Arah aliran masa hadapan dalam pengaturcaraan serentak C++ termasuk model memori teragih yang membolehkan memori dikongsi pada mesin yang berbeza yang menyediakan algoritma selari yang cekap yang menggunakan pelbagai jenis unit pemprosesan untuk meningkatkan prestasi; Khususnya, C++20 memperkenalkan std::execution dan std::experimental::distributed library untuk menyokong pengaturcaraan memori teragih, C++23 dijangka menyertakan std::parallel library untuk menyediakan algoritma selari asas dan C++ AMP perpustakaan tersedia untuk pengkomputeran heterogen. Dalam pertempuran sebenar, kes penyejajaran pendaraban matriks menunjukkan aplikasi pengaturcaraan selari.
Arah aliran pembangunan masa depan dan teknologi canggih dalam pengaturcaraan serentak C++
Model Memori Teragih
Model Memori Teragih (DSM) membolehkan memori yang dipermudahkan, diedarkan merentasi pelbagai mesin pembangunan yang berbeza. C++20 memperkenalkan pustaka std::execution
dan std::experimental::distributed
, yang menyediakan sokongan percubaan untuk pengaturcaraan memori teragih. 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
std::parallel
yang akan menyediakan set asas algoritma selari. 🎜🎜🎜Pengkomputeran Heterogen🎜🎜🎜Pengkomputeran heterogen menggunakan pelbagai jenis unit pemprosesan, seperti CPU dan GPU, untuk meningkatkan prestasi. Pustaka C++ AMP (Mod Selari Dipercepat) boleh digunakan untuk membangunkan aplikasi selari yang berjalan pada sistem heterogen. 🎜🎜🎜Kes Praktikal: Pendaraban Matriks Selari🎜🎜rrreee🎜Dalam contoh ini, fungsi matrix_multiplication
menggunakan std::execution::par
untuk mendarab bahagian luar matriks Gelung lapisan diselaraskan untuk meningkatkan prestasi. 🎜Atas ialah kandungan terperinci Trend pembangunan masa depan dan teknologi canggih dalam pengaturcaraan serentak C++?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!