C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 08 CUDA 开启的 GPU 编程CUDA 开启的 GPU 编程 by 彭于斌( @archibate ) 往期录播: https://www.bilibili.com/video/BV1fa411r7zp 课程 PPT 和代码: https://github.com/parallel101/course 前置条件 • 学过 C/C++ 语言编程。 • 理解 malloc/free 之类的概念。 • 熟悉 STL 中的容器、函数模板等。 。这样 分配出来的地址,不论在 CPU 还是 GPU 上都是一模一样的,都可以访问。而 且拷贝也会自动按需进行(当从 CPU 访 问时),无需手动调用 cudaMemcpy ,大 大方便了编程人员,特别是含有指针的一 些数据结构。 注意不要混淆 • 主机内存 (host) : malloc 、 free • 设备内存 (device) : cudaMalloc 、 cudaFree 数自然也是可以为模板函数的。 • 调用模板时一样可以用自动参数类型推导 ,如有手动指定的模板参数(单尖括号) 请放在三重尖括号的前面。 进一步:核函数可以接受函子( functor ),实现函数式编程 • 不过要注意三点: 1. 这里的 Func 不可以是 Func const & ,那样会 变成一个指向 CPU 内存地址的指针,从而出 错。所以 CPU 向 GPU 的传参必须按值传。0 码力 | 142 页 | 13.52 MB | 1 年前3
C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 06 TBB 开启的并行编程之旅TBB 开启的并行编程之旅 by 彭于斌( @archibate ) 往期录播: https://www.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 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.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 图像。总共只花了 1 分钟。 图形学爱好者:我看中的是多核,目的是加速比,如果是单核,那多线程对我无用! 某互联网公司:我看中的是异步,目的是无阻塞,即使是单核,多线程对我也有用。 因特尔开源的并行编程库: TBB https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-1-4842-4398-5_2 安装 TBB • Ubuntu: • sudo apt-get0 码力 | 116 页 | 15.85 MB | 1 年前3
C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 03 现代 C++ 进阶:模板元编程C++ 进阶:模板元编程 by 彭于斌( @archibate ) 往期录播: https://www.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, 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.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 以上( GPU 专题) 为什么需要模板函数( template ) • 避免重复写代码。 • 比如,利用重载实现“将一个数乘以 2” 这个 功能,需要: 为什么面向对象在 HPC 不如函数式和元编程香了? 这个例子要是按传统的面向对象思想,可能是这样: 令 Int, Float, Double 继承 Numeric 接口类并实现 ,其中 multiply(int) 作为虚函数。然后定义: Numeric0 码力 | 82 页 | 12.15 MB | 1 年前3
C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 性能优化之无分支编程 Branchless Programming性能优化 之 无分支编程 Branchless Programming by 彭于斌( @archibate ) 两种代码写法:分支 vs 三目运算符 两种使用方式:排序 vs 不排序 测试结果(均为 gcc -O3 ) 测试结果可视化 图表比较:分支 vs 无分支 分支 无分支 0 0.01 0.02 0.03 耗时(越低越好) 乱序 有序 • 传统的分支方法实现的0 码力 | 47 页 | 8.45 MB | 1 年前3
C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 05 C++11 开始的多线程编程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.C++11 起的多线程编程:从 mutex 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 流体求解 12.C++ 在 ZENO 中的工程实践:从 函数体内 的运算推迟到 future 的 get() 被调用时。 也就是 main 中的 interact 计算完毕后。 • 这种写法, download 的执行仍在主线程 中,他只是函数式编程范式意义上的异步 ,而不涉及到真正的多线程。可以用这个 实现惰性求值( lazy evaluation )之类。 std::async 的底层实现: std::promise • 如果不想让0 码力 | 79 页 | 14.11 MB | 1 年前3
C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 17 由浅入深学习 map 容器的。就这两点区别,示意图: k k v unordered_setunordered_map 未使用 k 未使用 k 未使用 未使用 未使用 未使用 未使用 未使用 k v k v 第五章:专业的接口 物理格式 逻辑格式 面壁者罗辑监督你鞋习 ! 面壁者罗辑监督你鞋习 ! map 更便捷的接口 • 通过 find 返回的迭代器查找元素的方法,虽然是完备的,但使用起来较为复杂,不够简洁。 0 码力 | 90 页 | 8.76 MB | 1 年前3
C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 11 现代 CMake 进阶指南LANGUAGES 字段 • project( 项目名 LANGUAGES 使用的语言列表 ...) 指定了该项目使用了哪些编程语言。 • 目前支持的语言包括: • C : C 语言 • CXX : C++ 语言 • ASM :汇编语言 • Fortran :老年人的编程语言 • CUDA :英伟达的 CUDA ( 3.8 版本新增) • OBJC :苹果的 Objective-C ( 3 3.16 版本新增) • OBJCXX :苹果的 Objective-C++ ( 3.16 版本新增) • ISPC :一种因特尔的自动 SIMD 编程语言( 3.18 版本新增) • 如果不指定 LANGUAGES ,默认为 C 和 CXX 。 https://cmake.org/cmake/help/latest/command/project.html 常见问题: LANGUAGES C:\Qt\Qt5.14.2\msvc2019_64\lib\cmake ,当然刚刚说了尽管你是 Windows 还是要把 \ 全部换成 / ,因为 CMake 是“亲 Unix” 的构建系统。 • 是的,学个编程跟隔壁史地政一样,有地缘因素在里边…… 更好的方法:设置 < 包名 >_DIR 变量指向 < 包名 >Config.cmake 所 在位置 • 第二种是设置 Qt5_DIR 这个变量为 C:\Qt\Qt50 码力 | 166 页 | 6.54 MB | 1 年前3
C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 07 深入浅出访存优化0 码力 | 147 页 | 18.88 MB | 1 年前3
C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 01 学 C++ 从 CMake 学起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.C++11 起的多线程编程:从 mutex 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 流体求解 12.C++ 在 ZENO 中的工程实践:从 这个名字是一个函数,不是一个变量或者类的名字:这样当我写下 hello() 的时候,他知道我是想调用 hello 这个函数,而不是创建一个叫 hello 的类的对 象。 • 其实, C++ 是一种强烈依赖上下文信息的编程语言,举个例子: • vector < MyClass > a; // 声明一个由 MyClass 组成的数组 • 如果编译器不知道 vector 是个模板类,那他完全可以把 vector 看做一个变量名,把0 码力 | 32 页 | 11.40 MB | 1 年前3
C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 02 现代 C++ 入门:RAII 内存管理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.C++11 起的多线程编程:从 mutex 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 流体求解 12.C++ 在 ZENO 中的工程实践:从 github.io/) - [C++ 并发编程实战 ](https://www.bookstack.cn/read/Cpp_Concurrency_In_Action/README.md) - [ 因特尔 TBB 编程指南 ](https://www.inf.ed.ac.uk/teaching/courses/ppls/TBBtutorial.pdf) - [ 并行体系结构与编程 (CMU 15-418)](https://www0 码力 | 96 页 | 16.28 MB | 1 年前3
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