C++ 系列课：字符与字符串 by 小彭老师（ @archibate ） 课件 & 代码： https://github.com/parallel101/course 上期回顾： https://www.bilibili.com/video/BV1m34y157wb 课程安排 1. vector 容器初体验 & 迭代器入门 (BV1qF411T7sd) 2. 你所不知道的 万能的 map 容器全家桶及其妙用举例 5. 函子 functor 与 lambda 表达式知多少 6. 通过实战案例来学习 STL 算法库 7. C++ 标准输入输出流 & 字符串格式化 8. traits 技术，用户自定义迭代器与算法 9. allocator ，内存管理与对象生命周期 ASCII 码 第 1 章 计算机如何表达字符 https://zh 默认为 strlen ，如果这里指定其他的 traits ， 就可以替换其实现，改变 string 内部的工作方 式。 allocator 也是同理，之后我们会专门有一节课讲 allocator 与内存分配。 • 后面两个参数是默认的，写 basic_string 就行了。 • 同理， string_view 其实也是 basic_string_view>

本期 ) 5. 函子 functor 与 lambda 表达式知多少 6. 通过实战案例来学习 STL 算法库 7. C++ 标准输入输出流 & 字符串格式化 8. traits 技术，用户自定义迭代器与算法 9. allocator ，内存管理与对象生命周期 10. C++ 异常处理机制的前世今生 我们都要认真鞋习哦 我们都要认真鞋习哦 第一章：读取与写入 我负责监督你鞋习 ! 我负责监督你鞋习 值坑了他。所以他们又另起炉灶，发明了越界时不会自动创建零值，而是能抛出异常的 at 函数。 C++ 和 Python 用法对比 C++ 和 Python 用法对比（运算符重载展开成普通函数后） 简单粗暴的 Java 用法 • 与 Python 和 C++ 不同， Java 放弃了花里胡哨的运算符重载，索性都采用成员函数 get put 来表示，非常明确。主要是为了把 get 和 put 作为接口函数，可以对应多个具体 实现。 categories[key].push_back(str); } • 则 categories 最后为： • {‘h’: {“happy”, “hello”}, ‘w’: {“world”}}; 第二章：判断与删除 不鞋习的小彭友 就会进到这儿 ! 不鞋习的小彭友 就会进到这儿 ! 找不到时，自动采用默认值 • 要求：当 m 中有 “ key” 时返回 key 对应的值，否则返回指定的默认值 “ default”

也可以复合 if 的各种判断语句，例如 NOT TARGET TBB::tbb AND TARGET Eigen3::eigen 表示找得到 TBB 但是找不到 Eigen3 的情况。 第 6 章：输出与变量 在运行 cmake -B build 时，打印字符串（用于调试） message(STATUS “...”) 表示信息类型是状态信息，有 -- 前缀 message(WARNING “.. 引号，例如： set(sources “main.cpp” “mylib.cpp” “C:/Program Files/a.cpp”) message(“${sources}”) 第 7 章：变量与缓存 重复执行 cmake -B build 会有什么区别？ 可以看到第二次的输出少了很多，这是因为 CMake 第一遍需要检测编译器 和 C++ 特性等比较耗时，检测完会把结果存储到缓存中，这样第二遍运行 值 一般来说 CMake 自带的变量（如 CMAKE_BUILD_TYPE ）都会这样设置。 这样项目的使用者还是可以用 -D 来指定参数，不过会在 ccmake 里看不到。 第 8 章：跨平台与编译器 在 CMake 中给 .cpp 定义一个宏 根据不同的操作系统，把宏定义成不同的值 CMake 还提供了一些简写变量： WIN32, APPLE, UNIX, ANDROID, IOS

