C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 10 从稀疏数据结构到量化数据类型

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摘要

文档讨论了C++高性能并行编程中的稀疏数据结构与量化数据类型优化。并行访问指针数组可能引发数据竞争和内存泄漏，解决方案包括互斥量和原子变量，但可能影响性能。此时可通过量化数据类型（如int8_t）减少内存带宽提升性能。文档还比较了map和unordered_map的性能特点，并探讨了基于哈希表的分块存储优化方法，适用于具有空间局域性的稀疏网格。最后提出了稀疏数据结构的实现方法，如hash指针稠密组合，并讨论了内存管理和并行优化的需求。

AI总结

以下是文档内容的简洁总结，突出核心观点和关键信息：

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### 稀疏数据结构与量化数据类型

1. **并行与随机访问问题**
- 指针数组在并行访问时会导致数据竞争，造成结果错误和内存泄露。
- 原因：多个核心同时访问 `m_block`，指针被重复分配，部分数据未写入 `m_data`。
- 解决方案：使用互斥量和原子变量，但可能严重影响性能。

2. **量化数据类型的优化**
- 通过减小数据类型占用空间来降低内存带宽。
- 例：使用 `int8_t`（1字节）代替 `int`（4字节），可以将内存带宽减少到原来的四分之一。
- 提升性能的关键在于减少数据量，因为并行计算无法加速内存访问。
- 量化数据类型的思想：用较小的数据类型替换大数据类型（可能牺牲精度），从而换来性能提升。

3. **映射结构的选择与优化**
- `std::map`：基于红黑树，按键值排序，复杂度为 `O(logn)`。
- `std::unordered_map`：基于哈希表，复杂度为 `O(1)`，更高效。
- 优化方法：按 16x16 分块存储，减少 `unordered_map` 中的表项数量，尤其适用于数据具有空间局域性的场景。
- 稀疏数据结构可以通过 `hash`、`pointer` 和 `dense` 的组合实现，例如 `hash().pointer(11).dense(8)`。

4. **稀疏数据结构的实现与优化**
- 使用 `unordered_map` 作为顶层，指针作为中层，稠密数组作为底层。
- 垃圾回收机制：及时释放不用的块，减少内存占用。
- 自动扩展边界、按需分配内存和位压缩空间等优化技术。
- 使用 `omp` 或 `tbb` 并行技术和 `accessor` 缓存坐标，以减轻锁的压力。

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### 总结
文档围绕稀疏数据结构和量化数据类型展开，重点讨论了并行访问中的问题及优化方法。通过减小数据类型、使用映射结构优化和并行技术，可以有效提升性能并减少内存占用。稀疏数据结构的实现和优化是核心内容，结合哈希表、指针和稠密数组的分层结构，可以在高性能计算中发挥重要作用。