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
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考