我们不考虑韭菜情怀的话不用管，我们只需要指定架构的版本号是多少就行啦。 • 毕竟一个 72 这样一个单调的整数，听起来没有“高大上地致敬科学家们的名字以彰显其高 尚人文情怀的超绝境界”吸引投资人嘛。 第 1 章：线程与板块 三重尖括号里的数字代表什么意思？ • 刚刚说了 CUDA 的核函数调用时需要用 kernel<<<1, 1>>>() 这种奇怪的语法，这里面 的数字代表什么意思呢？ • 不妨把 <<<1 (blockDim) 。 • 那么为什么中间要插一个板块呢？感觉很 不直观，不如直接说线程数量不就好了？ • 这还得从 GPU 的硬件架构说起。 SM （ Streaming Multiprocessors ）与板块（ block ） • GPU 是由多个流式多处理器（ SM ）组成的。每个 SM 可以处理一个或多个板块。 • SM 又由多个流式单处理器（ SP ）组成。每个 SP 可以处理一个或多个线程。 那样用循环。 下一课主题？ GPU vs CPU • cudaStream 异步编程（流水线式并行） • Nsight profiler 性能分析（和 Vtune 类似） • texture 与 constant 内存（为啥要他们？） • 动态内存分配（ GPU 上调用 malloc/free ） • curand 、 cufft 、 cublas 等常用库（大概） • GPU 红黑高斯

PPT 和代码： https://github.com/parallel101/course 为什么往 int 数组里赋值 1 比赋值 0 慢一倍？ 第 1 章：内存带宽 cpu-bound 与 memory-bound • 通常来说，并行只能加速计算的部分，不能加速内存读写的部分 。 • 因此，对 fill 这种没有任何计算量，纯粹只有访存的循环体，并 行没有加速效果。称为内存瓶颈（ 了 2048 MB 的数据。 • 花费了 0.0656 秒。 • 因此带宽是 31198 MB/s 。 • 和理论带宽 42672 MB/s 相差不多，符合我的预期 。 第 2 章：缓存与局域性 针对不同数据量大小的带宽测试 • 我们试试看 a 不同的大小，对带宽有什么影响。 针对不同数据量大小的带宽测试（续） • 可见数据量较小时，实际带宽甚至超过了 理论带宽极限 42672 如果那个条目是被标记为脏的，则说明是当时打算写入的 数据，那就需要向主内存发送写入请求，等他写入成功， 才能安全移除这个条目。 • 如有多级缓存，则一级缓存失效后会丢给二级缓存。 连续访问与跨步访问 • 如果访问数组时，按一定的间距跨步访问，则效率如何？ • 从 1 到 16 都是一样快的， 32 开始才按 2 的倍率变慢，为什么？ • 因为 CPU 和内存之间隔着缓存，而缓存和内存之间传输数据的最小

by 彭于斌（ @archibate ） 高性能并行编程与优化 - 课程大纲 • 分为前半段和后半段，前半段主要介绍现代 C++ ，后半段主要介绍并行编程与优化。 1.课程安排与开发环境搭建： cmake 与 git 入门 2.现代 C++ 入门：常用 STL 容器， RAII 内存管理 3.现代 C++ 进阶：模板元编程与函数式编程 4.编译器如何自动优化：从汇编角度看 C++ 5 5.C++11 起的多线程编程：从 mutex 到无锁并行 6.并行编程常用框架： OpenMP 与 Intel TBB 7.被忽视的访存优化：内存带宽与 cpu 缓存机制 8.GPU 专题： wrap 调度，共享内存， barrier 9.并行算法实战： reduce ， scan ，矩阵乘法等 10.存储大规模三维数据的关键：稀疏数据结构 11.物理仿真实战：邻居搜索表实现 pbf pbf 流体求解 12.C++ 在 ZENO 中的工程实践：从 primitive 说起 13.结业典礼：总结所学知识与优秀作业点评 I 硬件要求： 64 位（ 32 位时代过去了） 至少 2 核 4 线程（并行课…） 英伟达家显卡（ GPU 专题） 软件要求： Visual Studio 2019 （ Windows 用户） GCC 9 及以上（ Linux 用户） CMake 3.12 及以上（跨平台作业）

