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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

    (会安装到 /opt/openvdb-8.0/lib/libopenvdb.so ) • cmake -B build -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release • ↑ 设置构建模式为发布模式(开启全部优化) • cmake -B build ← 第二次配置时没有 -D 参数,但是之前的 -D 设置的变量都会被保留 • (此时缓存里仍有你之前定义的 CMAKE_BUILD_TYPE CMAKE_BUILD_TYPE 构建的类型,调试模式还是发布模式 • CMAKE_BUILD_TYPE 是 CMake 中一个特殊的变量,用于控制构建类型,他的值可以 是: • Debug 调试模式,完全不优化,生成调试信息,方便调试程序 • Release 发布模式,优化程度最高,性能最佳,但是编译比 Debug 慢 • MinSizeRel 最小体积发布,生成的文件比 Release 更小,不完全优化,减少二进制体积 更小,不完全优化,减少二进制体积 • RelWithDebInfo 带调试信息发布,生成的文件比 Release 更大,因为带有调试的符号信 息 • 默认情况下 CMAKE_BUILD_TYPE 为空字符串,这时相当于 Debug 。 各种构建模式在编译器选项上的区别 • 在 Release 模式下,追求的是程序的最佳性能表现,在此情况下,编译器会对程序做最大 的代码优化以达到最快运行速度。另一方
    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 - 16 现代 CMake 模块化项目管理指南

    实际的动态库文件位于 /usr/lib/libQt5Core.so 。 find_package 说是找“包 (package)” ,到底是在找什么? • 因此 find_package 并不是直接去找具体的动态库文件和头文件(例如 libQt5Core.so ) 。 • 而是去找包配置文件(例如 Qt5Config.cmake ),这个配置文件里包含了包的具体信息, 包括动态库文件的 译选项等等。而且某些库都 具有多个子动态库,例如 Qt 就有 libQt5Core.so 、 libQt5Widgets.so 、 libQt5Network.so 。因此 CMake 要求所有第三方 库作者统一包装成一个 Qt5Config.cmake 文件包含所有相关信息(类似于 nodejs 的 package.json ),比你单独的一个个去找动态库文件要灵活的多。 • 包配置文件由第三方库的作者( 1/msvc2017_64/include/qt/QtCore/qstring.h (实际的头文件,属于 Qt5::Core ) • D:/Qt5.12.1/msvc2017_64/bin/Qt5Core.dll (实际的动态库文件,对应 Qt5::Core ) • D:/Qt5.12.1/msvc2017_64/lib/Qt5Core.lib (实际的静态库文件,对应 Qt5::Core ) • D:/Qt5.12
    0 码力 | 56 页 | 6.87 MB | 1 年前
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  • ppt文档 Zadig 面向开发者的云原生 DevOps 平台

    代码编写 | 构建 | 测试 | 部署 | 发布 服务二:设计 | 代码编写 | 构建 | 测试 | 部署 | 发布 服务三:设计 | 代码编写 | 构建 | 测试 | 部署 | 发布 以前:面向代码片段的串行交付 现在:面向多个服务编排的产品级自动化并行交付 构建 | 部署 | 测试 | 发布 服务二: 服务定义 | 构建 | 部署 | 测试 | 发布 服务三: 服务定义 | 构建 | 部署 | 测试 | 发布 代码一: 代码编写 | 构建 | 部署 | 测试 | 发布 代码二: 代码编写 | 构建 | 部署 | 测试 | 发布 代码三: 代码编写 | 构建 | 部署 | 测试 | 发布 特点: ● 重复流程自动化 ● 边开发、边验证 ● 服务全生命周期而非只关注代码 ● 每天多次提交提早验证 Zadig 采用「云原生产品级交付」设计理念 数字化产研协同 • 环境 -
    0 码力 | 59 页 | 81.43 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 08 CUDA 开启的 GPU 编程

