12 C++20’s Calendars and Time Zones in MSVC Miya Natsuhara ("MEE-yuh Not-soo-HAR-uh") Miya.Natsuhara@microsoft.com Software Engineer, Visual C++ LibrariesWelcome to CppCon 2021! Join Join #visual_studio channel on CppCon Discord https://aka.ms/cppcon/discord • Meet the Microsoft C++ team • Ask any questions • Discuss the latest announcements Take our survey https://aka.ms/cppcon4 please reference slide numbers5 About Me: • Miya Natsuhara • Software Engineer on the Visual C++ Libraries Team (Microsoft) • Started in April 2020 • Lecturer at the University of Washington

C++20: An (Almost) Complete Overview September 15th 2020 Marc Grégoire Software Architect marc.gregoire@nikon.com2 Marc Grégoire  Belgium  Software architect for Nikon Metrology  Microsoft Since 2007  Author of Professional C++, 2nd, 3rd and 4th Edition  5th Edition (C++20) coming later this year  Co-author of C++ Standard Library Quick Reference& C++17 Standard Library Quick Reference Reference  Founder of the Belgian C++ Users Group (BeCPP)3 C++20 C++20 is big! Lots of new features! On Friday September 4, 2020, the C++20 standard passed ISO voting, expected to be formally published

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 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 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 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 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）

generic async algorithms: • E.g., then, when_all, sync_wait, let_* • Utilities for integration with C++20 coroutines5 Example 1: Launching concurrent work6 EXAMPLE: LAUNCHING CONCURRENT WORK namespace compute_intensive(1); }), ex::then(ex::schedule(sched), [] { return compute_intensive(2); }) ); auto [a, b, c] = std::this_thread::sync_wait( std::move(work) ).value(); } Launch three tasks to execute concurrently compute_intensive(1); }), ex::then(ex::schedule(sched), [] { return compute_intensive(2); }) ); auto [a, b, c] = std::this_thread::sync_wait( std::move(work) ).value(); } P2300 proposes these concepts and algorithms

the process boundary? Focus on in-process interoperability.Run down of some approaches Just be like C? – post-1972 Common Object Model (COM) – 1993 Foreign function interface (libffi) – 1996 Simplified Invoke (P/Invoke), COM interop, C++/CLI – 2002, 2005 JVM – Java Native Access (JNA) – 2007 Go – cgo – permit C in the .go source file – 2009 Swift – share a runtime and be like C – 2014There is no one approach What assumptions are being made? void get_size(size_t dev, long* size); Non-C/C++ language. Caller of get_size(). C/C++ binary. Provides get_size(). gcc and clang, sizeof(long) == sizeof(size_t) MSVC

现代 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。 ，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 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 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（

现代 C++ 入门： RAII 内存管 理 by 彭于斌（ github@archibate ） 往期录播： 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。 ，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 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 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（

Zeno 中的现代 C++ 最佳实 践 项目地址： https://github.com/zenustech/zeno by 彭于斌（ https://github.com/archibate ） Zeno 节点系统 1.0 Zeno 节点系统 2.0 • Zeno 2.0 所在的分支： https://github.com/zenustech/zeno/tree/zeno2 • Zeno 拷贝，然后对对象本身和他的拷贝都调用一次 eatFood 虚函数。 • 代码如下，这要怎么个封装法呢？你可能会想，是不是可以把拷贝构造函数也声明为虚函 数，这样就能实现了拷贝的多态？不行，因为 C++ 规定“构造函数不能是虚函数”。 模板函数？未免有些差强人意 • 索性把 eatTwice 声明为模板函数的确能解决问题，但模板函数不是面向对象的思路，并 且如果 cat 和 dog 是在一个 快速获取了 this 指针所指向的类型，也就是当前所在类的类型 。 • 宏的缺点是他不遵守命名空间的规则，宏的名 字是全局可见的，不符合 C++ 的高大尚封装思 想。 • 宏： IOBJECT_DEFINE_CLONE • 高大尚 C++ 封装： zeno::IObject::clone() 如何批量定义 clone 函数？ • 另一种方法是定义一个 IObjectClone 模板

CUDA C++ 流体仿真实 战 by 彭于斌（ @archibate ） 往期录播： https://www.bilibili.com/video/BV16b4y1E74f 课程 PPT 和代码： https://github.com/parallel101/course CUDA 纹理对象 https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/index html#texture-and-surface-memory CUDA 多维数组：封装 • cudaMalloc3DArray 用于分配一个三维数组。 各维度上的大小通过 cudaExtent 指定，方 便起见我们的 C++ 封装类用了 uint3 表示 大小。 • GPU 的多维数组有特殊的数据排布来保障 访存的高效，和我们 CPU 那样简单地行主 序或列主序（如 a[x + nx * y] ）的多维数组 官方案例中的 stable_fluid.py 代码（二维定常流仿真），主要由 k-ye 编写 ，我学习 GAMES201 后贡献了支持 RK2 和 RK3 的版本。这里我们用高效的 CUDA 纹理对象 在 C++ 中重新实现了一遍，利用了硬件的三线性插值实现半拉格朗日（ semi-lagrangian ）对流。 对流部分：根据对流后位置重新采样 • 和 k-ye 思路不同的是我先在刚刚的 advect_kernel

C++11 开始的多线程编 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。 ，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 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 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（