并行计算——C++ AMP(2)

以下是在Visual Studio 2013下测试的AMP加速代码:转自:Wikipedia

#include <amp.h> // C++ AMP 头文件
#include <iostream>
using namespace concurrency; //C++ AMP 命名空间

const int size = 5; // 定义数组大小

void TestCPPAMP() {
	int aCPU[] = { 1, 1, 1, 1, 1 };
	int bCPU[] = { 3, 3, 3, 3, 3 };
	int cCPU[size];

	// 定义C++ AMP封装对象
	array_view<const int, 1> a(size, aCPU); //a是aCPU在并行计算硬件(显卡)上的拷贝
	array_view<const int, 1> b(size, bCPU);
	array_view<int, 1> c(size, cCPU);

	parallel_for_each( // C++ AMP 并行代码
		c.extent, // 定义并行计算的大小
		[=](index<1> idx) // [=]是lambda函数中的捕捉从句,index是数组下标
		restrict(amp) // 通知编译器此处为C++ AMP代码
	{
		c[idx] = a[idx] + b[idx];
	}
	);

	// 打印结果
	for (int i = 0; i < size; i++) {
		std::cout << c[i] << "\n"; // 结果应为 4, 4, 4, 4, 4
	}
}

int main(void)
{
	TestCPPAMP();
	getchar();
	return 0;
}
### 如何在 Visual Studio 中进行并行编程 #### 使用的库和支持 Visual Studio 提供了多种用于并行编程的库和技术支持。对于 C++ 开发者而言,最常用的是 PPL (Parallel Patterns Library)[^1] 和 C++ AMP (Accelerated Massive Parallelism)[^4]。 PPL 是一种现代 C++ 库,旨在简化多核 CPU 上的任务并行化和数据并行化的编写工作。它提供了 `concurrent_vector` 类型来处理并发容器操作,并通过 `parallel_for`, `parallel_invoke` 函数实现了简单的循环体或多任务执行模式中的并行计算逻辑[^1]。 C++ AMP 则专注于利用 GPU 或其他异构处理器加速大规模数值运算的能力。该技术允许开发者直接访问硬件资源,在某些情况下可以获得显著性能提升,特别是在图像处理、科学模拟等领域应用广泛。 另外,当涉及到 Python, C++, CUDA 的混合编程时,可以通过设置特定项目属性使这些语言协同工作于同一个解决方案内。这通常涉及配置编译器选项以识别不同源文件类型及其依赖关系,从而确保整个程序能够被正确构建与链接。 #### 工具集 为了帮助开发人员更有效地管理和优化其应用程序内的线程活动,Visual Studio 配备了一系列强大的调试工具: - **Thread Window**: 显示当前进程中所有正在运行的线程列表;可以查看每个线程的状态(等待/就绪)、调用堆栈等信息; - **Tasks Window**: 展现由 TPL(Task Parallel Library)创建的任务结构图,有助于理解复杂的异步流程之间的相互作用情况; - **Concurrency Visualizer**: 可视化展示CPU核心间的负载分配状况及时序图表,便于发现潜在瓶颈所在位置,进而采取措施改善效率[^2]。 尽管有人认为对于特定平台如Unity游戏引擎来说可能有更好的替代方案存在,但对于通用目的的应用场景下,掌握上述技能无疑是非常有价值的。 #### 教程推荐 针对初学者希望快速上手的情况,《CUDA 并行编程入门》提供了一个很好的起点——即从基础概念讲起直到完成第一个GPU版 "Hello World" 实例的过程说明。此文档不仅涵盖了必要的理论知识讲解,还包含了详细的实践指导步骤,非常适合那些想要探索基于 NVIDIA 架构设备上的高性能计算可能性的人群。 ```cpp // 示例:使用 PPL 执行简单并行算法 #include <ppl.h> using namespace concurrency; void parallelExample() { array<int, 5> numbers{ {1, 2, 3, 4, 5} }; // 对数组元素求平方根的操作将在多个可用的核心之间自动分担 parallel_for_each(begin(numbers), end(numbers), [](int&amp; n){ n = sqrt(n); } ); } ```
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