学 C++ 从 CMake 学起 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 什么是编译器 • 编译器，是一个根据源代码生成机器码的程序。 • > g++ main.cpp -o a.out • 该命令会调用编译器程序 g++ ，让他读取 main.cpp 中的字符串（称为源码），并根据 C+ + 标准生成相应的机器指令码，输出到 a.out 这个文件中，（称为可执行文件）。 • > ./a.out • 之后执行该命令，操作系统会读取刚刚生成的可执行文件，从而执行其中编译成机器码， 其中使用 -c 选项指定生成临时的对象文件 main.o ，之后再根据一系列对象文件进行链接 ，得到最终的 a.out ： • > g++ hello.o main.o -o a.out 为什么需要构建系统（ Makefile ） • 文件越来越多时，一个个调用 g++ 编译链接会变得很麻烦。 • 于是，发明了 make 这个程序，你只需写出不同文件之间的依赖关系，和生成各文件的规则。 •

https://space.bilibili.com/263032155 PPT 和代码： https://github.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， https://zhuanlan.zhihu.com/p/350136757 未来： C++20 允许函数参数为自动推断（ auto ） 未来： C++20 引入协程（ coroutine ）和生成器（ generator ） 未来： C++20 标准库加入 format 支持 跑远了！ • 鉴于 C++20 还没有普遍落地（例如 CMake 不支持 C++20 modules ）因此我们的课程 static_cast(ptr) 的错误 。 • 虽然作者也经常会忍不住在 zeno 中用 编译器默认生成的构造函数：无参数（小心 POD 陷阱！） • 除了我们自定义的构造函数外，编译器还会自动生成一些构造函数。 • 当一个类没有定义任何构造函数，且所有成员都有无参构造函数时，编译器会自动生成一 个无参构造函数 Pig() ，他会调用每个成员的无参构造函数。 • 但是请注意，这些类型不会被初始化为

bilibili.com/video/BV1fa411r7zp 课程 PPT 和代码： https://github.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， 4GB 限制外，也有一定性能优势。 8 位， 16 位， 32 位， 64 位版本 al, ax, eax, rax r15b, r15w, r15d, r15 AT&T 汇编语言 GCC 编译器所生成的汇编语言就属于这种 返回值：通过 eax 传出 movl $42, %eax 相当于： eax = 42; 前 6 个参数：分别通过 edi ， esi ， edx ， ecx ， r8d ， rsi 并不是指针 整数加常数乘整数：都可以被优化成 leal 因为这种线性变换在地址索引 中很常见，所以被 x86 做成 了单独一个指令。这里尽管不 是地址，但同样可以利用 lea 指令简化生成的代码大小。 eax = rdi + rsi * 8 指针访问对象：线性访问地址 rsi = (int64_t)esi eax = *(int *)(rdi + rsi * 4) 为什么乘以

bilibili.com/video/BV1fa411r7zp 课程 PPT 和代码： https://github.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， func(int N); • 一个是模板参数，一个是函数参数，有 什么区别？有很大区别！ • template 传入的 N ，是一个编译期常量，每个不同的 N ，编译器都会单独生成一份代码，从而可以对他做单独的优化 。 • 而 func(int N) ，则变成运行期常量，编译器无法自动优化，只 能运行时根据被调用参数 N 的不同。 • 比如 show_times<0>() 编译器就可以自动优化为一个空函数。 因此模板元编程对高性能编程很重要。 • 通常来说，模板的内部实现需要被暴露出来，除非使用特殊的手 段，否则，定义和实现都必须放在头文件里。 • 但也正因如此，如果过度使用模板，会导致生成的二进制文件大 小剧增，编译变得很慢等。 boost 编译慢的原因找到了……因为他们用了大量的模板 。 模板的应用：编译期优化案例 • 在右边这个案例中，我们声明了一个 sumto 函数，作用是求出从

bilibili.com/video/BV1fa411r7zp 课程 PPT 和代码： https://github.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， for (auto _: bm) • 里面即可。他会自动决定要重复多少次， 保证结果是准确的，同时不浪费太多时间 。 运行结果 刚才的 BENCHMARK_MAIN 自动生成了一个 main 函数 ，从而生成一个可执行文件供你运行。运行后会得到测试 的结果打印在终端上。 命令行参数 他还接受一些命令行参数来控制测试的输出格式为 csv 等等，你可以调用 --help 查看更多用法。 一、算出每个元素需要往 vector 推送数据的数量（本例中只有 0 和 1 两种可 能） 二、对刚刚算出的数据进行并行扫描（ scan ），得出每个 i 要写入的索引。 三、再次对每个元素并行 for 循环，根据刚刚生成写入的索引，依次写入数据。 加速比： 4.50 倍（考虑到这里 ind 只有 0 和 1 ，应该大有优化空间） 第 8 章：分治与排序 斐波那契数列第 n 项 斐波那契数列第 n 项：并行 tbb::task_group

bilibili.com/video/BV1fa411r7zp 课程 PPT 和代码： https://github.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，