    kernel 好像没有执行过一样,只有 CPU 上的代码被执行了。 指定多个版本号 • 可以指定多个版本号,之间用分号分割。 • 运行时可以自动选择最适合当前显卡的版 本号,通常用于打包发布的时候。 • 不过这样会导致 GPU 编译器重复编译很 多遍,每次针对不同的架构,所以编译会 变得非常慢,生成的可执行文件也会变大 。 • 通常在自己的电脑上用时,同学们只要根 据自己显卡的指定一个版本号即可。 ,也就是说核函数 可以调用另一个核函数,且其三重尖括号 里的板块数和线程数可以动态指定,无需 先传回到 CPU 再进行调用,这是 CUDA 特有的能力。 常用于这种情况:需要从 GPU 端动态计算出 blockDim 和 gridDim ,而又不希望导回数据到 CPU 导致强制同步影响性能。 这种模式被称为动态并行( dynamic parallelism ), OpenGL 有一 个 kernel 内判断当前 i 是否超过 了 n ,如果超过就要提前退出,防止越界 。 网格跨步循环:应用于线程和板块一起上的情况 • 网格跨步循环实际上本来是这样,利用扁平 化的线程数量和线程编号实现动态大小。 • 同样,无论调用者指定每个板块多少线程 ( blockDim ),总共多少板块( gridDim )。 都能自动根据给定的 n 区间循环,不会越界 ,也不会漏掉几个元素。 • 这样一个
    0 码力 | 142 页 | 13.52 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

    和 std::any • 只提供了关键字,详细信息请善用搜索引擎: bing.com 。(不要用 baidu.com ,那个是搜广告用的) • 如果感兴趣,我可以增添一节专门讲动态多态。 回家作业! • 已经发布到: https://github.com/parallel101/hw02 • 仓库的 README.md 里有详细的作业要求和说明。请按要求修改其中的代码,使得双向 链表类
    0 码力 | 96 页 | 16.28 MB | 1 年前
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  • ppt文档 Zadig 产品使用手册

    优势 传统 Jenkins 方案 GitLab + Jenkins + 脚本化 运行效率低,管理维护成本高 方案局限性大,安全性风险高 无法支持敏捷交付模式 支持从需求到发布全流程敏捷交付。尤其面向 多服务并行部署发布,云原生构建环境和运行 环境,基础设施对接及企业级 SSO/ 权限管理 等 运维管理类平台 蓝鲸 Rainbond KubeSphere KubeVela 面向资源管理的运维工具集 Gitee 平台 GitLab 平台 局限性大、全流程安全性低 维护成本高 支持多个服务并行构建部署、产品级发布,可 灵活安全接入多个代码仓及周边工具链 开发 Zadig 核心特性: 运维 真正意义的持续交付:以工程师体验为核心,价值交付为理念,完成需求到发布的全路径。 测试 发布 洞察 一堆复杂脚本、维护成本极高 员工手工操作费时费力易出错 手动更新服务、手动打包、交付 付效率低下、占据大量研发时间 层级越高、对产研状态越模糊 管理低效、延误战机 少量配置、快速拉起环境、稳定 性有保障、减少 90% 手工操作、 赋能开发、员工成就感高 碎片化:手工协作 + 复杂工具链 工程化:一个平台 一键发布 工作流、环境配置自动更新、高 效调试、消除手工操作、精准快 速迭代、研发生产力 / 幸福感提 升 自助运行、系统化管理、自动化 程度高、测试有效性提升、质量 有保障、横向赋能、技能提升 随时调用工程基线提供的能力、
    0 码力 | 52 页 | 22.95 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 12 从计算机组成原理看 C 语言指针

    33554432 了。 实验:把 char 数组的首地址,强制转换为 int 指针来访问会怎样? • 大端序的电脑会得到 0x01020304 。 • 小端序的电脑会得到 0x04030201 。 动态数组的分配与释放 如果不是固定长度为 4 的数组呢? • 刚才的 char a[4] ,数组的长度是一个编译期常 量。如果不是常量呢? • 比如 char a[n] ,在 gcc 上居然是可以编译通 是 gcc 特有的函数,微软比较笨,所以不支持。 • 因此栈上动态数组不是标准的 C 语言特 性,是无法跨平台使用的。 • 所以一般认为栈上的东西都是固定长度的 。 • DIDU_KNOW_THAT_MICROPIG_BUYS_GITHUB 使用 malloc 函数:在堆上分配内存,实现动态数组 • 栈上不能动态分配内存,堆上就可以! • char a[4] 可以在编译期确定一片栈上的连 堆上的内存不会,需要手动 free(a) 释放 。 动态数组作为函数参数?不仅要传首地址,还要传数组长度! • 刚才说定长数组(长度是编译期常量,在栈上分 配的)只需一个起始地址就能确定。 • 而动态长度的数组(通过 malloc 在堆上分配 的)就需要起始地址和数组长度两个,才能确定 下来,也就是 char * 和 int 两个。 • 所以要把动态数组的引用传给函数,需要有两个 参数,一个指针加一个长度。
    0 码力 | 128 页 | 2.95 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 01 学 C++ 从 CMake 学起

