C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 02 现代 C++ 入门:RAII 内存管理com/parallel101/course 高性能并行编程与优化 - 课程大纲 • 分为前半段和后半段,前半段主要介绍现代 C++ ,后半段主要介绍并行编程与优化。 1.课程安排与开发环境搭建: cmake 与 git 入门 2.现代 C++ 入门:常用 STL 容器, RAII 内存管理 3.现代 C++ 进阶:模板元编程与函数式编程 4.编译器如何自动优化:从汇编角度看 C++ 5 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 pbf pbf 流体求解 12.C++ 在 ZENO 中的工程实践:从 primitive 说起 13.结业典礼:总结所学知识与优秀作业点评 I 硬件要求: 64 位( 32 位时代过去了) 至少 2 核 4 线程(并行课…) 英伟达家显卡( GPU 专题) 软件要求: Visual Studio 2019 ( Windows 用户) GCC 9 及以上( Linux 用户) CMake 3.12 及以上(跨平台作业)0 码力 | 96 页 | 16.28 MB | 1 年前3
C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 16 现代 CMake 模块化项目管理指南现代 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 / 如果是一个类,则文件名应和类名相同,方便查找 ( Animal.cpp )。 • 头文件中包含函数和类的声明,源文件则包含他们的实现。 七、只有头文件,没有源文件的情况 • 有时我们会直接把实现直接写在头文件里,这时可以没有与之对 应的源文件,只有一个头文件。 • 注意:在头文件里直接实现函数时,要加 static 或 inline 关键 字。 八、每新增一个功能模块,需要创建两个文件 • 添加一个新功能模块 Carer 1/lib/cmake/Qt5” 设置。 举例, Windows 系统, Qt5 • 例如我把 Qt5 安装到了 D:/Qt5.12.1 。 • 首先找到他里面的 Qt5Config.cmake 文件所在位置(可以用文件管理器的“搜索”功能)。 • 假如你找到该文件的位置是 D:/Qt5.12.1/msvc2017/lib/cmake/Qt5/Qt5Config.cmake ,那 么请你设置变量 Qt5_DIR 为0 码力 | 56 页 | 6.87 MB | 1 年前3
C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 15 C++ 系列课:字符与字符串C++ 系列课:字符与字符串 by 小彭老师( @archibate ) 课件 & 代码: https://github.com/parallel101/course 上期回顾: https://www.bilibili.com/video/BV1m34y157wb 课程安排 1. vector 容器初体验 & 迭代器入门 (BV1qF411T7sd) 2. 你所不知道的 万能的 map 容器全家桶及其妙用举例 5. 函子 functor 与 lambda 表达式知多少 6. 通过实战案例来学习 STL 算法库 7. C++ 标准输入输出流 & 字符串格式化 8. traits 技术,用户自定义迭代器与算法 9. allocator ,内存管理与对象生命周期 ASCII 码 第 1 章 计算机如何表达字符 https://zh 默认为 strlen ,如果这里指定其他的 traits , 就可以替换其实现,改变 string 内部的工作方 式。 allocator 也是同理,之后我们会专门有一节课讲 allocator 与内存分配。 • 后面两个参数是默认的,写 basic_string就行了。 • 同理, string_view 其实也是 basic_string_view > 0 码力 | 162 页 | 40.20 MB | 1 年前3
C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 17 由浅入深学习 map 容器本期 ) 5. 函子 functor 与 lambda 表达式知多少 6. 通过实战案例来学习 STL 算法库 7. C++ 标准输入输出流 & 字符串格式化 8. traits 技术,用户自定义迭代器与算法 9. allocator ,内存管理与对象生命周期 10. C++ 异常处理机制的前世今生 我们都要认真鞋习哦 我们都要认真鞋习哦 第一章:读取与写入 我负责监督你鞋习 ! 我负责监督你鞋习 值坑了他。所以他们又另起炉灶,发明了越界时不会自动创建零值,而是能抛出异常的 at 函数。 