Tendances de développement futures et technologies de pointe en programmation simultanée C++ ?

Les tendances futures de la programmation simultanée C++ incluent des modèles de mémoire distribuée qui permettent de partager la mémoire sur différentes machines ; des bibliothèques d'algorithmes parallèles qui fournissent des algorithmes parallèles efficaces qui utilisent différents types d'unités de traitement pour améliorer les performances. Plus précisément, C++20 introduit les bibliothèques std::execution et std::experimental::distributed pour prendre en charge la programmation de mémoire distribuée, C++23 devrait inclure la bibliothèque std::parallel pour fournir des algorithmes parallèles de base, et l'AMP C++ La bibliothèque est disponible pour le calcul hétérogène. En combat réel, le cas de parallélisation de la multiplication matricielle démontre l'application de la programmation parallèle.

Tendances futures de développement et technologies de pointe dans la programmation simultanée C++

Modèle de mémoire distribuée

Le modèle de mémoire distribuée (DSM) permet de partager la mémoire entre plusieurs machines différentes, simplifiant ainsi le développement d'applications distribuées. . C++20 a introduit les bibliothèques std::execution et std::experimental::distributed, qui fournissent une prise en charge expérimentale pour la programmation en mémoire distribuée. std::execution 和 std::experimental::distributed 库，它们提供了分布式内存编程的实验性支持。

并行算法库

并行算法库提供了一组高效的并行算法，可以简化并行编程。C++23 标准库预计将包括一个名为 std::parallel 的新库，它将提供基本的并行算法集合。

异构计算

异构计算利用不同类型的处理单元，如 CPU 和 GPU，来提高性能。C++ AMP (加速并行模式) 库可用于开发在异构系统上运行的并行应用程序。

实战案例：并行矩阵相乘

#include <execution>
#include <algorithm>

std::vector<std::vector<int>> matrix_multiplication(
    const std::vector<std::vector<int>>& matrix_a, 
    const std::vector<std::vector<int>>& matrix_b) {
  const auto rows_a = matrix_a.size();
  const auto cols_a = matrix_a[0].size();
  const auto cols_b = matrix_b[0].size();

  std::vector<std::vector<int>> result(rows_a, std::vector<int>(cols_b));

  std::transform(std::execution::par, matrix_a.begin(), matrix_a.end(), matrix_b.begin(), result.begin(), 
    [](const std::vector<int>& row_a, const std::vector<int>& row_b) {
      std::vector<int> result_row(row_b.size());
      
      for (size_t col = 0; col < row_b.size(); ++col) {
        for (size_t k = 0; k < row_a.size(); ++k) {
          result_row[col] += row_a[k] * row_b[k];
        }
      }

      return result_row;
    }
  );

  return result;
}

在这个示例中，matrix_multiplication 函数使用 std::execution::par

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