现代 CMake 模块化项目管理指南 彭于斌（ @archibate ） 课件 & 源码： https://github.com/parallel101/course 往期录播： https://space.bilibili.com/263032155 找不到头文 件怎么办呀 CMake Cookbook 小彭老师建议 : ~~-·~·~-·~ -~·-·~·- 第一章：文件 / 项目，如何优雅地、模块化地组织大量源文件 ？ 推荐的目录组织方式 • 目录组织格式： • 项目名 /include/ 项目名 / 模块名 .h • 项目名 /src/ 模块名 .cpp • CMakeLists.txt 中写： • target_include_directories( 项目名 PUBLIC include) • 源码文件中写： • #include < 项目名 / 模块名 .h> 推荐的目录组织方式 • 头文件（项目名 /include/ 项目名 / 模块名 .h ）中写： • #pragma once • namespace 项目名 { • void 函数名 (); • } • 实现文件（项目名 /src/ 模块名 .cpp ）中写： • #include < 项目名 / 模块名 .h> • namespace 项目名 { • void 函数名 ()

里构建，即： make -C build -j4 // 调用本地的构建系统执行 install 这个目标，即安 装 -D 选项：指定配置变量（又称缓存变量） • 可见 CMake 项目的构建分为两步： • 第一步是 cmake -B build ，称为配置阶段（ configure ），这时只检测环境并生成构建规则 • 会在 build 目录下生成本地构建系统能识别的项目文件（ Makefile 或是 .sln ） • 第二步是 cmake --build build ，称为构建阶段（ build ），这时才实际调用编译器来编译代码 • 在配置阶段可以通过 -D 设置缓存变量。第二次配置时，之前的 -D 添加仍然会被保留。 • cmake -B build -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/opt/openvdb-8.0 • ↑ 设置安装路径为 /opt/openvdb-8 -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release • ↑ 设置构建模式为发布模式（开启全部优化） • cmake -B build ← 第二次配置时没有 -D 参数，但是之前的 -D 设置的变量都会被保留 • （此时缓存里仍有你之前定义的 CMAKE_BUILD_TYPE 和 CMAKE_INSTALL_PREFIX ） -G 选项：指定要用的生成器 • 众所周知， CMake 是一个跨平台的构建系统，可以从 CMakeLists

编译器如何自动优化：从汇编角度看 C++ 5.C++11 起的多线程编程：从 mutex 到无锁并行 6.并行编程常用框架： OpenMP 与 Intel TBB 7.被忽视的访存优化：内存带宽与 cpu 缓存机制 8.GPU 专题： wrap 调度，共享内存， barrier 9.并行算法实战： reduce ， scan ，矩阵乘法等 10.存储大规模三维数据的关键：稀疏数据结构 11.物理仿真实战：邻居搜索表实现 显然不是。甚至在两个处理器上同时运行两个线程也不见得可以获得两倍的性能。相似的 ，大多数多线程的应用不会比双核处理器的两倍快。他们应该比单核处理器运行的快，但 是性能毕竟不是线性增长。 • 为什么无法做到呢？首先，为了保证缓存一致性以及其他握手协议需要运行时间开销。在 今天，双核或者四核机器在多线程应用方面，其性能不见得的是单核机器的两倍或者四倍。 这一问题一直伴随 CPU 发展至今。 并发和并行的区别 • 运用多线程的方式和动机，一般分为两种。 CMake 中使用： find_package CMake 中使用：作为子模块 这个什么“勾勾”公司非要默认开启 tests ，导致需要去寻找 googletest ，妨碍了我们作为子模块使用。 小彭老师单方面宣布：一切默认开启 tests ， docs 构建目标的 cmake 项目，有病啊！ 你妨碍别人作为子模块用你的项目。没错说的就是你 OpenSim ，张心欣当时浪费好多时间伺候这个沙雕库。

编译 报告数  编译流程融合静态分析  分布式编译与分析  大量使用缓存  提升静态分析的理论速度 如何做到10分钟反馈分析结果 系统地改进分析时间 编译流程 分析流程 依赖关系分析 分布式 编译 分布式 分析 分布式链接 跨模块分析 报告整合 缓存 缓存 缓存 缓存 硬核玩家：从理论上改进静态分析能力 PLDI 2018: 去掉路径 遍历分析中的冗余

