Taskflow：现代C++通用任务并行编程系统

Taskflow：现代C++通用任务并行编程系统

taskflow 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/taskfl/taskflow

1. 项目介绍

Taskflow 是一个使用现代 C++ 编写的通用任务并行编程框架。它旨在帮助开发者快速实现并行和异构任务程序，支持任务分解策略，并包含一个高效的工作窃取调度器来优化多线程性能。Taskflow 具有条件任务、子流任务、异构任务等特点，支持可视化工具进行程序分析。

2. 项目快速启动

首先，您需要克隆 Taskflow 项目到本地：

git clone https://github.com/cpp-taskflow/cpp-taskflow.git

然后，编译一个简单的示例程序：

#include <taskflow/taskflow.hpp>

int main() {
    tf::Executor executor;
    tf::Taskflow taskflow;
    auto [A, B, C, D] = taskflow.emplace(
        [] () { std::cout << "TaskA\n"; },
        [] () { std::cout << "TaskB\n"; },
        [] () { std::cout << "TaskC\n"; },
        [] () { std::cout << "TaskD\n"; }
    );
    A.precede(B, C);
    D.succeed(B, C);
    executor.run(taskflow).wait();
    return 0;
}

编译并运行上述程序：

g++ -std=c++20 examples/simple.cpp -I. -O2 -pthread -o simple
./simple

输出结果应为：

TaskA
TaskC
TaskB
TaskD

3. 应用案例和最佳实践

静态任务分解

在 Taskflow 中，您可以创建静态任务并定义它们之间的依赖关系：

tf::Task A = taskflow.emplace([](){ /* ... */ }).name("A");
tf::Task B = taskflow.emplace([](){ /* ... */ }).name("B");
A.precede(B);

动态任务分解

Taskflow 支持动态任务分解，允许在任务执行时创建子任务流：

tf::Task B = taskflow.emplace([](tf::Subflow& subflow){
    // 在这里创建 B 的子任务流
}).name("B");

条件任务

Taskflow 允许根据条件动态决定任务流：

tf::Task cond = taskflow.emplace([](){
    return std::rand() % 2;
}).name("cond");
cond.precede cond, stop; // 创建一个反馈循环

GPU 任务卸载

Taskflow 支持将任务卸载到 GPU 上执行，以加速科学计算应用：

tf::Task gpu_task = taskflow.emplace([](){
    // GPU 计算代码
}).name("GPU_Task");

4. 典型生态项目

Taskflow 可以与多个项目集成，以提供更完整的解决方案。以下是一些典型的生态项目：

• OpenMP：利用 OpenMP 进行多线程并行计算。
• CUDA：通过 CUDA 实现与 NVIDIA GPU 的集成。
• CMake：使用 CMake 管理项目的构建过程。

Taskflow 通过其灵活的设计和强大的功能，为现代 C++ 并行编程提供了高效的支持。

taskflow 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/taskfl/taskflow