go？ 其实说到Win32 程序，并不是每个都如Windows GUI 程序那么复杂可怖。是的，你可 以在Visual C++ 中写一个"DOS-like" 程序，而且仍然可以调用部份的、不牵扯到图形 使用者接口（GUI）的Win32 API。这种程序称为console 程序。甚至你还可以在console 程序中使用部份的MFC 类别（同样必须是与GUI 没有关连的），例如处理数组、串 行等数据结构的collection 两个矩形对象rect1 和rect2 各有自己的m_color，但关于setcolor 函数却是 共享相同的CRect::setcolor（其实更应该说是CShape::setcolor）。我用这张图表 示其间的关系： 让我替你问一个问题：同一个函数如何处理不同的资料？为什么rect1.setcolor 和 rect2.setcolor 明明都是调用CRect::setcolor（其实也就是 CObject { CRect m_rect; ... }; class CCircle : public CObject Serialize（资料读写） 假设我有一份文件，用以记录一张图形。图形只有三种基本元素：线条（Stroke）、圆形、 矩形。我打算用以下类别，组织这份文件： 其中CObList 和CDWordArray 是MFC 提供的类别，前者是一个串行，可放置任何从 CObject

KB 。 • 二级缓存有 256 KB ， 6 个物理核心每个都有一个， 总共 1.5 MB 。 • 三级缓存由各个物理核心共享，总共 12 MB 。 通过图形界面查看拓扑结构： lstopo 根据我们缓存的大小分析刚刚的图表 • 也可以看到刚刚两个出现转折的点，也是在 二级缓存和三级缓存的大小附近。 • 因此，数据小到装的进二级缓存，则最大带 宽就取决于二级缓存的带宽。稍微大一点则

https://github.com/parallel101/course 本课涵盖：稀疏矩阵、 unordered_map 、空间稀 疏网格、位运算、浮点的二进制格式、内存带宽优 化 面向人群：图形学、 CFD 仿真、深度学习编程人 员 第 0 章：稀疏矩阵 稠密数组存储矩阵 用 foreach 包装一下枚举的过程 改用 map 来存储 分离 read/write/create 三种访问模式 double ：每个占据 8 字节 • 很多 CFD 玩家喜欢用 double 表示浮点 数。 • 然而 double 是双精度浮点数，会占据 8 字节！虽然精度更高，但是在不需要精度 的图形学应用中，就非常浪费内存带宽。 使用 float ：每个占据 4 字节 • 可以用单精度的 float ，只占据 4 字节。 • 因为这里的循环体是内存瓶颈（ membound ）， 就直接加快了 ）。这就是浮点数的 量化，存储时转换成低精度的定点数，读取时再转换 回高精度的浮点数，从而节省 4 倍内存带宽，提升 GPU 性能。 有没有更小的浮点类型？ • 浮点数在接近 0 的时候精度更高，在一些图形学应用中还是很必要的（比如表示粒子的速 度），定点数就做不到。 • x86 CPU 上最小的浮点类型就是 32 位的 float ，不能更小了。 • 那么有没有不用定点数就能减小浮点数占用空间的存储方式，比如

表面对象保障了高效的访存，并且自动判断越界，体 现了 GPU 作为图形学专业硬件的能力。 CUDA 纹理对象：封装 • 表面对象访问数组是可读可写的。纹理对象也可以访问 数组，不过是只读的。好处是他可以通过浮点坐标来访 问，且提供了线性滤波的能力。 • 在核函数中可以通过 tex3D 来读取纹理中的值。 • 之所以纹理是因为 GPU 一开始是渲染图形的专用硬件 ，会用到一些贴图等，这就是二维的纹理。

就无法处理，造成“无响应”现象。 C 的请 求进来，则还得继续排队…… • 每个请求开启一个线程来处理，这样处理 A 用户的同时还可以继续监听 B 用户发 来的请求，及时响应，改善用户体验。 • 并行：某图形学爱好者购置了一台 4 核处理 器的电脑，他正在渲染 cornell box 的图像， 这个图像在单核上渲染需要 4 分钟。 • 他把图像切成 4 份，每个是原来的 1/4 大小 ，这样每个小块渲染只需要 4 个小块发给 4 个处理器核心， 1 分钟后 4 个处理器都渲染完毕得到结果。 • 最后只需将 4 个小块拼接起来即可得到完整 的 cornell box 图像。总共只花了 1 分钟。 图形学爱好者：我看中的是多核，目的是加速比，如果是单核，那多线程对我无用！ 某互联网公司：我看中的是异步，目的是无阻塞，即使是单核，多线程对我也有用。 因特尔开源的并行编程库： TBB https://link

cmake -B build -Dmyvar=world 命令行 -D 参数太硬核了，有没有图形化的缓存编辑器？ • 在 Linux 中，可以运行 ccmake -B build 来启 动基于终端的可视化缓存编辑菜单。 • 在 Windows 则可以 cmake-gui -B build 来启动 图形界面编辑各个缓存选项。 • 当然，直接用编辑器打开 build/CMakeCache.txt

google/googletest - 谷歌单元测试框架 8. google/benchmark - 谷歌性能评估框架 9. glfw/glfw - OpenGL 窗口和上下文管理 10.libigl/libigl - 各种图形学算法大合集 fmt - 使用这个神奇的格式化库 • fmt::format 的用法和 Python 的 str.format 大致相似： CMake - 引用系统中预安装的第三方库 • 可以通过

Programming by 彭于斌（ @archibate ） 两种代码写法：分支 vs 三目运算符 两种使用方式：排序 vs 不排序 测试结果（均为 gcc -O3 ） 测试结果可视化 图表比较：分支 vs 无分支 分支 无分支 0 0.01 0.02 0.03 耗时（越低越好） 乱序 有序 • 传统的分支方法实现的 uppercase ，对于 排序过的数据明显比乱序时高效。

{} 初始化，否则有可能会变成内 存里的随机值。 • 顺便一提， C++20 中还可以通过指定名称来跳顺序： 编译器默认生成的构造函数：初始化列表（妙用，解决函数多返回值） • 典型的例子包括，图形学某知名应用中， 可以简化函数具有多个返回值的处理。 • 和 std::tuple 相比，最大的好处是每个属性都有名字 ，不容易搞错。举个例子： • auto [hit, pos, ...]

1, 1), dim3(n, 1, 1)>>> 的简写而已。 图片解释三维的板块和线程 • 之所以会把 blockDim 和 gridDim 分三维主要是因为 GPU 的业务常常涉及到三维图形学和二维图像，觉得 这样很方便，并不一定 GPU 硬件上是三维这样排列 的。 • 三维情况下同样可以获取总的线程编号（扁平化）。 • 如需总的线程数量： blockDim * gridDim