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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 05 C++11 开始的多线程编程

    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) Git 2.x (作业上传到 GitHub ) CUDA Toolkit 10.0 以上( GPU 专题) 温馨提示: 1. 会用到第二讲( 例如:后台在执行一个很耗时的任务,比 如下载一个文件,同时还要和用户交互。 • 这在 GUI 应用程序中很常见,比如浏览 器在后台下载文件的同时,用户仍然可以 用鼠标操作其 UI 界面。 没有多线程:程序未响应 • 没有多线程的话,就必须等文件下载完了 才能继续和用户交互。 • 下载完成前,整个界面都会处于“未响应”状 态,用户想做别的事情就做不了。 现代 C++ 中的多线程: std::thread 这个类来表示线 程。 • std::thread 构造函数的参数可以是任意 lambda 表达式。 • 当那个线程启动时,就会执行这个 lambda 里的内容。 • 这样就可以一边和用户交互,一边在另一 个线程里慢吞吞下载文件了。 错误:找不到符号 pthread_create • 但当我们直接尝试编译刚才的代码,却在链接时发生了错误。 • 原来 std::thread 的实现背后是基于
    0 码力 | 79 页 | 14.11 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 11 现代 CMake 进阶指南

    -DNDEBUG` • 此外,注意定义了 NDEBUG 宏会使 assert 被去除掉。 小技巧:设定一个变量的默认值 如何让 CMAKE_BUILD_TYPE 在用户没有指定的时候为 Release ,指 定的时候保持用户指定的值不变呢。 就是说 CMake 默认情况下 CMAKE_BUILD_TYPE 是一个空字符串。 因此这里通过 if (NOT CMAKE_BUILD_TYPE) 判断是否为空,如果空 CSDN 学到的用 法)。 • 请使用 CMake 帮你封装好的 CMAKE_CXX_STANDARD (从业人员告诉你的正确用 法)。 • 为什么百度不对:你 GCC 用户手动指定了 -std=c++17 ,让 MSVC 的用户怎么办? • 此外 CMake 已经自动根据 CMAKE_CXX_STANDARD 的默认值 11 添加 -std=c++11 选项了,你再添加个 -std=c++17 假如你写的 CMakeLists.txt 包含了 3.15 版本才有的特性, 如果用户在老版本上使用,就会出现各种奇怪的错误。 因此最好在第一行加个 cmake_minimum_required(VERSION 3.15) 表示本 CMakeLists.txt 至少需要 CMake 版本 3.15 以上才能运行。 如果用户的 CMake 版本小于 3.15 ,会出现“ CMake 版本不足”的提示。
    0 码力 | 166 页 | 6.54 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 07 深入浅出访存优化

    。而指令缓存的大小刚好和数据缓存一样也是 192 KB 。 • 二级缓存有 256 KB , 6 个物理核心每个都有一个, 总共 1.5 MB 。 • 三级缓存由各个物理核心共享,总共 12 MB 。 通过图形界面查看拓扑结构: lstopo 根据我们缓存的大小分析刚刚的图表 • 也可以看到刚刚两个出现转折的点,也是在 二级缓存和三级缓存的大小附近。 • 因此,数据小到装的进二级缓存,则最大带 宽就取决于二级缓存的带宽。稍微大一点则 时,操作系统并不会实际分配那一块内存,而是将这一段内存标记 为“不可用”。当用户试图访问(写入)这一片内存时,硬件就会触发所谓的缺页中断 ( page fault ),进入操作系统内核,内核会查找当前进程的 malloc 历史记录。如果发 现用户写入的地址是他曾经 malloc 过的地址区间,则执行实际的内存分配,并标记该段 内存为“可用”,下次访问就不会再产生缺页中断了;而如果用户写入的地址根本不是他 malloc 过的地址,那就说明他确实犯错了,就抛出段错误( • 当一个尚且处于“不可用”的 malloc 过的区间被访问,操作系统不是把整个区间全部分配完 毕,而是只把当前写入地址所在的页面( 4KB 大小)给分配上。也就是说用户访问 a[0] 以后只分配了 4KB 的内存。等到用户访问了 a[1024] ,也就是触及了下一个页面,他才 会继续分配一个 4KB 的页面,这时才 8KB 被实际分配。比如这里我们分配了 16GB 内 存,但是只访问了他的前
    0 码力 | 147 页 | 18.88 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - Zeno 中的现代 C++ 最佳实践