C++ 和 Python 用法对比 C++ 和 Python 用法对比(运算符重载展开成普通函数后) 简单粗暴的 Java 用法 • 与 Python 和 C++ 不同, Java 放弃了花里胡哨的运算符重载,索性都采用成员函数 get put 来表示,非常明确。主要是为了把 get 和 put 作为接口函数,可以对应多个具体 实现。 categories[key].push_back(str); } • 则 categories 最后为: • {‘h’: {“happy”, “hello”}, ‘w’: {“world”}}; 第二章:判断与删除 不鞋习的小彭友 就会进到这儿 ! 不鞋习的小彭友 就会进到这儿 ! 找不到时,自动采用默认值 • 要求:当 m 中有 “ key” 时返回 key 对应的值,否则返回指定的默认值 “ default”0 码力 | 90 页 | 8.76 MB | 1 年前3
C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 11 现代 CMake 进阶指南这个构建系统的构 建规则。 Ninja 是一个高性能,跨平台的构建系统, Linux 、 Windows 、 MacOS 上都可 以用。 • Ninja 可以从包管理器里安装,没有包管理器的 Windows 可以用 Python 的包管理器安 装: • pip install ninja (有趣的事实: CMake 也可以通过 pip install cmake 安装……) • 事实上, MSBuild 保证了跨平台统一性 。 在自己的项目中,我推荐全部用对象库 (OBJECT) 替代静态库 (STATIC) 避免跨平台的麻烦 。 对象库仅仅作为组织代码的方式,而实际生成的可执行文件只有一个,减轻了部署的困难。 静态库的麻烦: GCC 编译器自作聪明,会自动剔除没有引用符号的那些对 象 对象库可以绕开编译器的不统一:保证不会自动剔除没引用到的对象文件 虽然动态库也可以避免剔除没引用的对象文件,但引入了运行时链接的麻烦 /usr/lib/cmake/TBB/TBBConfig.cmake 长啥样? 不论是 TBBConfig.cmake 还是 FindTBB.cmake ,这个文件通常 由库的作者提供,在 Linux 的包管理器安装 tbb 后也会自动安装 这个文件。少部分对 CMake 不友好的第三方库,需要自己写 FindXXX.cmake 才能使用。 老年项目案例: OpenVDB (反面教材) 一些老年项目作者喜欢在项目里自己塞几个0 码力 | 166 页 | 6.54 MB | 1 年前3
C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 08 CUDA 开启的 GPU 编程我们不考虑韭菜情怀的话不用管,我们只需要指定架构的版本号是多少就行啦。 • 毕竟一个 72 这样一个单调的整数,听起来没有“高大上地致敬科学家们的名字以彰显其高 尚人文情怀的超绝境界”吸引投资人嘛。 第 1 章:线程与板块 三重尖括号里的数字代表什么意思? • 刚刚说了 CUDA 的核函数调用时需要用 kernel<<<1, 1>>>() 这种奇怪的语法,这里面 的数字代表什么意思呢? • 不妨把 <<<1 API 和这个很像,但毕竟没有 CUDA 可以直接在核函数里调用核函数并指定参数这么方便…… 不过,这个功能同样需要开启 CUDA_SEPARABLE_COMPILATION 。 第 2 章:内存管理 如何从核函数里返回数据? • 我们试着把 kernel 的返回类型声明为 int ,试 图从 GPU 返回数据到 CPU 。 • 但发现这样做会在编译期出错,为什么? • 刚刚说了 kernel (blockDim) 。 • 那么为什么中间要插一个板块呢?感觉很 不直观,不如直接说线程数量不就好了? • 这还得从 GPU 的硬件架构说起。 SM ( Streaming Multiprocessors )与板块( block ) • GPU 是由多个流式多处理器( SM )组成的。每个 SM 可以处理一个或多个板块。 • SM 又由多个流式单处理器( SP )组成。每个 SP 可以处理一个或多个线程。0 码力 | 142 页 | 13.52 MB | 1 年前3
Hello 算法 1.0.0b1 C++版Hello 算法 C++ 语言版 靳宇栋(Krahets) Release 1.0.0b1 2023‑03‑01 序 两年前,我在力扣上分享了《剑指 Offer》系列题解,受到了很多小伙伴的喜爱与支持。在此期间,我也回复 了许多读者的评论问题,遇到最多的问题是“如何入门学习算法”。我渐渐也对这个问题好奇了起来。 两眼一抹黑地刷题应该是最受欢迎的方式,简单粗暴且有效。然而,刷题就如同玩“扫雷”游戏,自学能力强 问题给出的答案,虽然不一定正确,但至 少代表一次积极的尝试。这本书虽然不足以让你直接拿到 Offer ,但会引导你探索数据结构与算法的“知识地 图”,带你了解不同“地雷”的形状大小和分布位置,让你掌握各种“排雷方法”。有了这些本领,相信你可以 更加得心应手地刷题与阅读文献,逐步搭建起完整的知识体系。 书内的代码配有可一键运行的源文件,托管在 github.com/krahets/hello‑algo justin‑tse, krahets, nuomi1, Reanon, sjinzh 完成,感谢他们的辛勤付出! 推荐语 “一本通俗易懂的数据结构与算法入门书,引导读者手脑并用地学习,强烈推荐算法初学者阅读。” ——邓俊辉,清华大学计算机系教授 “如果我当年学数据结构与算法的时候有《Hello 算法》,学起来应该会简单 10 倍!” ——李沐,亚马逊资深首席科学家 i 目 录 0. 写在前面 10 码力 | 187 页 | 14.71 MB | 1 年前3
