matrix_multiplication utilise std::execution::par pour multiplier la partie externe de la matrice Les boucles de couches sont parallélisées pour améliorer les performances. 🎜

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