C++ 同時プログラミングにおける今後の開発トレンドと最先端のテクノロジーについて教えてください。
C++ 同時プログラミングの将来のトレンドには、さまざまなマシンでメモリを共有できる分散メモリ モデル、さまざまな種類の処理ユニットを利用してパフォーマンスを向上させる効率的な並列アルゴリズムを提供する並列アルゴリズム ライブラリが含まれます。具体的には、C++20 では分散メモリ プログラミングをサポートする std::execution ライブラリと std::experimental::distributed ライブラリが導入され、C++23 には基本的な並列アルゴリズムを提供する std::Parallel ライブラリと C++ AMP が含まれることが期待されています。ライブラリはヘテロジニアス コンピューティングに利用できます。実際の戦闘では、行列乗算の並列化のケースで並列プログラミングの応用例を示します。
C++ 同時プログラミングにおける今後の開発トレンドと最先端のテクノロジー
分散メモリ モデル
分散メモリ モデル (DSM) により、複数の異なるマシン間でメモリを共有できるため、分散アプリケーション開発が簡素化されます。 C++20 では、分散メモリ プログラミングの実験的サポートを提供するstd::execution
ライブラリと std::experimental::distributed
ライブラリが導入されました。 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
std::Parallel
と呼ばれる新しいライブラリが含まれる予定です。 🎜🎜🎜ヘテロジニアス コンピューティング🎜🎜🎜ヘテロジニアス コンピューティングでは、CPU や GPU などのさまざまな種類の処理ユニットを利用してパフォーマンスを向上させます。 C++ AMP (Accelerated Parallel Mode) ライブラリを使用して、異種システム上で実行される並列アプリケーションを開発できます。 🎜🎜🎜実際のケース: 行列の並列乗算🎜🎜rrreee🎜 この例では、matrix_multiplication
関数は std::execution::par
を使用して行列の外側の部分を乗算します。レイヤーループはパフォーマンスを向上させるために並列化されます。 🎜以上がC++ 同時プログラミングにおける今後の開発トレンドと最先端のテクノロジーについて教えてください。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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コンピューターは「MSVCP71.DLLがコンピューターから欠落している」とプロンプトします。これは通常、システムに重要な実行コンポーネントがないため、ソフトウェアが正常にロードされないためです。この記事では、ファイルの機能とエラーの根本原因を深く分析し、3つの効率的なソリューションを提供して、プログラムを迅速に実行するのに役立ちます。 1。MSVCP71.dllとは何ですか? MSVCP71.DLLは、Microsoft VisualC 2003のコアランタイムライブラリファイルに属し、Dynamic Link Library(DLL)タイプに属します。これは、主に標準関数、STLテンプレート、および基本的なデータ処理モジュールを呼び出すためにCで記述されたプログラムをサポートするために使用されます。 2000年代初頭に開発された多くのアプリケーションとクラシックゲームは、このファイルに依存して実行されます。ファイルが欠落または破損したら、

Cでのオペレーターの過負荷により、標準演算子の新しい動作をカスタムタイプに割り当てることができます。1。メンバー関数の過負荷を介して新しいオブジェクトを返します。 2。オーバーロード=現在のオブジェクトを変更し、参照を返します。 3。フレンド関数のオーバーロード

std :: vectorの基本的な使用には、次のものが含まれます。1。ベクトルを宣言します。 2. push_back()で要素を追加します。 3。初期化リストで初期化。 4。範囲のループトラバーサル。 5。インデックスまたはback()を介して要素にアクセスします。 6。要素を変更するための値の直接割り当て。 7。fop_back()でエンド要素を削除します。 8。SIZE()を呼び出して、要素の数を取得します。 Constautoを使用し、コピーを避け、リザーブを事前に挿入してパフォーマンスを改善し、アクセス前に空でないことを確認することをお勧めします。このデータ構造は、文字列リストを処理する効率的で好ましい方法です。

STD :: Variantは、C 17によって導入されたタイプセーフユニオンです。指定されたタイプの1つの値を安全に保持できます。 STD :: get、std :: holds_alternative、std :: std :: get_ifなどのメソッドを介した安全なアクセスとタイプチェックを実現できます。 STD ::単一型と組み合わせて、オプションの値をシミュレートできます。 STD ::タイプ分布のためにアクセスし、メンテナンス性を向上させるために大きなタイプのリストを避け、最終的にタイプの安全性と例外の安全性を確保することをお勧めします。

Cでは、STD :: MAPおよびSTD :: UNORDERED_MAPの選択は、特定の要件に依存します。 1。根底にある異なる構造:STD :: MAPは赤と黒の木に基づいて実装され、キーは順番、デフォルトの昇順、および検索と挿入の複雑さはo(logn)です。 std :: unordered_mapはハッシュテーブルを使用し、順序ではなく、検索と挿入の平均複雑さはo(1)であり、最悪はo(n)です。 2。挿入性能とメモリオーバーヘッド:マップ挿入には、ツリー構造のメンテナンスが必要であり、効率が低くなります。 UNORDERED_MAPの挿入はより速くなりますが、より多くのメモリを消費し、Reserve()を通じて最適化できます。 3。カスタム比較関数:マップはカスタム比較関数をサポートしています。

答えは、シンプルなTCPクライアントとサーバーを作成するには、オペレーティングシステムが提供するソケットプログラミングインターフェイスが必要であるということです。サーバーは、ソケットの作成、バインディングアドレス、ポートの聴取、接続の受け入れ、およびデータの送信と受信により、通信を完了します。クライアントは、ソケットの作成、サーバーへの接続、リクエストの送信、および応答の受信により、インタラクションを実現します。サンプルコードは、必要なヘッダーファイル、ポート設定、エラー処理、リソースリリースなど、LinuxまたはMacOでBerkeley Socket APIを使用することの基本的な実装を示しています。コンパイル後、最初にサーバーを実行し、次にクライアントを実行して双方向通信を実現します。 Windowsプラットフォームは、Winsockライブラリを初期化する必要があります。この例は、基本的なソケットプログラミングの学習に適したブロッキングI/Oモデルです。

Falsesharingは、複数のスレッドが同じキャッシュラインの異なる変数を変更し、キャッシュの故障とパフォーマンスの劣化をもたらすと発生します。 1.構造塗りつぶしを使用して、各変数を1つのキャッシュラインのみを占めるようにします。 2。メモリアライメントにalignasまたはstd :: hardware_destructive_interference_sizeを使用します。 3.スレッドローカル変数を使用して最終的に結果をマージし、それにより擬似共有を回避し、マルチスレッドプログラムのパフォーマンスを改善します。

abasicmakefileautomatesc compilation bydefining withtargets、依存関係、およびコマンド