编译器如何自动优化：从汇编角度看 C++ 5.C++11 起的多线程编程：从 mutex 到无锁并行 6.并行编程常用框架： OpenMP 与 Intel TBB 7.被忽视的访存优化：内存带宽与 cpu 缓存机制 8.GPU 专题： wrap 调度，共享内存， barrier 9.并行算法实战： reduce ， scan ，矩阵乘法等 10.存储大规模三维数据的关键：稀疏数据结构 11.物理仿真实战：邻居搜索表实现 Fortran GNU gcc g++ gfortran LLVM clang clang++ flang 多文件编译与链接 • 单文件编译虽然方便，但也有如下缺点： 1. 所有的代码都堆在一起，不利于模块化和理解。 2. 工程变大时，编译时间变得很长，改动一个地方就得全部重新编译。 • 因此，我们提出多文件编译的概念，文件之间通过符号声明相互引用。 • > g++ -c hello.cpp -o 这样当预处理器第二次读到同一个文件时，就会自动跳过 • 通常头文件都不想被重复导入，因此建议在每个头文件前加上这句话 头文件进阶 - 递归地使用头文件（再续） （自动跳过） CMake 中的子模块 • 复杂的工程中，我们需要划分子模块，通常一个库一个目录，比如： • 这里我们把 hellolib 库的东西移到 hellolib 文件夹下了，里面的 CMakeLists.txt 定义了 hellolib 的生成规则。

编译器如何自动优化：从汇编角度看 C++ 5.C++11 起的多线程编程：从 mutex 到无锁并行 6.并行编程常用框架： OpenMP 与 Intel TBB 7.被忽视的访存优化：内存带宽与 cpu 缓存机制 8.GPU 专题： wrap 调度，共享内存， barrier 9.并行算法实战： reduce ， scan ，矩阵乘法等 10.存储大规模三维数据的关键：稀疏数据结构 11.物理仿真实战：邻居搜索表实现 当代： C++17 引入常用数值算法 未来： C++20 引入区间（ ranges ） https://zhuanlan.zhihu.com/p/350068132 未来： C++20 引入模块（ module ） https://zhuanlan.zhihu.com/p/350136757 未来： C++20 允许函数参数为自动推断（ auto ） 未来： C++20 引入协程（ coroutine 移动进阶：交换两者的值 • 除了 std::move 可以把 v2 移动到 v1 外 ， • 还可以通过 std::swap 交换 v1 和 v2 。 • swap 在高性能计算中可以用来实现双缓存 （ ping-pong buffer ）。 swap 可能是 这样实现的 ： 还有哪些情况会触发“移动” • 这些情况下编译器会调用移动： • return v2

import 函数库。如果联结此一函数库，你的程序执行时必须有MSVCRT40.DLL 在场。 另一组函数，Windows API，由操作系统本身（主要是Windows 三大模块GDI32.DLL 和 USER32.DLL 和KERNEL32.DLL）提供（注）。虽说动态联结是在执行时期才发生「联 6 结」事实，但在联结时期，联结器仍需先为调用者（应用程序本身）准备一些适当的信 息，才能够在执行时期顺利「跳」到DLL 执行。如果该API 所属之函数库尚未加载， 系统也才因此知道要先行加载该函数库。这些适当的信息放在所谓的「import 函数库」 中。32 位Windows 的三大模块所对应的import 函数库分别为GDI32.LIB 和USER32.LIB 和KERNEL32.LIB。 注：谁都知道，Windows 95 是16/32 位的混合体，所以旗下除了32 位的GDI32 使用者的立场，目前我们不必太搭理这个事实。 Windows 发展至今，逐渐加上的一些新的API 函数（例如Common Dialog、ToolHelp） 并不放在GDI 和USER 和KERNEL 三大模块中，而是放在诸如COMMDLG.DLL、 TOOLHELP.DLL 之中。如果要使用这些APIs，联结时还得加上这些DLLs 所对应的 import 函数库，诸如COMDLG32.LIB 和TH32