    库文件又分为静态库文件和动态库文件。 • 其中静态库相当于直接把代码插入到生成的可执行文件中,会导致体积变大,但是只需要 一个文件即可运行。 • 而动态库则只在生成的可执行文件中生成“插桩”函数,当可执行文件被加载时会读取指定目 录中的 .dll 文件,加载到内存中空闲的位置,并且替换相应的“插桩”指向的地址为加载后的 地址,这个过程称为重定向。这样以后函数被调用就会跳转到动态加载的地址去。 • ,其次是 /usr/lib 等 运行时查找 编译时插入 CMake 中的静态库与动态库 • CMake 除了 add_executable 可以生成可执行文件外,还可以通过 add_library 生成库 文件。 • add_library 的语法与 add_executable 大致相同,除了他需要指定是动态库还是静态库: • add_library(test STATIC source1 libtest.a • add_library(test SHARED source1.cpp source2.cpp) # 生成动态库 libtest.so • 动态库有很多坑,特别是 Windows 环境下,初学者自己创建库时,建议使用静态库。 • 但是他人提供的库,大多是作为动态库的,我们之后会讨论如何使用他人的库。 • 创建库以后,要在某个可执行文件中使用该库,只需要: • target_l
    0 码力 | 32 页 | 11.40 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

    • 如果预先知道 size 最后会是 n ,则可以 调用 reserve(n) 预分配一段大小为 n 的 内存,从而 capacity 一开始就等于 n 。 这样 push_back 就不需要动态扩容,从 而避免了元素被移动造成指针和迭代器失 效。 不连续的 tbb::concurrent_vector • std::vector 造成指针失效的根本原因在于他 必须保证内存是连续的,从而不得不在扩容 教学目的。 TBB 中其他并发容器 第 7 章:并行筛选 筛选( filter ) 利用 vector 的 push_back 动态追加数据 筛选出所有大于 0 的 sin(i) 值 并行筛选 1 (张心欣犯过的错) 利用多线程安全的 concurrent_vector 动态追加数据 基本没有加速,我猜想 concurrent_vector 内部可能 用了简单粗暴的互斥量,只保证了安全,并不保证高 效 263032155 课件: https://github.com/parallel101/ course 作业: https://github.com/parallel101/ hw06 作业还在准备中,等做完了会在动态中放出!
    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

    char * 类型 传递给其他函数时,其数组的长度无法知晓。为了确切知 道数组在什么地方结束,规定用 ASCII 码中的“空字符”也 就是 0 来表示数组的结尾。这样只需要一个首地址指针就 能表示一个动态长度的数组,高,实在是高。 “0 结尾字符串”知识点应用举例 • 利用 C 语言字符串“以 0 结尾”这个特点,我们可以在一个 本来非 0 的字符处写入 0 ,来提前结束字符串。例如在第 n string 。 字符串胖指针 第 7 章 C 语言 0 结尾字符串 • C 语言为什么喜欢 0 结尾字符串( null-terminated string )呢? • 众所周知,要描述一个动态长度的数组(此处为字符串),需要首地址指针和 数组长度两个参数。 • void cihou_array(char *ptr, size_t len); • 这样好麻烦,明明是一个字符串,却要传两个参数进去!能不能简化? O(n) ,如果需要频繁的查询长度,势必会非常低效。 • 4. 若需要在尾部切片就得修改字符串本身(写入一个 ‘ \0’ ),影响其他弱引 用。 胖指针大法横空出世 • 刚刚说了,要描述一个动态长度的数组(此处为字符串),需要首地址指针和 数组长度两个参数。 • void cihou_array(char *ptr, size_t len); • 可以把这描述同一个东西的两个参数,打包进一个结构体(
    0 码力 | 162 页 | 40.20 MB | 1 年前
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