C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 07 深入浅出访存优化PPT 和代码: https://github.com/parallel101/course 为什么往 int 数组里赋值 1 比赋值 0 慢一倍? 第 1 章:内存带宽 cpu-bound 与 memory-bound • 通常来说,并行只能加速计算的部分,不能加速内存读写的部分 。 • 因此,对 fill 这种没有任何计算量,纯粹只有访存的循环体,并 行没有加速效果。称为内存瓶颈( 了 2048 MB 的数据。 • 花费了 0.0656 秒。 • 因此带宽是 31198 MB/s 。 • 和理论带宽 42672 MB/s 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 如果那个条目是被标记为脏的,则说明是当时打算写入的 数据,那就需要向主内存发送写入请求,等他写入成功, 才能安全移除这个条目。 • 如有多级缓存,则一级缓存失效后会丢给二级缓存。 连续访问与跨步访问 • 如果访问数组时,按一定的间距跨步访问,则效率如何? • 从 1 到 16 都是一样快的, 32 开始才按 2 的倍率变慢,为什么? • 因为 CPU 和内存之间隔着缓存,而缓存和内存之间传输数据的最小0 码力 | 147 页 | 18.88 MB | 1 年前3
C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 01 学 C++ 从 CMake 学起by 彭于斌( @archibate ) 高性能并行编程与优化 - 课程大纲 • 分为前半段和后半段,前半段主要介绍现代 C++ ,后半段主要介绍并行编程与优化。 1.课程安排与开发环境搭建: cmake 与 git 入门 2.现代 C++ 入门:常用 STL 容器, RAII 内存管理 3.现代 C++ 进阶:模板元编程与函数式编程 4.编译器如何自动优化:从汇编角度看 C++ 5 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 pbf pbf 流体求解 12.C++ 在 ZENO 中的工程实践:从 primitive 说起 13.结业典礼:总结所学知识与优秀作业点评 I 硬件要求: 64 位( 32 位时代过去了) 至少 2 核 4 线程(并行课…) 英伟达家显卡( GPU 专题) 软件要求: Visual Studio 2019 ( Windows 用户) GCC 9 及以上( Linux 用户) CMake 3.12 及以上(跨平台作业)0 码力 | 32 页 | 11.40 MB | 1 年前3
Hello 算法 1.0.0b2 C++版Hello 算法 C++ 语言版 靳宇栋(Krahets) Release 1.0.0b2 2023‑03‑30 序 两年前,我在力扣上分享了《剑指 Offer》系列题解,受到了很多小伙伴的喜爱与支持。在此期间,我也回复 了许多读者的评论问题,遇到最多的问题是“如何入门学习算法”。我渐渐也对这个问题好奇了起来。 两眼一抹黑地刷题应该是最受欢迎的方式,简单粗暴且有效。然而,刷题就如同玩“扫雷”游戏,自学能力强 问题给出的答案,虽然不一定正确,但至 少代表一次积极的尝试。这本书虽然不足以让你直接拿到 Offer ,但会引导你探索数据结构与算法的“知识地 图”,带你了解不同“地雷”的形状大小和分布位置,让你掌握各种“排雷方法”。有了这些本领,相信你可以 更加得心应手地刷题与阅读文献,逐步搭建起完整的知识体系。 书内的代码配有可一键运行的源文件,托管在 github.com/krahets/hello‑algo justin‑tse, krahets, nuomi1, Reanon, sjinzh 完成,感谢他们的辛勤付出! 推荐语 “一本通俗易懂的数据结构与算法入门书,引导读者手脑并用地学习,强烈推荐算法初学者阅读。” ——邓俊辉,清华大学计算机系教授 “如果我当年学数据结构与算法的时候有《Hello 算法》,学起来应该会简单 10 倍!” ——李沐,亚马逊资深首席科学家 i 目 录 0. 写在前面 10 码力 | 197 页 | 15.72 MB | 1 年前3
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