常见操作所花费的时间 • 图中加法 (add) 和乘法 (mul) 都指的整数。 • 区别是浮点的乘法和加法基本是一样速度。 • L1/2/3 read 和 Main RAM read 的时间指的是 读一个缓存行（ 64 字节）所花费的时间。 • 根据计算： 125/64*4≈8 • 即从主内存读取一次 float 花费 8 个 cycle ， 符合小彭老师的经验公式。 • “right” 和“ wrong” 相差不多，符合我的预期 。 第 2 章：缓存与局域性 针对不同数据量大小的带宽测试 • 我们试试看 a 不同的大小，对带宽有什么影响。 针对不同数据量大小的带宽测试（续） • 可见数据量较小时，实际带宽甚至超过了 理论带宽极限 42672 MB/s ！ • 而数据量足够大时， 才回落到正常的带宽 。 • 这是为什么？ CPU 内部的高速缓存 • 原来 CPU 的厂商早就意识到了内存延迟高，读写效率低 器——虽然小，但是读写速度却特别快。这片小而快的 存储器称为缓存（ cache ）。 • 当 CPU 访问某个地址时，会先查找缓存中是否有对应的 数据。如果没有，则从内存中读取，并存储到缓存中； 如果有，则直接使用缓存中的数据。 • 这样一来，访问的数据量比较小时，就可以自动预先加 载到这个更高效的缓存里，然后再开始做运算，从而避 免从外部内存读写的超高延迟。 缓存的分级结构 查看高速缓存大小： lscpu • 可以看到我们

3 列表 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78 4.4 内存与缓存 * . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 4.5 小结 . . . . . 序便可以访问内存中的数据。 图 3‑2 内存条、内存空间、内存地址 Tip 值得说明的是，将内存比作 Excel 表格是一个简化的类比，实际内存的工作机制比较复杂，涉及地址 空间、内存管理、缓存机制、虚拟内存和物理内存等概念。 内存是所有程序的共享资源，当某块内存被某个程序占用时，则无法被其他程序同时使用了。因此在数据结 构与算法的设计中，内存资源是一个重要的考虑因素。比如，算法所占用的内存峰值不应超过系统剩余空闲 优化数据结构的操作效率。 ‧ 空间效率高：数组为数据分配了连续的内存块，无须额外的结构开销。 ‧ 支持随机访问：数组允许在 ?(1) 时间内访问任何元素。 ‧ 缓存局部性：当访问数组元素时，计算机不仅会加载它，还会缓存其周围的其他数据，从而借助高速缓 存来提升后续操作的执行速度。 连续空间存储是一把双刃剑，其存在以下局限性。 ‧ 插入与删除效率低：当数组中元素较多时，插入与删除操作需要移动大量的元素。

3 列表 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78 4.4 内存与缓存 * . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 4.5 小结 . . . . . ，程序便可以访问内存中的数据。 图 3‑2 内存条、内存空间、内存地址 � 值得说明的是，将内存比作 Excel 表格是一个简化的类比，实际内存的工作机制比较复杂，涉 及地址空间、内存管理、缓存机制、虚拟内存和物理内存等概念。 内存是所有程序的共享资源，当某块内存被某个程序占用时，则无法被其他程序同时使用了。因此在数据结 构与算法的设计中，内存资源是一个重要的考虑因素。比如，算法所占用的内存峰值不应超过系统剩余空闲 优化数据结构的操作效率。 ‧ 空间效率高：数组为数据分配了连续的内存块，无须额外的结构开销。 ‧ 支持随机访问：数组允许在 ?(1) 时间内访问任何元素。 ‧ 缓存局部性：当访问数组元素时，计算机不仅会加载它，还会缓存其周围的其他数据，从而借助高速缓 存来提升后续操作的执行速度。 连续空间存储是一把双刃剑，其存在以下局限性。 ‧ 插入与删除效率低：当数组中元素较多时，插入与删除操作需要移动大量的元素。