    现在我们的需求有变,需要新增一个“超狗 (superdog)” 类,他继承自普通狗 (dog) 。 • 这时我们可以给 IObjectClone 新增一个模板参数 Base ,其默认值为 IObject 。 • 这样当用户需要的时候就 • 可指定第二个参数 Base , • 从而控制 IObjectClone 的 • 基类,也就相当于自己继 • 承自那个 Base 类了,不 • 指定的话就默认 IObject 节点的输出可以连线到另一个节点的输入上,相当于函数的调用和返回。 • 众多节点的组合,可以形成更强大的功能,这就是 Zeno 的 dataflow-programming 。 节点在 UI 中的表现 节点在 UI 中的表现 节点在 UI 中的表现 节点在 UI 中的表现 main 函数第一个执行? • 众所周知, main 函数是 C/C++ 程序中 第一个执行的函数,是程序的入口点。 • 但,他真的是第一个执行的吗?
    0 码力 | 54 页 | 3.94 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 10 从稀疏数据结构到量化数据类型

    如果这里的 x 是负数,则 x % B 也是负数,会造成对 m_block 的越界访问。 • 因此 % 会返回负数对 CFD 用户来说是个很大的坑点,很多人想当然地用 % 做循环边界, 然而这对负方向会不起作用。 解决: (a % b + b) % b • 我看一些 CFD 用户喜欢写 (a + b) % b 做循环边界 ,从而避免负方向上出错。然而这还是避免不了 a < -b 时的出错。 OpenVDB 的设计:如果用 SNode 来表示 • hash().pointer(5).pointer(4).dense(3) ZENO 中就大量使用了 OpenVDB ,并且以节点的形式提供给用户调用 • github.com/zenustech/zeno ZENO 中的流体仿真,就是基于 OpenVDB 的稀疏体积 • github.com/zenustech/zeno Taichi 真正的解决: tbb::spin_mutex 其实主要的瓶颈在于 std::mutex 会切换到操作系统内核中去调度 ,非常低效。而 tbb::spin_mutex 则是基于硬件原子指令的,完全 用户态的实现。区别: std::mutex 的陷入等待会让操作系统挂起 该线程,以切换到另一个;而 tbb::spin_mutex 的陷入等待是通过 不断地 while (locked); 这样一个死循环不断轮询。对于我们高性
    0 码力 | 102 页 | 9.50 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 02 现代 C++ 入门:RAII 内存管理

    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) Git 2.x (作业上传到 GitHub ) CUDA Toolkit 10.0 以上( GPU 专题) 从一个案例看 C++ 编译器默认生成的构造函数:无参数( POD 陷阱解决方案,续) • 不过我们可以手动指定初始化 weight 为 0 。 • 通过 {} 语法指定的初始化值,不仅会在编译 器自动生成的构造函数里执行,也会用户自定 义构造函数里执行! m_weight 已默 认初始化为 0 ! 编译器默认生成的构造函数:无参数(类成员初始化很方便) • 类成员的 {} 中还可以有多个参数,甚至能用 = 。 • 除了不能用 Pig(Pig const &other); • 可见他的参数是一个 Pig 类型,他的功能就是拷贝 Pig 对象,故称为拷贝构造函数。 • 调用方式如下: 拷贝构造函数:用户自定义 • 除了编译器可以自动生成拷贝构造函数外,如果有需要,用户也可以自定义拷贝构造函数 。 • 比如: 不想要编译器自动生成拷贝构造函数怎么办: = delete • 如果想要让编译器不要自动生成拷贝构造函数,可以用 =
    0 码力 | 96 页 | 16.28 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 06 TBB 开启的并行编程之旅

    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) Git 2.x (作业上传到 GitHub ) CUDA Toolkit 10.0 以上( GPU 专题) 第 0 章:从并发到并行 ,则在处理完 A 的请求之前, B 的请求 就无法处理,造成“无响应”现象。 C 的请 求进来,则还得继续排队…… • 每个请求开启一个线程来处理,这样处理 A 用户的同时还可以继续监听 B 用户发 来的请求,及时响应,改善用户体验。 • 并行:某图形学爱好者购置了一台 4 核处理 器的电脑,他正在渲染 cornell box 的图像, 这个图像在单核上渲染需要 4 分钟。 • 他把图像切成 的版本:任务组 • 用一个任务组 tbb::task_group 启动多个 任务,一个负责下载,一个负责和用户交 互。并在主线程中等待该任务组里的任务 全部执行完毕。 • 区别在于,一个任务不一定对应一个线程 ,如果任务数量超过 CPU 最大的线程数, 会由 TBB 在用户层负责调度任务运行在 多个预先分配好的线程,而不是由操作系 统负责调度线程运行在多个物理核心。 封装好了:
    0 码力 | 116 页 | 15.85 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 15 C++ 系列课:字符与字符串