com/parallel101/course 高性能并行编程与优化 - 课程大纲 • 分为前半段和后半段，前半段主要介绍现代 C++ ，后半段主要介绍并行编程与优化。 1.课程安排与开发环境搭建： cmake 与 git 入门 2.现代 C++ 入门：常用 STL 容器， RAII 内存管理 3.现代 C++ 进阶：模板元编程与函数式编程 4.编译器如何自动优化：从汇编角度看 C++ 5 5.C++11 起的多线程编程：从 mutex 到无锁并行 6.并行编程常用框架： OpenMP 与 Intel TBB 7.被忽视的访存优化：内存带宽与 cpu 缓存机制 8.GPU 专题： wrap 调度，共享内存， barrier 9.并行算法实战： reduce ， scan ，矩阵乘法等 10.存储大规模三维数据的关键：稀疏数据结构 11.物理仿真实战：邻居搜索表实现 pbf pbf 流体求解 12.C++ 在 ZENO 中的工程实践：从 primitive 说起 13.结业典礼：总结所学知识与优秀作业点评 I 硬件要求： 64 位（ 32 位时代过去了） 至少 2 核 4 线程（并行课…） 英伟达家显卡（ GPU 专题） 软件要求： Visual Studio 2019 （ Windows 用户） GCC 9 及以上（ Linux 用户） CMake 3.12 及以上（跨平台作业）

com/parallel101/course 高性能并行编程与优化 - 课程大纲 • 分为前半段和后半段，前半段主要介绍现代 C++ ，后半段主要介绍并行编程与优化。 1.课程安排与开发环境搭建： cmake 与 git 入门 2.现代 C++ 入门：常用 STL 容器， RAII 内存管理 3.现代 C++ 进阶：模板元编程与函数式编程 4.编译器如何自动优化：从汇编角度看 C++ 5 5.C++11 起的多线程编程：从 mutex 到无锁并行 6.并行编程常用框架： OpenMP 与 Intel TBB 7.被忽视的访存优化：内存带宽与 cpu 缓存机制 8.GPU 专题： wrap 调度，共享内存， barrier 9.并行算法实战： reduce ， scan ，矩阵乘法等 10.存储大规模三维数据的关键：稀疏数据结构 11.物理仿真实战：邻居搜索表实现 pbf pbf 流体求解 12.C++ 在 ZENO 中的工程实践：从 primitive 说起 13.结业典礼：总结所学知识与优秀作业点评 I 硬件要求： 64 位（ 32 位时代过去了） 至少 2 核 4 线程（并行课…） 英伟达家显卡（ GPU 专题） 软件要求： Visual Studio 2019 （ Windows 用户） GCC 9 及以上（ Linux 用户） CMake 3.12 及以上（跨平台作业）

com/parallel101/course 高性能并行编程与优化 - 课程大纲 • 分为前半段和后半段，前半段主要介绍现代 C++ ，后半段主要介绍并行编程与优化。 1.课程安排与开发环境搭建： cmake 与 git 入门 2.现代 C++ 入门：常用 STL 容器， RAII 内存管理 3.现代 C++ 进阶：模板元编程与函数式编程 4.编译器如何自动优化：从汇编角度看 C++ 5 5.C++11 起的多线程编程：从 mutex 到无锁并行 6.并行编程常用框架： OpenMP 与 Intel TBB 7.被忽视的访存优化：内存带宽与 cpu 缓存机制 8.GPU 专题： wrap 调度，共享内存， barrier 9.并行算法实战： reduce ， scan ，矩阵乘法等 10.存储大规模三维数据的关键：稀疏数据结构 11.物理仿真实战：邻居搜索表实现 pbf pbf 流体求解 12.C++ 在 ZENO 中的工程实践：从 primitive 说起 13.结业典礼：总结所学知识与优秀作业点评 I 硬件要求： 64 位（ 32 位时代过去了） 至少 2 核 4 线程（并行课…） 英伟达家显卡（ GPU 专题） 软件要求： Visual Studio 2019 （ Windows 用户） GCC 9 及以上（ Linux 用户） CMake 3.12 及以上（跨平台作业）

Descriptor 的定义 • 在参数类型已经确定的情况下，例如： • void func(Descriptor const &desc); • 则 func(Descriptor(...)); • 与 func({...}); • 等价（ C++11 起）。 Zeno 中一切节点的基类 • 输入输出全部存储在节点的 inputs 和 outputs 成员变量上。 • inputBounds