8086, 8051 系列及Motorola 68000 系列的assembly 语言比较熟悉，而对framework 这样的软件 制造思想和手段一直并不熟悉。近来偶有机会加入一个project，要生成在Win95 下运行的 代码，因此，想尝试一下使用framework 构造软件。很幸运，我找到了您的书。讲VC++ MFC 的书很多，但能像您这样做到「深入浅出」的，实在很少。看您的书，是享受。我手里这本 088 * ㆕種不同的物件生存方式 / 090 * 所謂 "Unwinding" / 092 執行時期型別資訊（RTTI） / 092 動態生成（Dynamic Creation） / 095 異常處理（Exception Handling） / 096 Template / 100 16 IsKindOf（型別辨識） / 140 Frame4 範例程式 / 141 Dynamic Creation（動態生成） / 143 DECLARE_DYNCREATE / IMPLEMENT_DYNCREATE 巨集 / 144 Frame6 範例程式 / 151

-j4 • sudo make install • cd .. • 需要先创建 build 目录 • 切换到 build 目录 • 在 build 目录运行 cmake < 源码目录 > 生成 Makefile • 执行本地的构建系统 make 真正开始构建（ 4 进程并 行） • 让本地的构建系统执行安装步骤 • 回到源码目录 现代 CMake 提供了更方便的 -B 和 --build 上调用 devenv.exe ） • 结论：从现在开始，如果在命令行操作 cmake ，请使用更方便的 -B 和 --build 命令。 // 在源码目录用 -B 直接创建 build 目录并生成 build/Makefile // 自动调用本地的构建系统在 build 里构建，即： make -C build -j4 // 调用本地的构建系统执行 选项：指定配置变量（又称缓存变量） • 可见 CMake 项目的构建分为两步： • 第一步是 cmake -B build ，称为配置阶段（ configure ），这时只检测环境并生成构建规则 • 会在 build 目录下生成本地构建系统能识别的项目文件（ Makefile 或是 .sln ） • 第二步是 cmake --build build ，称为构建阶段（ build ），这时才实际调用编译器来编译代码

用这个特性，我们可以用 CMake 的生成器表达式来实 现只对 .cu 文件开启此选项（不然给到 gcc 就出错 了）。 • 当然， constexpr 里没办法调用 printf ，也不能用 __syncthreads 之类的 GPU 特有的函数，因此也不能 完全替代 __host__ 和 __device__ 。 通过 #ifdef 指令针对 CPU 和 GPU 生成不同的代码 • CUDA msvc ）生成 CPU 部分的指令码。然后送到真 正的 GPU 编译器生成 GPU 指令码。最后再链接成同一个文件 ，看起来好像只编译了一次一样，实际上你的代码会被预处理很 多次。 • 他在 GPU 编译模式下会定义 __CUDA_ARCH__ 这个宏，利用 #ifdef 判断该宏是否定义，就可以判断当前是否处于 GPU 模式 ，从而实现一个函数针对 GPU 和 CPU 生成两份源码级不同的 html#extended-notation 针对不同的架构，使用不同的代码 通过 CMake 设置架构版本号 • 可以用 CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES 这个变量 ，设置要针对哪个架构生成 GPU 指令码。 • 小彭老师的显卡是 RTX2080 ，他的版本号是 75 ，因 此最适合他用的指令码版本是 75 。 • 如果不指定，编译器默认的版本号是 52 ，他是针对 GTX900

展示效果受限，可访问 hello‑algo.com 网页版以获得更优的阅读体验。 致谢 本书在开源社区众多贡献者的共同努力下不断成长。感谢每一位投入时间与精力的撰稿人，他们 是（按照 GitHub 自动生成的顺序）：krahets, sjinzh, justin‑tse, Reanon, nuomi1, Gonglja, S‑N‑O‑ R‑L‑A‑X, danielsss, hpstory, RiverTwilight === File: worst_best_time_complexity.cpp === /* 生成一个数组，元素为 { 1, 2, ..., n }，顺序被打乱 */ vector randomNumbers(int n) { vector nums(n); // 生成数组 nums = { 1, 2, 3, ..., n } for (int i = 0; i < < n; i++) { nums[i] = i + 1; } // 使用系统时间生成随机种子 unsigned seed = chrono::system_clock::now().time_since_epoch().count(); 2. 复杂度 hello‑algo.com 27 // 随机打乱数组元素 shuffle(nums.begin(), nums.end(), defa