    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.wikipedia.org/wiki/ASCII operator“”_i32 了。 • 其实 cpp 这种自定义挺好的,把自由度给到用户。 • 例如标准库说 “ hello”s 是 std::string ,“ hello”s 是 std::string_view 。 • 我也可以定义一个 “ hello”ms 是 mylib::String ,而且还是受 namespace 限制的,用户可以 自己 using namespace ,不会存在强迫别人接受你的那一套后缀名规范。 [ptr, ptr + len, ptr + capacity] 构型。 vector 没有采用小字符串优化…这是因为 string 面对的都 是 char , wchar_t 这种比较小的类型,且用户常用的字符 串往往比较短很容易放进 15 字节的局部栈空间里;然而 vector 面对的往往是比较大的数据结构,有时还有智能指 针, std::thread 这种具有非平凡构造 / 析构函数的类型。对
    0 码力 | 162 页 | 40.20 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 16 现代 CMake 模块化项目管理指南

    的开发团队)提供,在这个库安装时( Qt 的安装程序 或 apt install 等)会自动放到 /usr/lib/cmake/XXX/XXXConfig.cmake 这个路径(其中 XXX 是包名),供 CMake 用户找到并了解该包的具体信息。 • /usr/lib/cmake 这个位置是 CMake 和第三方库作者约定俗成的,由第三方库的安装程序 负责把包配置文件放到这里。如果第三方库的作者比较懒,没提供 CMake bin 目录,而静态库则没有运行时必须 同目录的限制,所以可以照常放到 lib 目录。 (他真的我哭死) 科普:类似 Qt 这种亲 Unix 软件,在 Linux 下的目录组织格式 • Linux 用户从源码安装 Qt 这种库时,会有一个 --prefix 选项,指定安装的根路径。 • 默认的 --prefix 是 /usr ,这个路径由全部软件共享, Qt 会把他的文件安装到以下目录: • • /usr/lib/cmake/Qt5/Qt5Config.cmake (包配置文件,用于 find_package ) • 假如你指定 --prefix=/usr/local ,这个路径通常是用户自己手动装的软件,那么就会变成: • /usr/local/lib/cmake/Qt5/Qt5Config.cmake • 假如你指定 --prefix=/opt/myqtroot ,那么就会变成:
    0 码力 | 56 页 | 6.87 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Hello 算法 1.1.0 C++ 版

    ‧ 高级数据结构:比如在红黑树、B 树中,我们需要访问节点的父节点,这可以通过在节点中保存一个指 向父节点的引用来实现,类似于双向链表。 ‧ 浏览器历史:在网页浏览器中,当用户点击前进或后退按钮时,浏览器需要知道用户访问过的前一个和 后一个网页。双向链表的特性使得这种操作变得简单。 ‧ LRU 算法:在缓存淘汰(LRU)算法中,我们需要快速找到最近最少使用的数据,以及支持快速添加 和删除节点。这时候使用双向链表就非常合适。 双向队列是一种具有更高自由度的队列,它允许在两端进行元素的添加和删除操作。 2. Q & A Q:浏览器的前进后退是否是双向链表实现? 浏览器的前进后退功能本质上是“栈”的体现。当用户访问一个新页面时,该页面会被添加到栈顶;当用户 点击后退按钮时,该页面会从栈顶弹出。使用双向队列可以方便地实现一些额外操作,这个在“双向队列” 章节有提到。 Q:在出栈后,是否需要释放出栈节点的内存? 如果后续仍需 使用两个栈,栈 A 用于撤销,栈 B 用于反撤销。 第 5 章 栈与队列 hello‑algo.com 113 1. 每当用户执行一个操作,将这个操作压入栈 A ,并清空栈 B 。 2. 当用户执行“撤销”时,从栈 A 中弹出最近的操作,并将其压入栈 B 。 3. 当用户执行“反撤销”时,从栈 B 中弹出最近的操作,并将其压入栈 A 。 114 第 6 章 哈希表 Abstract 在
    0 码力 | 379 页 | 18.47 MB | 1 年前
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