多线程C++程序优化checklist

本文提供了一套针对C++多线程程序的性能优化指南,包括如何根据线程特性选择合适的执行策略,实现无锁编程的方法,以及提高同步效率的技巧。

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多线程C++程序优化checklist

(1)必须用线程时针对线程的目的、性质、数量进行有针对性的优化。
     (a)针对大量短小的线程,使用std::async替代std::thread。
     (b)针对不同的线程进行不同的优化(分类)。
          (b.1)对于cpu消耗密集型线程,创建与cpu核心数一样多的可执行线程。
          (b.2)对于需要等待外部事件、接着执行短暂计算的可等待线程,要根据经验和现场情况配置线程数量,以达到“计算资源占用达到饱和”的目的。
     (c)在基于任务的编程中使用任务队列和线程池。例如std::async。
     (d)在单独的线程中执行I/O。不要在临界区执行I/O。
(2)编写无锁无同步的代码。
     (a)面向事件编程。
     (b)协程。
     (c)消息传递。
     (d)无锁编程。
(3)必须要同步时,编写让同步更加高效的代码。
     (a)减少临界区范围。
     (b)限制并发线程的数量。与cpu核数相等或更少。
     (c)不要在单核系统上忙等待。
     (d)不要永远等待。
     (e)不要自己设计互斥量。
     (f)限制生产者输出队列的长度。
内容概要:本文详细比较了GPU、TPU专用AI芯片在大模型推理优化方面的性能、成本及适用场景。GPU以其强大的并行计算能力和高带宽显存,适用于多种类型的神经网络模型和计算任务,尤其适合快速原型开发和边缘计算设备。TPU专为机器学习设计,擅长处理大规模矩阵运算密集型任务,如Transformer模型的推理,具有高吞吐量和低延迟特性,适用于自然语言处理和大规模数据中心的推理任务。专用AI芯片通过高度定制化架构,针对特定神经网络模型进行优化,如卷积神经网络(CNN),在处理特定任务时表现出色,同时具备低功耗和高能效比的优势,适用于边缘计算设备。文章还介绍了各自的优化工具和框架,如CUDA、TensorRT、TPU编译器等,并从硬件成本、运营成本和开发成本三个角度进行了成本对比。 适合人群:从事人工智能、深度学习领域的研究人员和技术人员,尤其是对大模型推理优化感兴趣的读者。 使用场景及目标:①帮助读者理解GPU、TPU和专用AI芯片在大模型推理中的优缺点;②为选择适合的硬件平台提供参考依据,以实现最优的推理性能和成本效益;③介绍各种优化工具和框架,帮助开发者高效部署和优化模型。 其他说明:本文不仅涵盖了硬件架构特性,还深入探讨了优化技术和应用场景,旨在为读者提供全面的技术参考。在选择硬件平台时,需综合考虑具体任务需求、预算限制及开发资源等因素。
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