C++ 関数は並列コンピューティングをどのようにサポートしますか?

C 関数の並列コンピューティングは、スレッド、ミューテックス、並列アルゴリズムを使用して実装されます。スレッドとミューテックスを使用してタスクを同期し、データの競合を回避します。並列アルゴリズムを使用して、行列の乗算などの一般的なタスクを効率的に実行します。これらのメカニズムを組み合わせることで、現代のコンピューティングのニーズを満たす、スケーラブルでパフォーマンスの高い C コードを作成できます。

C 関数の並列コンピューティング: 簡単な紹介

現代のコンピューティングの世界では、並列コンピューティングが次の要件を満たすソリューションとなっています。増え続けるコンピューティングのニーズ。並列コンピューティングは、タスクを複数のプロセッサに分散することでプログラムのパフォーマンスを大幅に向上させます。 C 標準ライブラリは、関数の並列処理をサポートする強力なメカニズムを提供し、開発者がスケーラブルで高性能なコードを簡単に作成できるようにします。

スレッドとミューテックス

C は、スレッドを使用して並列コンピューティングを実装します。スレッドは、同時に実行できるアプリケーション内の独立した実行単位です。ミューテックスは、スレッドを同期し、共有リソースへのアクセス制御を確保し、データ競合を回避するために使用されます。

構文

C では、thread クラスと launch 関数を使用して、スレッドを作成および起動します。構文は次のとおりです。

#include <thread>

using namespace std;

int main() {
  thread t([]() {
    // 子线程执行的代码
  });

  t.join();  // 等待子线程完成

  return 0;
}

並列アルゴリズム

C 標準ライブラリには、一般的なタスクを並列実行できる多くの並列アルゴリズムが用意されています。例:

#include <algorithm>

vector<int> v;
transform(v.begin(), v.end(), v.begin(), [](int x) { return x * 2; });

実際のケース: 行列乗算

2 つの行列 A と B## が含まれる行列乗算の問題を考えてみましょう。の # は m x n および n x p です。行列乗算の並列アルゴリズムは次のとおりです。

vector<vector<int>> matrixMultiply(vector<vector<int>>& A, vector<vector<int>>& B) {
  int m = A.size(), n = A[0].size(), p = B[0].size();
  vector<vector<int>> C(m, vector<int>(p));

  // 为每个元素创建并启动线程
  for (int i = 0; i < m; ++i) {
    for (int j = 0; j < p; ++j) {
      thread t([i, j, &A, &B, &C]() {
        int sum = 0;
        for (int k = 0; k < n; ++k) {
          sum += A[i][k] * B[k][j];
        }
        C[i][j] = sum;
      });
      t.join();
    }
  }

  return C;
}

結論

スレッド、ミューテックス、並列アルゴリズムを通じて、C は関数の並列計算をサポートする強力なメカニズムを提供します。開発者はこれらの機能を使用して、現代のコンピューティングのニーズを効率的に満たすスケーラブルで高性能なコードを作成できます。

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