C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 06 TBB 开启的并行编程之旅

• 语言: 中文（简体）
• 格式: .pptx
• 来源: github.com/archibate

摘要

本文档介绍了C++高性能并行编程与优化的课程内容，重点探讨了Intel TBB（Threading Building Blocks）并行编程框架的使用及其优化策略。文档详细讲解了TBB的流水线并行模式、并发容器以及内存优化技术，强调了不同硬件架构下并行编程的优化策略差异。课程还涵盖了现代C++的基础与高级特性，包括RAII内存管理和模板元编程，并行编程框架如OpenMP及GPU专题等内容。

AI总结

### 总结：C++高性能并行编程与优化 - TBB 开启的并行编程之旅

#### 课程概述
本课程分为两部分：前半段侧重现代C++的基础与进阶知识，后半部分聚焦于并行编程与优化。课程涵盖编译器优化、多线程编程、并行框架（OpenMP与Intel TBB）、内存优化、GPU 并行、稀疏数据结构、物理仿真及实践案例等内容。

#### 硬件与软件要求
- 硬件：64位系统，至少2核4线程，支持GPU（如英伟达显卡）。
- 软件：Visual Studio 2019（Windows）、GCC 9+（Linux）、CMake 3.12+、Git 2.x、CUDA Toolkit 10.0+。

#### 并行编程与TBB
Intel TBB（Thread Building Blocks）是一款开源的并行编程库，适用于多核处理器的并行任务。以下是TBB的核心内容：
1. **并行与并发**：
- **并发**：多任务异步执行，避免同步阻塞。适用于单核或多核，提升响应效率。
- **并行**：多核同时执行子任务，加速计算。适用于多核处理器。
- **举例**：互联网公司的并发处理HTTP请求与图形学家并行渲染图像。

2. **TBB的并行模式**：
- **流水线并行**：将任务分解为多个阶段（filter），每个阶段串行或并行执行。
- **filter**：支持`serial_in_order`、`serial_out_of_order`和`parallel`三种模式，步骤间数据类型需匹配，支持嵌套并行。
- **优点**：无需将数据一次性载入内存，节省内存，适合流式处理。
- **注意事项**：每个步骤的任务量需足够大，以掩盖调度开销。

3. **优化与性能**：
- **优化重点**：关注程序瓶颈（如高复杂度的循环），忽略小细节。
- **硬件差异**：不同硬件（如CPU、GPU）需不同优化策略，如AMD与英伟达的线程调度差异。

4. **TBB的智能调度**：
- TBB自动实现负载均衡，优化资源使用，减少线程闲置。

#### 总结要点
- **并行与并发的选择**：根据硬件特性和任务需求选择合适的并行模式。
- **优化策略**：聚焦瓶颈，避免小细节优化浪费资源。
- **TBB的优势**：简化多核并行编程，自动调度高效，但需结合硬件特性进行优化。

#### 相关资源
- **课程资源**：PPT和代码托管于GitHub，往期录播可在哔哩哔哩观看。
- **TBB安装**：支持Ubuntu、Arch Linux、Windows、Mac OS等多平台，具体安装命令见文档。

通过本课程，学员能够掌握C++并行编程的核心知识和TBB的使用方法，提升高性能编程能力。